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针对模糊C均值算法与粒子群算法的不足,提出了一种基于粒子群算法和模糊C-均值算法的混合聚类算法.该算法将全局搜索和局部搜索有机结合,采用两阶段的聚类分析方法,解决了FCM算法易于陷入局部最优和PSO算法局部搜索较弱的问题.实验结果表明,该算法具有较好的有效性,增强了全局收敛能力,减小了分类错误率. 相似文献
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针对有效采样点法提取故障特征时冗余信息多、易造成维数灾等问题,提出利用改进的二进制粒子群算法提取故障特征。研究粒子群优化算法和二进制粒子群优化算法的差异以及在故障特征提取方面存在的不足,通过改进群体极值的更新方式避免搜索结果陷入局部最优。以Sallen-Key带通滤波器为诊断实例,完成9类模拟电路故障模式的特征提取。结果表明:通过该方法进行特征提取可有效降低故障诊断模型的复杂性,与二进制粒子群优化算法相比,该方法在特征维度和诊断准确率上具有明显的优势。 相似文献
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针对现有约束粒子群优化(PSO)算法存在的算法复杂、应用范围受限、优化效果不佳等缺陷,提出一种新型约束粒子群算法。该算法采用目标函数替换的方法将约束优化问题转化为非约束优化问题,具有简便易用的优点。通过典型测试函数测试并和其他具有代表性的约束PSO算法进行对比,表明该算法在处理约束优化问题上的优越性。为了验证该算法应用于工程的可行性,以样例导弹纵向模型为对象,针对经典Raytheon控制结构,采用该算法设计了μ-PID控制器。仿真结果表明,样例导弹控制器可以在满足多种时域指标的同时具有良好的鲁棒性能,达到了设计指标要求,验证了所提出算法的有效性。 相似文献
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针对测试条件下多目标优化的问题,提出一种在不可靠测试条件下的测试优化选择方法.通过对测试优化选择过程进行分析,建立多目标优化的数学模型,利用最大似然估计法得到故障测试样本参数信息,采用E占优多目标粒子群算法选取最优解,并通过某导弹雷达组件实例验证了算法的有效性与可用性.结果表明:该方案可在兼顾所有因素的同时,着重关注漏检率因素. 相似文献
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针对装备保障任务规划过程中保障资源占用冲突及保障任务逻辑关系约束的实际问题,构建基于任务优先排序的解空间模型,并进一步提出基于优先排序与改进粒子群优化的装备保障任务规划方法。该方法将分解后的保障任务按照其重要性和逻辑顺序进行优先排序,并根据排序结果对粒子群优化算法得到的任务与资源匹配解空间进行调整,以解决资源占用冲突和逻辑顺序问题。为保证每次迭代后的粒子为可行解,提出不可行粒子的多维异步处理机制,提高了粒子群优化算法的搜索效率。通过实例应用仿真分析,验证了该方法在装备保障任务规划中的有效性和优越性。 相似文献
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针对多操纵面飞机舵面偏转角与力矩系数之间的非线性问题,提出一种改进粒子群算法(particle swarm
optimization,PSO)和序列二次规划算法(sequential quadratic programming,SQP)相结合的方法来解决非线性控制分
配问题。以飞翼模型为对象,对模型舵效进行分析,在舵效非线性的情况下,采用拟合函数的方法来表示舵效的非
线性;对粒子群算法进行改进,采用拟牛顿法及线搜索方法对序列二次规划方法进行改进,并对改进后算法的拟合
效果进行比较;在线性舵效与非线性舵效下进行仿真对比,验证了算法的有效性。仿真结果表明:该算法能提高粒
子群算法的全局搜索能力,保证分配的准确性。 相似文献
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基于遗传算法的导弹集群多任务分配优化问题 总被引:3,自引:0,他引:3
针对导弹集群协同作战的任务分配问题,提出了一种基于遗传算法的任务分配方法,提高了多任务组合优化问题的搜索能力.该方法采用一种任务组合编码的新方法,实现在整个解空间上寻找到最优组合问题的全局最优解或次优解.实验结果表明,本文方法能有效地解决导弹集群的任务分配问题,获得令人满意的实验结果. 相似文献
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针对相控阵雷达识别的问题,提出一种基于粒子群优化极限学习机(PSO-KELM)的识别方法.在核函数极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)的基础上,引入粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO),求得核函数参数最优解,提高相控阵雷达识别准确率.通过构建雷达数据库,使用粒子群优化极限学习机的方法对不同噪声情况下的雷达数据进行识别,并与核函数极限学习机、核函数支持向量机(kernel support vector machine,KSVM)和半监督式迁移学习(semi-supervised and transfer learning,SSTL)的方法进行对比.仿真结果表明:在不同雷达种类和不同噪声情况下,该方法识别准确率均高于其他方法. 相似文献
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针对现有化学反应优化算法存在的不足,提出一种基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)
和自适应化学反应优化算法(adaptive chemical reaction optimization,ACRO)相结合的混合算法(a hybrid optimization
based on ACRO and PSO,ACRO-PSO)。在ACRO 算法的领域算子基础上,融入PSO 算法的全局算子,加入权重系
数控制本地搜索和全局搜索的比例,修改分解反应合化合反应出现的时机,利用化合反应输出最优解,采用标准测
试函数对ACRO-PSO 进行性能分析。仿真结果表明,ACRO-PSO 算法能高效地解决待优化问题。 相似文献