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针对标准粒子滤波重采样导致的粒子贫化问题,提出一种基于弹性机制的萤火虫优化粒子滤波算法.首先,利用萤火虫算法的吸引和移动机制,设计最优粒子引导粒子群体朝高似然区域移动的粒子运动控制策略;然后,评估粒子实时分布情况,根据每次迭代的高似然区域粒子占比值自适应控制粒子的优化强度;最后,检测最优粒子周围的粒子密度,引入弹簧的弹性机制,根据粒子密集度对判断区域内的粒子进行位置调整,使得粒子分布更加合理,提高粒子滤波的精度.实验结果表明,在粒子数目较少的情况下,改进算法滤波精度较标准粒子滤波提高12%sim25%;在同等滤波精度需求下,改进算法的运算时间比标准粒子滤波的运算时间减少20%sim30%,改进算法的综合性能更优. 相似文献
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萤火虫算法智能优化粒子滤波 总被引:18,自引:1,他引:17
针对粒子滤波(Particle filter, PF)重采样导致的粒子贫化以及需要大量粒子才能进行状态估计的问题,本文结合粒子滤波的运行机制,对萤火虫算法的寻优方式进行修正,设计了新的萤火虫位置更新公式和荧光亮度计算公式,并在此基础上提出了萤火虫算法智能优化粒子滤波.该方法引入了萤火虫群体的优胜劣汰机制以及萤火虫个体的吸引和移动的行为,使粒子群智能地向高似然区域移动,提高了粒子群的整体质量.实验表明该方法提高了粒子滤波的预测精度,同时大大降低了状态值预测所需的粒子数量. 相似文献
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针对传统粒子滤波算法中存在的粒子多样性丧失问题,提出一种基于人工萤火虫群优化的改进粒子滤波算法.该算法利用人工萤火虫群算法优化粒子滤波的重采样过程,按照权值的蜕化程度对样本集进行分层,通过转移概率将权值蜕化子集——映射到高似然区域.根据优化阈值条件,将低权值粒子集分为抛弃组和优化组,通过选取优化组粒子和高权值粒子适当地线性组合产生新粒子集.仿真结果表明,当感知系数为零时,优化算法将蜕化为基本粒子滤波算法;在适当选择感知系数的情况下,优化算法的滤波精度较高,跟踪突变状态的性能较优,在保证粒子群贴近真实后验分布的同时,增强了粒子的多样性. 相似文献
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为解决传统粒子滤波算法重采样时产生的样本退化及样本贫乏带来的机器人定位与建图精度下降问题,提出一种基于改进仿生算法的粒子滤波.该算法将粒子最新时刻的观测与状态信息引入亮度公式,并将萤火虫的优胜劣汰和位置更新机制融入粒子滤波算法,以提高粒子的滤波能力.为保证算法的收敛速度和预测精度,在萤火虫位置更新过程中引入自适应调整步长进行即时修正;基于标准粒子滤波重采样的缺陷,采取分步重采样策略,通过偏差修正指数加权算法制定高效的舍小保大方案,并合理使用剩余大权值粒子完成粒子的复制和添加.仿真验证表明,所提出的改进算法可以明显提高传统粒子滤波的预测精度,且应用到基于移动机器人运动模型的定位与建图时可保持较高的定位精度和较好的稳定性. 相似文献
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针对当前协同过滤推荐算法易受数据稀疏性与冷启动的问题,提出了一种改进最近邻的协同过滤推荐算法。建立用户-项目评分矩阵,并度量项目之间、用户之间的相似性,获取项目和用户的最近邻居,其中最近邻居的最优参数k值采用粒子群算法选择,在MovieLens和Book-Crossing数据集上进行了仿真对比实验。结果表明,相对于其他协同过滤推荐算法,该算法降低了平均绝对误差值,提升了推荐准确度,达到提高推荐质量效果的目的。 相似文献
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提出了一种改进混沌粒子群算法(MCPSO)与BP算法的混合算法(MCPSO—BP),该算法综合了改进粒子群算法全局寻优的高效性,混沌算法局部搜索的遍历性和BP算法快速的局部搜索能力。仿真结果表明,MCPSO—BP算法网络结构简单,收敛速度快,并具有良好的逼近能力和泛化能力。 相似文献
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针对粒子滤波(PF)重采样后造成的粒子枯竭现象的问题,提出了一种基于改进重采样的粒子滤波无线传感器网络目标跟踪算法.该算法避免了残差重采样算法中的残留粒子重采样问题,减少了计算时间;通过产生新的粒子,增加了粒子的多样性,从而改善了粒子枯竭现象.仿真实验结果表明:改进重采样的粒子滤波算法提高了目标跟踪精度,降低了跟踪误差. 相似文献
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针对粒子群优化算法(particle swarm optimization algorithm,PSO)后期易陷入局部最优解这一缺陷,提出一种惯性权重余弦调整的粒子群优化算法(IWCPSO)。在迭代过程中对惯性权重引入余弦变化,改善迭代后期的不足,提高算法的精度。在matlab 2016仿真环境下,与Ziegler-Nichols(ZN)公式法和惯性权重正弦调整的粒子群优化算法(SIPSO)在PID控制参数优化方面的应用效果对比得出该算法是一种使得PID控制系统响应函数性能指标更好,整定结果更精确的算法。 相似文献
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在强非线性、非高斯系统、高精度测量的环境下,针对粒子滤波(PF)算法的跟踪性能降低问题,提出一种PF的改进算法。由于PF算法的计算量虽然小但精度不高,而无迹粒子滤波(UPF)算法精度虽然很高但计算量过大,结合PF算法计算量小和UPF算法精度高的优势,提出一种PF改进算法。对PF、UPF和PF改进算法三种跟踪算法进行了仿真,结果表明,改进PF算法的跟踪精度和UPF的跟踪精度相当,但所需运算时间仅为UPF算法的35%左右。 相似文献
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基于混沌的弹性粒子群全局优化算法 总被引:2,自引:0,他引:2
为了克服粒子群优化容易陷入局部极小的缺陷,利用粒子速度不依赖于其与最优粒子之间距离的大小,而仅依赖其方向信息的特点,采用自适应策略弹性地修正粒子速度的幅值.同时,充分利用混沌运动的遍历性、随机性及对初值的敏感性等特性,提出一种基于混沌的弹性粒子群优化(CRPSO)算法,并将其成功用于典型多极点函数优化.仿真结果表明,该算法增强了摆脱局部极值点的能力,提高了收敛速度和精度. 相似文献
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The layout and design of the integrated kitchen can affect the efficiency of people's cooking work greatly. An excellent integrated kitchen design requires each kitchen cabinet module to meet certain constraints and reach the highest work efficiency in a certain space. In this article, we proposed an improved particle swarm intelligence algorithm (IPSO, for short) method by initializing the population chaos, dynamically improving the inertia weight and adjusting the acceleration factor, and applied in the kitchen design and optimization. This method combines the mathematical intelligent algorithm with the integrated kitchen design for the first time, and further selects the optimal design scheme from the preliminary schemes according to the fitness curve of the kitchen mathematical model, which provides the theoretical basis for the refined design of kitchen products. The method can also be used in home design, interior design, and other related areas. 相似文献