求解约束优化的改进粒子群算法

针对种群初始化时粒子过于集中和基本粒子群算法搜索精度不高的缺陷,提出了一种求解约束优化问题的改进粒子群算法。该算法引入佳点集技术来优化种群的初始粒子,使种群粒子初始化时分布均匀,因而种群具有多样性,不会陷入局部极值;同时使用协同进化技术使双种群之间保持通信,从而提高算法的搜索精度。仿真实验结果表明：将该算法用于5个基准测试函数,该算法均获得了理论最优解,其中有4个函数的测试方差为0。该算法提高了计算精度且鲁棒性强,可以广泛应用于其他约束优化问题中。     

基于粒子群算法的无人机航路规划与建模仿真

研究无人机航路规划问题,解决基本粒子群算法易陷入局部最优、收敛速度慢长导致人机作航路规划效率低的难题.为了提高无人机航路规划效率,提出了一种基于改进粒子群算法的无人机航路规划方法.在无人机航路规划建模过程中,如果粒子失活,该算法对其进行相应的变异与微调,重新激活粒子,保证了粒子群体在进化过程中具有较强的活力,能够快速逃逸出局部极值点,这样就以较快收敛速度找到最优航路.最后用改进的粒子群算法对无人机任务航路进行了仿真,仿真结果表明,相对于基本粒子群算法,该方法避免了陷入局部最优,并缩短了搜索时间,航路规划效率明显提高.该算法是一种有效的无人机航路优化算法.     

改进的变尺度混沌粒子群算法及其应用

针对粒子群算法(PSO)存在局部最优及后期收敛速度慢等问题,提出一种改进的变尺度混沌粒子群算法(IMCPSO).该算法初期,在整个解空间对最优粒子进行变尺度混沌扰动,以防止陷入局部最优;算法后期,则以最优粒子为中心引入变尺度混沌扰动,以提高算法收敛速度.当算法一旦陷入局部最优时,采用混沌粒子替代部分种群粒子以增加粒子多样性,使算法尽快跳出局部最优.基于benchmark测试函数的仿真结果表明,所提算法与基本粒子群算法(SPSO)和变尺度混沌粒子群算法(MCPSO)相比,具有明显好的搜索精度和收敛速度.最后,将该算法应用于电路故障诊断实验中的支持向量机参数优化问题,实验结果说明了其应用价值.     

基于优化粒子群算法的无人机航路规划

针对粒子群优化(PSO)算法的无人机(UAV)航路规划问题,引入惯性权重和自然选择对粒子群算法进行优化,以提高基本粒子群算法收敛速度,防止陷入局部最优.算法分析惯性权重对粒子群算法的影响,进而调整惯性因子,提高算法的搜索能力;利用自然选择的便利性和规律性等特点,更新粒子群算法的粒子;同时通过对无人机的可行航向进行限定,缩小搜索范围.仿真实验表明:基于粒子群优化算法的无人机航路规划不仅缩短了最优航路,而且提高了搜索速度.     

基于组合算法的地磁匹配导航航迹规划

研究无人机地磁匹配导航问题,为优化航迹规划,根据地磁匹配导航的特点,针对无人机航迹规划建立了特有的航迹规划模型,并提出利用组合算法对无人机的航迹进行规划.设定地磁基准图中无人机必须经过的航迹点,利用Dijkstra算法求得一条从起始点到目标点的粗选航迹,然后考虑威胁在内的各种代价应用改进“编码”的粒子群算法对粗选航迹进行优化.仿真结果表明组合算法能够克服传统算法易陷入局部最优的缺陷,大大提高了全局搜索能力,验证了组合地磁匹配导航航迹规划的有效可行性.     

压缩因子综合信息粒子群算法

在群体智能算法中个体种群的多样性在进化后期逐渐消失,个体趋同性增加,因此粒子群算法的主要缺点是容易陷入局部最优值。提出了一种新的改进粒子群算法,该算法结合了压缩因子和综合信息策略,其中压缩因子可以平衡粒子群算法中的局部和全局搜索,综合信息可以较好地加强种群的多样性。改进后的粒子群算法与基本粒子群算法、自适应粒子群算法和压缩因子粒子群算法在7个测试函数上分别进行了精度对比测试、成功概率测试和收敛速度测试,结果表明新算法获得了较高的搜索精度和较快的收敛速度。     

随机摄动粒子群优化算法

基于粒子群优化算法种群结构相对独立的特点，提出了一种改进的粒子群优化算法一随机摄动粒子群优化算法。该算法通过对每一次进化计算后记忆中的最优粒子进行随机摄动操作来提高解的精度和算法的搜索效率，同时通过对种群中的最差粒子重新进行初始化来保持种群的多样性以避免陷入局部最优解。通过典型复杂函数测试表明，随机摄动粒子群优化算法的优化性能和效率远远超过基本粒子群优化算法。     

基于改进粒子群算法的UAV航迹规划方法

结合当前无人机集群发展趋势,针对航迹规划算法和策略问题开展研究,在分析经典粒子群算法和传统航迹规划方法基础上,提出了一种基于改进粒子群算法的航迹规划方法,将无人机航迹规划分为整体航迹规划和节点间航迹规划两部分,针对两部分对于搜索速度和解的精度的不同需求,结合环境模型及约束条件,分别设计粒子群航迹规划算法的评价函数;对于节点间粒子群航迹规划,通过设计分段式惯性权重调整公式改进粒子群算法,在保证了算法的搜索速度的同时,提高了航迹规划解的精度。通过仿真验证了该方法的正确性和可行性,横向对比其他算法策略分析了该方法的优越性。最后在算法自主实时性方向上对于后续的工作开展提出了期望。     

面向无人机三维航迹规划的改进粒子群优化算法

基本粒子群算法在求解问题维数增多时陷入局部解的可能性增大,提出了一种结合模糊C均值(FCM)算法的改进粒子群算法。FCM算法分类停止后,采用轮盘赌法确定每个粒子所属的类,将粒子群算法速度更新公式中的所有粒子所经历的历史最优位置改为类内粒子的当前(本次迭代中的)最优位置,将改进算法用于无人机三维路径规划仿真实验,仿真结果表明:改进算法显著提高了基本粒子群算法的全局寻优能力与算法在最优解附近的寻优精度,成功得到了一条合理有效的路径。     

一类求解复杂优化问题的改进粒子群算法

基本粒子群算法在求解多数非线性函数优化问题时容易陷入局部极小,而陷入局部极小会导致搜索失败,在很大程度上限制了它的搜索能力,为解决此问题,提出改进粒子群算法,介绍了该算法的关键技术和具体步骤.改进粒子群算法分别采用混沌扰动机制、自反向机制及在迭代过程中重新初始适应值最差粒子等策略,用以解决局部最优及增强算法的种群多样性...