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71.
基于进化采样的粒子滤波算法 总被引:5,自引:1,他引:4
在粒子滤波算法中, 重采样的引入有效地改善粒子退化现象, 但同时也导致了粒子多样性减弱问题的产生. 本文给出了一种基于进化采样的改进粒子滤波算法. 该算法在重采样过程后, 首先根据马尔可夫链蒙特卡罗(Markov-Chain-Monte-Carlo, MCMC) 技术和遗传算法中的模拟二进制交叉原理生成候选粒子, 并利用适应度函数完成对于其权重的度量. 然后结合当前时刻的重采样粒子构建候选粒子集, 进而提升了重采样后粒子的多样性, 最终依据粒子自身的权重实现粒子的优选. 仿真结果表明: 该算法可有效地提高 相似文献
72.
适应性粒子群寻优算法Ⅱ 总被引:2,自引:0,他引:2
适应性粒子群寻优算法Ⅰ(APSO-Ⅰ)是在有序的决策中始终引入随机的、不可预测的决定.为解决APSO-Ⅰ算法收敛深度不够的问题,提出适应性粒子群寻优第Ⅱ代算法(APSO-Ⅱ).APSO-ⅡⅢ算法是将有序(标准PSO粒子群寻优)和无序(自适应寻优)进行适当的分离.以发挥各自的优势.在自适应寻优阶段,通过在最优柱子邻域空间探寻更优化的解.一但新的优化解被发掘,便利用标准PSO快速寻优.典型复杂函数优化的仿真结果表明,APSO-Ⅱ在收敛速度和收敛深度上均优于DPSO(耗散型PSO),HPSO(自适应层次PSO),EPSO(自适应逃逸PSO)和APSO-I. 相似文献
73.
提出了基于效用函数的CDMA网络下行链路的功率和速率联合控制最优化算法.在这类算法中,效用函数为非凸函数,经典的最优化理论很难解决这类问题.将粒子群优化方法应用于算法的非凸性设计,并通过仿真算例证明了该算法能有效解决非凸优化问题,且可保证系统的公平性. 相似文献
74.
变分问题是一个研究泛函极值的经典数学问题,寻求变分问题的直接解法具有重要的理论和现实意义.鉴于PSO算法在极值问题中的广泛应用,利用分段Hermite插值.建立了求解含一阶导数的变分问题优化模型,构造出了适应度函数,从而使得PSO算法成功应用到变分问题的求解当中.数值实验结果表明了方法的可行性,同时也拓展了PSO算法的应用领域. 相似文献
75.
在.Net开发环境下,利用C++语言开发PTA生产溶剂智能优化控制软件,并介绍了软件包的设计原理和基本框架.利用广义回归神经网络建立PTA过程模型,再采用粒子群智能优化法优化过程操作参数,软件系统操作简单、用户界面友好.该软件在精对苯二甲酸(PTA)生产装置的实用效果良好,降低了醋酸和蒸汽的消耗,并为优化各工艺操作条件提供了指导,产生了一定的经济效益,具有较好的推广价值. 相似文献
76.
粒子群优化算法的发展趋势 总被引:3,自引:1,他引:2
分析优化算法的发展历程,指出粒子群优化算法(PSO)是基于群体智能的一种算法,简单易行,可调参数少,研究广泛且发展迅速.结合图形给出算法的个体极值和整体极值的搜优运动过程.研究总结算法的研究现状及特点,认为PSO还需要完善和继续研究.提出将算法应用于复杂的约束优化、随机优化与最优控制问题是算法应用研究的方向,并指出对该算法完整的收敛性分析是算法成熟的标志. 相似文献
77.
采用基于粒子插值的SPH方法对火焰流体进行模拟,用GPU加速粒子状态地计算,同时用CPU并行地计算粒子邻接关系并控制粒子产生速率。在SPH模型中,较为高效地加入了漩涡场的计算,增加了粒子运动的细节。在粒子渲染过程中,采用了色度场、有向点扩散和颜色锐化技术,由离散的粒子空间分布得到了较为理想的连续火焰图像。由于该方法属于流体模拟的拉格朗日法,所以火焰具有物理真实性,又由于采用GPU为主CPU为辅的计算架构,使得模拟达到了实时。 相似文献
78.
79.
基于双极偏好控制的多目标粒子群优化算法 总被引:2,自引:0,他引:2
考虑双极偏好信息对粒子群的控制作用,提出一种使用双极偏好——正偏好和负偏好引导粒子群向
Pareto 前沿偏好区域进化的方法.根据TOPSIS 决策法思想,将外部种群粒子与正负偏好点的相对贴近度排序作为
外部种群管理和全局最优解更新策略;根据贴近度值确定解集的分布度;选取6 种不同类型的多目标测试函数进行
算法模拟,从世代距离、空间测度和超体积测度3 个指标与基于单极偏好的多目标粒子算法进行性能比较.结果显
示,基于双极偏好控制的多目标粒子群算法的收敛性和综合性能更优秀. 相似文献
80.
粒子群优化算法利用一群在可行区域内飞行的粒子来搜索最优解,具有易实现、收敛速度快的特点,然而也面临"早熟"的问题.提出了一种基于时变系数与社会认知模拟的粒子群优化算法.实验结果显示,在5种不同的标准化测试函数下,新算法较另外3种常用的算法优越. 相似文献