基于粒子群优化算法的非线性系统辨识

针对连续非线性系统中单输入单输出Hammerstein模型,由于传统辨识方法对Hammerstein模型中非线性部分具有不易辨识的缺陷,造成辨识精度低,辨识效果差等问题.为此,采用粒子群优化算法对非线性系统进行辨识的方法,将参数辨识问题转换为参数空间上的函数优化问题.为了进一步增强粒子群优化算法的辨识性能,提出采用迭代...     

基于SPPSO算法的时滞HBV模型的系统辨识研究

系统辨识是现代控制理论中的一个很活跃的分支。目前的系统辫识多采用二次规划等解析算法,不足之处在于可辫识的参数少、收敛慢、对参数的初值依赖大。随着智能控制领域研究的不断发展,非线性程度也就越来越高,一些经典的方法很难满足需要。而小种群粒子群算法(SPPSO)作为一种全局优化算法,易于实现,且收敛速度快,计算效率高,在处理数据量较大的大规模种群问题时可大大降低时间和资源的开销,因此在系统辨识特别是高度非线性、时滞系统中更具有意义。而这类复杂的系统在医学系统中具有典型性。所以将该算法用于求解时滞的乙型肝炎动力学模型有很好的研究价值和实用价值。     

基于改进DBO算法的非线性系统辨识

针对传统方法在单输入单输出Hammerstein模型的辨识上存在辨识精度低、辨识效果差等问题,文章提出一种基于蜣螂优化算法（Dung Beetle Optimizer,DBO）的非线性系统辨识方法。为了克服该算法在局部开发和全局探索上能力不平衡,易陷入局部最优的问题,引入改进的正弦余弦优化算法（Sine Cosine Algorithm with Self-learning strategy and Lévy, SCASL）用于平衡局部和全局搜索阶段,提高算法辨识精度,同时引入莱维飞行（Lévy flight）策略,帮助DBO算法在迭代后期跳出局部最优。通过数值仿真,对蜣螂优化算法和改进的蜣螂优化算法辨识结果进行比较,实验结果表明,改进的蜣螂优化算法辨识速度得到显著提升,并且辨识精度也得到了提高。     

基于改进粒子群算法的Hammerstein模型辨识

提出辨识非线性Hammerstein模型的新方法。将非线性系统的辨识问题转化为参数空间上的函数优化问题,采用粒子群算法获得该优化问题的解。为了进一步增强粒子群优化算法的辨识性能,提出采用速度变异粒子群对整个参数空间进行搜索得到系统参数的最优估计。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于QPSO算法的RBF神经网络参数优化仿真研究

针对粒子群优化(PSO)算法搜索空间有限,容易陷入局部最优点的缺陷,提出一种以量子粒子群优化(QPSO)算法为基础的RBF神经网络训练算法,将RBF神经网络的参数组成一个多维向量,作为算法中的粒子进行进化,由此在可行解空间范围内搜索最优解。实例仿真表明,该学习算法相比于传统的学习算法计算简单,收敛速度快,并由于其算法模型的自身特性比基于PSO的学习算法具有更好的全局收敛性能。     

QPSO算法柔性分子对接问题的研究

分子对接同的之一,是找出配体和受体之间最稳定构像的结合模式,可以归为全局搜索或优化问题.本文提出的鼍子行为粒子群优化算法(QPSO)是1种有效的全局优化搜索算法.本文介绍QPSO算法在分子对接问题研究中的应用,并使用Autodock3.05的打分函数评价分子对接结果.结果表明,QPSO算法的QDOCK程序能够寻找出更为稳定的构像,且其收敛速度以及对接结果的精确性均比拉马克遗传算法(LGA)的Autodock3.05好.     

双容水箱基于QPSO算法的PID控制研究

双容水箱液位系统是典型的非线性、时延系统,以CS4000装置为研究对象,通过机理法和测试法建立其数学模型.粒子群优化算法是模拟鸟类群体行为的智能算法,参数设置较少,收敛性较好,但寻优过程易陷入局部最优解.为此,提出了量子行为粒子群优化算法.针对常规比例积分微分(proportional-integral-derivat...     

应用改进粒子群算法辨识Hammerstein模型

研究非线性系统辨识问题.针对非线性系统中单输入单输出Hammerstein模型,由于传统辨识方法对Hammerstein模型中非线性部分具有不易辨识的缺陷,造成辨识精度低、辨识效果差等问题.为此,在基本粒子群算法的基础上,提出了一种带有收缩因子的改进的粒子群算法对非线性系统进行辨识的方法,可将参数辨识问题转换为参数空间上的函数优化问题,然后利用粒子群算法的并行搜索能力进行参数寻优.通过MATLAB软件进行仿真,并与基本粒子群算法进行比较,结果表明,利用改进算法不仅提高了辨识精度而且获得了良好的辨识效果,从而验证了算法的有效性和可行性.     

智能控制的系统辨识协同算法

根据智能控制的特点,提出一个智能控制系统的多级控制解决办法,对系统辨识的协同算法进行深入研究。首先,利用协同算法进行智能控制的系统辩识,然后构造主控制级、自学习控制级和协调控制级等三级结构来解决智能控制的复杂性问题。利用协同算法实现了一个晶体生长智能控制系统,协同算法对提高系统辨识的精度是有益的,多级结构是一个发展方向,但协调控制级的工作还需要改进。     

QPSO算法优化的非线性观测器设计方法研究

具有量子行为的粒子群优化算法(Quantum-behavedParticleSwarmOptimization,简称QPSO)是继粒子群优化算法(ParticleSwarmOptimization,简称PSO)后,最新提出的一种新型、高效的进化算法。论文在研究基于PSO算法的非线性观测器基础上,提出了一种基于QPSO算法的非线性观测设计方法。以vanderPol系统为例进行了仿真实验,其基本思想是将非线性连续时间系统的状态估计问题转换为非线性函数的在线优化问题,然后利用PSO或QPSO算法获得系统状态的最优估计。仿真结果显示了基于QPSO算法的非观测器比基于PSO算法的非线性观测器的性能更优越。     

QPSO算法优化BP网络的网络流量预测

网络流量预测对于大规模网络的规划设计和网络资源管理等方面都具有积极的意义,是网络流量工程重要组成部分。结合QPSO算法和BP神经网络的优势,采用QPSO算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,并利用历史记录训练BP网络。仿真实验表明,与PSO训练的BP网络以及直接用BP网络进行预测的模型相比,基于QPSO训练的BP网络流量预测模型具有更好的预测能力。     

基于随机评价机制的量子粒子群优化算法及其参数控制

为了改善量子行为粒子群优化(QPSO) 算法的收敛性能, 提出了一种基于随机评价策略的改进QPSO优化算法(RE-QPSO)。该算法通过使用随机因子对种群中粒子的创新性进行评价,提高了粒子摆脱局部极值的能力。提出了固定取值和线性递减两种控制策略分析RE-QPSO算法的唯一控制参数——收缩-扩张系数,通过6个标准测试函数的仿真结果给出了具有实际指导意义的控制参数选择方法     

量子行为粒子群算法在基因聚类中的应用

在PSO算法的基础上提出的基于量子行为的QPSO算法,并将其应用到基因表达数据集上。QPSO基因聚类算法是将N条基因根据使TWCV（Total Within-Cluster Variation）函数值达到最小分到由用户指定的K个聚类中。根据K-means算法的优点,利用K-means聚类的结果重新初始化粒子群,结合QPSO和PSO的聚类算法提出了KQPSO和KPSO算法。通过在4个实验数据集上利用K-means、PSO、QPSO、KPSO、KQPSO 5个聚类算法得出的结果比较显示QPSO算法在基因表达数据分析上具有良好的性能。     

基于QPSO算法的3D多模医学图像配准

基于互信息的配准方法具有精度高、鲁棒性强的特点。但基于互信息的目标函数存在许多局部极值,给配准的优化过程带来了很大的困难。把量子行为的粒子群优化算法（QPSO）应用到了3D医学图像配准中。QPSO不仅参数个数少,其每一个迭代步的取样空间能覆盖整个解空间,因此能保证算法的全局收敛。实验结果表明,该算法能够有效地克服互信息函数的局部极值,大大提高了配准精度,与美国Vanderbilt 大学的“金标准”比较,达到了亚像素级的精度。     

基于排斥技术的QPSO算法在纳什均衡中的应用

基于量子行为的粒子群优化算法(QPSO)是一种随机的全局优化搜索新方法。文章系统地介绍了PSO算法、QPSO算法和“repulsion”技术。在对QPSO算法和基于“repulsion”技术的PSO算法分析的基础上,提出了基于“repulsion”技术的QPSO算法。将该算法用于求解混合纳什均衡。实验表明,新算法在解的收敛性和稳定性等方面优于QPSO算法。     

图像压缩中基于量子行为的粒子群优化算法研究

为了降低图像存储、传输的空间复杂度,必须对图像进行压缩。为此,研究如何将量子行为的粒子群优化算法（QPSO）运用于图像压缩。在图像的压缩处理中,先对原始图像元素序列进行排序,再根据收敛性要求对压缩编码进行优化。实验结果表明该算法压缩效果优于经典遗传算法(GA)。     

QPSO优化的改进CLARANS聚类算法

CLARANS算法是一种有效且广泛应用的聚类算法,适合发现任意形状的聚类结果,但CLARANS算法在搜索过程中容易陷入局部最优解,从而忽略全局最优解。为了避免CLARANS算法在搜索中心点时易受局部最优解的影响,提出一种将CLARANS算法中的邻接点作为QPSO算法的量子粒子,结点代价作为适应度函数对其进行寻优的改进CLARANS算法。将该改进算法应用于UCI数据集,结果表明该算法聚类效果好、收敛快,算法的稳定性、收敛性及寻优能力都有很大提高。     

基于KQPSO聚类算法的网络异常检测

提出一种基于KQPSO聚类算法的网络异常检测模型.该模型利用K-Means聚类算法的结果重新初始化粒子群,聚类过程都是根据数据间的Euclidean（欧几里德）距离。再通过量子粒子群优化算法（QPSO）寻找聚类中心。最后进行仿真模拟,实验结果表明,该模型对网络异常检测是有效的。     

QPSO算法在生产调度中的研究与应用

在对某印染企业的生产状况进行深入调研和分析的基础上,对微粒群算法及量子粒子群算法进行了对比研究,并根据实际情况对算法进行了部分改进,使之能适用于离散的生产调度问题。最后将量子粒子群算法应用到花布印染企业的生产调度中,对加工任务进行优化调度,并实现甘特图的动态生成。该结果可直接应用于企业车间调度中,具有一定的实际应用价值。