基于反向学习的自适应α约束病毒种群搜索算法

为了提高该算法求解约束优化问题的能力,提出一种新的约束病毒种群搜索算法。首先,提出自适应α-level比较策略,以在算法的不同阶段充分利用可行个体与不可行个体的有效信息;其次,为了进一步提高算法求解约束优化问题的收敛速度和搜索精度,针对算法的病毒扩散行为,提出了结合反向学习机制的搜索方程,以提高种群多样性并加速全局收敛。对CEC2006中13个约束优化函数的对比仿真结果表明,本文算法在搜索精度、收敛速度以及稳定性方面,相比于αSimplex算法、粒子群遗传算法算法、交叉人工蜂群算法算法以及约束改进差分进化算法算法具有明显优势。同时将该算法应用于无人机协同实时航迹规划约束优化问题中,通过仿真实验并与利用约束改进差分进化算法对这一问题进行求解的方法进行对比,验证了本文算法在规划效率、规避威胁等方面的优越性。     

一种基于WSN的机器人三维精确定位算法

对无线传感器定位方法进行了研究,针对机器人在恶劣环境下定位问题,提出了一种利用无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)技术对机器人精确定位的方法,构建了一种新的机器人定位模型来求取机器人的坐标和姿态。利用到达时间差(TDOA)技术测量锚节点到盲节点的距离,利用最大似然方法对机器人体内安装的固定传感器未知节点精确定位,进而对机器人的工作区域以及移动方向进行精确定位。根据实验数据进行的仿真计算证明了算法的有效性。     

无线传感器网络栅格扫描定位算法研究

栅格扫描算法是无线传感器网络中一种典型的无需测距的定位算法。分析并仿真该算法中对定位误差、定位率及定位时间有较大影响的网络平均连通度、锚节点个数、节点通信半径以及栅格边长等重要参数。仿真结果表明,邻锚节点个数是影响定位误差及定位率的主要因素,栅格边长对定位误差起调节作用,而总节点数是影响定位时间的主要参数,并且在固定监测区域内,存在较优的参数设置,能够有效降低定位误差并提高定位率。     

具有自适应搜索策略的灰狼优化算法

灰狼优化算法(Grey Wolf Optimization,GWO)是一种新型的群智能优化算法。与其他智能优化算法类似,该算法仍存在收敛速度慢、容易陷入局部极小点的缺点。针对这一问题,提出了具有自适应搜索策略的改进算法。为了提高算法的收敛速度和优化精度,通过适应度值控制智能个体位置,并引入了最优引导搜索方程;另一方面,为提高GWO的种群多样性,改进算法利用位置矢量差随机跳出局部最优。最后对10个标准测试函数进行了仿真实验,并与其他4种算法进行了比较,统计结果和Wilcoxon符号秩检验结果均表明,所提出的改进算法在收敛速度以及搜索精度方面具有明显优势。     

具有自适应全局最优引导快速搜索策略的人工蜂群算法

针对人工蜂群算法存在开发与探索能力不平衡的缺点,提出了具有自适应全局最优引导快速搜索策略的改进算法.在该策略中,首先采蜜蜂利用自适应搜索方程平衡了不同搜索方法的探索和开发能力;其次跟随蜂利用全局最优引导邻域搜索方程对蜜源进行精细化搜索,以提高其收敛精度和全局搜索能力.14个标准测试函数的仿真结果表明,相比其他算法,所提出的改进算法有效平衡了算法的开发与探索能力,并提高了其最优解的精度及收敛速度.     

基于最优高斯随机游走和个体筛选策略的差分进化算法

针对差分进化算法开发能力较差的问题, 提出一种具有快速收敛的新型差分进化算法. 首先, 利用最优高斯随机游走策略提高算法的开发能力; 然后, 采用基于个体优化性能的简化交叉变异策略实现种群的进化操作以加强其局部搜索能力; 最后, 通过个体筛选策略进一步提高算法的探索能力以避免陷入局部最优. 12 个标准测试函 数和两种带约束的工程优化问题的实验结果表明, 所提出的算法在收敛速度、算法可靠性及收敛精度方面均优于EPSDE、SaDE、JADE、BSA、CoBiDE、GSA和ABC等算法, 在加强算法探索能力的同时能够有效地提高算法的开发能力.

     

基于人工蜂群改进算法的无线传感器网络定位算法

针对无线传感器网络无需测距的DV-Hop定位算法中,利用最小二乘法进行节点定位时存在较大误差的问题,提出了一种改进的DV-Hop智能定位算法。首先在详细分析DV-Hop算法中最小二乘法原理的基础上,将定位问题转化成全局最优化问题;其次根据人工蜂群算法计算最优化问题的优势,结合定位具体问题,提出了一种自适应人工蜂群算法;最后将改进的人工蜂群算法运用到DV-Hop算法未知节点的坐标估计阶段实现定位。仿真实验表明,改进的定位算法与最小二乘法及基于传统人工蜂群算法的DV-Hop算法相比,在不同锚节点比例和不同节点数的情况下,定位精度和精度稳定性都有明显提高。     

基于最优跳距处理策略的无线传感器网络智能定位算法

针对传统DV-Hop算法存在较大定位误差及忽略锚节点自身误差的问题,提出了一种基于最优跳距处理策略(PSOHD)的智能定位算法。该策略充分考虑了网络拓扑结构和锚节点自身误差对定位精度的影响,首先对锚节点引入两个通信半径,并分别统计每个锚节点通信半径范围内的节点数;然后采用加权最小二乘估计修正锚节点间的平均跳距;最后对用于未知节点位置估计的平均跳距进行筛选并加权处理。另外在定位阶段引入了粒子群优化(PSO)算法对未知节点进行定位。仿真结果表明,在适当增加节点能量消耗的条件下,改进算法的定位精度有明显改善,是一种可行的无线传感器网络(WSN)节点定位的解决方案。     

分布式人工蜂群免疫算法求解函数优化问题

为了克服人工蜂群算法由于开发能力较弱而导致收敛速度慢、搜索精度不高等缺点,结合子蜂群思想和免疫克隆选择算法,提出一种基于分布式精英进化模型的人工蜂群免疫算法。首先对外层子蜂群进行启发式快速人工蜂群操作以提高收敛速度;然后对内层精英蜂群进行免疫克隆选择操作,进一步提高了算法的收敛精度和全局搜索能力。仿真结果表明了该算法在求解函数优化问题上的有效性和优越性。     

传感器故障条件下的自适应UKF 算法

针对目标跟踪中传感器故障导致滤波发散或者滤波精度不高的问题, 提出一种自适应无迹卡尔曼滤波(UKF) 算法. 该算法在滤波过程中, 根据自适应估计原理引入自适应矩阵因子, 实时调整系统状态向量和量测新息向量的协方差, 以满足无迹卡尔曼滤波算法的最优性条件, 并采取措施对滤波发散的情况进行判断和抑制. 与传统UKF和已有自适应UKF算法相比, 该自适应UKF算法显著提高了滤波精度和数值稳定性, 且具有应对传感器故障的自适应能力. 仿真实验结果表明了所提出算法的有效性.