一种基于竞争策略的粒子群优化算法

为提高粒子群优化(Particle Swarm optimization,PSO)算法的收敛精精度与速度,提出了一种基于竞争策略的粒子群优化算法.算法通过对两粒子相似度的判定,来决定是否对粒子进行变换操作,能够提高粒子的多样性,避免局部最优,提高了收敛精度,片且当两个粒子被判定为同一个粒子时,根据适者生存的思想,适应度较优的粒子保留下来,适应度较差的粒子则需进行高斯变异变换,在保证粒子多样性的基础上减少了运算量,提高了收敛速度.并且通过多峰函数(Achley函数、Schaffer函数、Grienwank函数)验证,结果表明,改进后的粒子群优化算法在收敛精度与收敛速度方面都优于基本的粒子群优化算法.     

自动化量热测氚装置研制

以量热测氚法为基础,设计了一套自动化测氚装置。该装置通过综合应用双杯对接测量、大规模热电偶组均布、标准加热电阻预热等技术,使预热时间由原来的15h减至5h以内,在300~3000mW时,测量不确定度提高至0.4%,实现了含氚部件氚含量的快速、高精度测量。     

逆重复M序列相关辨识法的一种改进

当以逆M序列信号作为测试输入信号时,传统的相关辨识法往往采取增加序列长度N来提高系统的辨识精度,这将会提高系统硬件设计上的要求。文中在研究先前相关辨识法的基础上,利用带有遗忘因子的最小二乘方法对传统的相关辨识法进行了改进。仿真结果表明,在不增加序列长度N的条件下,改进的辨识方法有着更高的辨识精度和更强的抗干扰能力。因此,改进算法在参数辨识领域有着广阔的应用前景。     

积分分离PID控制在某防空导弹中的应用

某型防空导弹采用改进的数字分时段积分分离PID控制.根据目标和导弹偏差及其变化控制积分系数,若比例项、积分项和微分项符号相同而偏差较大时积分项不工作,其符号不同时积分项工作.仿真表明此控制方法对于机动目标能够使偏差的振幅减小,提高命中率.     

基于免疫分裂算子的粒子群优化算法

针对粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)易收敛于局部最优的缺点,提出了一种基于免疫分裂算子的PSO.该算法在初始化时,运用正交的思想,使得粒子分布均匀;在进化时,提出了一种基于速度与位置的亲和度,当粒子相似度满足要求时,才对粒子进行免疫变换,并且变异操作只针对性能较差的粒子.这样在保证粒子多样性的基础上减少了运算量提高了收敛速度.在Matlab环境下对Rosenbrock函数、Rastrigrin函数、Gdewank函数3个多峰函数进行了仿真验证,实验结果表明,改进的PSO算法能够有效地达到全局最优.     

一种基于免疫小生境思想的粒子群优化算法

针对PSO易收敛于局部最优的缺点,提出了运用免疫小生境思想来改进PSO。该算法在初始化时,运用正交的思想,使得粒子分布均匀;且在进化时,通过对每个粒子做免疫变换,使得每个粒子扩展成为在一个区域寻找最优值,提高了粒子的多样性,避免了局部最优;并且在变换时,每隔几代才进行免疫变换。这样在保证粒子多样性的基础上减少了运算量,提高了收敛速度。并在MATLAB环境下对Ackley函数、Schaffer函数、Griewank函数、Rastrigrin函数四个多峰函数进行了仿真验证,实验结果表明,改进的PSO算法能够有效地达到全局最优。     

COM组件技术在导弹武器系统仿真中的应用研究

对于复杂系统的仿真不可能由单个人开发完成,并且为了保证仿真的逼真和准确,一个系统需要在不同的环境下开发,因此开发效率和各个分系统的兼容性是影响系统仿真的重要因素。该文在介绍了某型导弹武器系统的组成、功能和实现方法的基础上,提出了运用组件对象模型（Component Object Model,COM）技术封装各个分系统,着重介绍了在VC＋＋6．0下封装OpenGL绘图函数。由于COM具有跨进程、跨平台、跨操作系统和远程调用的特点,使得在VB,MATLAB,VC＋＋6．0环境下开发的各个系统,能够有效地结合起来,对于复杂系统的仿真具有重要意义。     

基于免疫混沌PSO的液体发动机知识获取方法

为解决液体发动机故障诊断中知识获取的瓶颈问题,提出了一种基于免疫混沌改进粒子群优化算法的知识获取方法.该方法首先将描述系统性能的非线性方程组,转化为带约束的最优化形式,通过设置式中参数可以仿真不同状况下的系统性能.由于此方程为多维、非线性的优化方程,运用标准粒子群优化算法求解进,容易陷入局部最优,为此提出了一种基于免疫混沌粒子群优化算法.该算法在初始化时,运用混沌的思想,使得粒子分布遍历所有状态;在进化时,运用的免疫的思想,设置了基于适应度的克隆算子和基于适应度的混沌变异算子增加粒子的多样性,增加了粒子寻找全局最优的能力.实验结果表明,运用改进的粒子群优化算法进行仿真,能够获取系统知识.