DOA and Power Estimation Using Genetic Algorithm and Fuzzy Discrete Particle Swarm Optimization

Aiming to reduce the computational costs and converge to global optimum, a novel method is proposed to solve the optimization of a cost function in the estimation of direction of arrival(DOA). In this method, a genetic algorithm(GA) and fuzzy discrete particle swarm optimization(FDPSO) are applied to optimize the direction of arrival and power parameters of the mode simultaneously. Firstly, the GA algorithm is applied to make the solution fall into the global searching. Secondly, the FDPSO method is utilized to narrow down the search field. In FDPSO, a chaotic factor and a crossover method are added to speed up the convergence. This approach has been demonstrated through some computational simulations. It is shown that the proposed algorithm can estimate both the DOA and the powers accurately. It is more efficient than some present methods, such as the Newton-like algorithm, Akaike information critical(AIC), particle swarm optimization(PSO), and genetic algorithm with particle swarm optimization(GA-PSO).     

一种基于分布估计的离散粒子群优化算法

 本文提出了一种基于分布估计的离散粒子群优化算法.提出的新算法突破了传统粒子群速度-位移搜索模型的局限,且种群中的每个粒子具有更全面的学习能力,从而能够有效地解决组合优化问题.仿真实验结果表明提出的新算法的性能优于现有的其它几种离散粒子群优化算法.     

基于遗传粒子群的多传感器目标分配算法

针对空基平台多传感器的特点,分析了多传感器目标分配在空基平台信息融合系统中的重要意义以及当前分配算法存在的问题.提出了考虑目标优先等级和传感器协同能力的传感器目标分配的数学模型.针对目标分配的NP问题,建立了遗传粒子群算法模型,并进行了仿真.仿真结果表明,遗传粒子群算法能有效实现传感器资源对目标的分配,并且具有较高的稳...     

均匀搜索粒子群算法

针对基本粒子群优化算法容易陷入局部最优解的问题,本文定义了PSO粒子搜索中心的概念,并对其随机状态下粒子搜索中心在全局最优解与局部最优解之间的概率密度进行了计算,在此基础上提出了粒子搜索中心在两个最优解之间均匀分布的均匀搜索粒子群算法,并通过7个Benchmark函数与基本PSO算法进行了对比实验及算法分析,实验分析结...     

基于粒子群优化的神经网络训练算法研究

本文提出了基于连接结构优化的粒子群优化算法(SPSO)用于神经网络训练,该算法在训练神经网络权值的同时优化其连接结构,删除冗余连接,使神经网络获得与模式分类问题匹配的信息处理能力.经SPSO训练的神经网络应用于Iris,Ionosphere以及Breast cancer模式分类问题,能够部分消除冗余分类参数及冗余连接结构对分类性能的影响.与BP算法及遗传算法比较,该算法在提高分类误差精度的同时可加快训练收敛的速度.仿真结果表明,SPSO是有效的神经网络训练算法.     

一种改进粒子群优化算法

作为群集智能的代表性方法之一，粒子群优化(PSO)算法通过粒子之间的合作与竞争以实现对多维复杂空间的高效搜索。提出了一种改进粒子群优化(MPSO)算法。MPSO同时采用局部模式压缩因子方法和全局模式惯性权重方法以获得相对较高的性能。针对PSO算法可能出现的停滞现象，MPSO引入了基于全局信息反馈的重新初始化机制。数值仿真结果显示了该算法的有效性。     

一种基于粒子群优化方法的改进量子遗传算法及应用

本文采用粒子群优化(PSO)方法代替量子门来更新量子比特状态,得到一种改进的量子遗传算法(QGA)——PSQGA,并根据QGA自身概率特性,引入了最优解方差函数来评价该算法的稳定性能.利用四种典型连续函数寻优问题和0/1背包问题,分别对PSQGA和改进的使用量子门的量子遗传算法(IQGA)进行了测试;并将它们应用到图像稀疏分解的实例中.结果表明,PSQGA算法的寻优能力及稳定性均优于IQGA,且具有更好的收敛性以及更强的连续空间搜索能力,适合于求解复杂优化问题.     

一种基于扰动项的混合粒子群优化算法

为了保持粒子种群的多样性而避免发生"早熟"的问题,本文提出一种基于扰动项混合粒子群优化算法(PSO),该方法通过提高粒子群多样性来提高PSO的收敛性能.首先用标准PSO来迭代,当粒子群失去多样性时,在包含粒子群的超球外随机设置一粒子对全局最优粒子干扰,并在PSO更新公式中加入扰动项来干扰每个粒子.最后将该改进的PSO应用于函数逼近,实验结果验证了本文提出的PSO性能优于几种经典的PSO算法.     

三目标柯西粒子群算法的电力系统无功优化

通过建立有功网损最小、电压偏差最小和静态稳定电压裕度最大的三目标无功优化模型。提出柯西粒子群算法,并针对IEEE14节点系统进行三目标电力系统无功优化。当种群多样性较差时,通过对交叉的粒子进行柯西变异从而扩大搜索空间,提高种群多样性,防止出现过早的收敛,进而避免了算法陷入局部最优解的问题,同时也提高了收敛速度。通过数据测试和比较柯西粒子群算法在收敛速度、精度、全局搜索能力上均优于常规差分进化算法和常规粒子群算法。其结果验证了该模型和算法的有效性,为电力系统安全经济运行提供了参考。     

基于微粒群的矢量量化码书设计算法

针对在LBG算法中存在初始码书的选择极易影响码书训练的收敛速度和最终码书性能的缺陷,提出了一种基于微粒群的矢量量化码书设计算法.首先产生具有一定全局性特点的初始码书,然后再应用LBG算法进行优化得到同时具有局部特性的码书.实验结果验证了该算法的合理性.     

一种新型多步式位置可选择更新粒子群优化算法

 粒子群优化(PSO)算法是一种新兴的群体智能优化技术,其由于具有原理简单、参数少、效果好等优点已获得广泛研究和应用.粒子个体极值更新速率低是影响该算法收敛速度和精度的主要因素之一.本文提出一种新型多步式位置可选择更新的粒子群算法,把标准粒子群中速度的单步更新公式分解成三步更新,取所生成的3个位置中的最好位置作为最终结果,细化了粒子的搜索轨迹、在不增加算法复杂度条件下提高了个体极值以及全局极值的更新速率,因而改善了算法的收敛速度和精度.采用Sphere、Rosenbrock等6个经典测试函数,并按照固定迭代次数运行和固定时间长度运行两种方法进行测试.测试结果表明该算法简单、稳健、高效,而且明显优于现有的4种经典粒子群算法.     

一种新混合粒子群算法及其在阵列天线方向图综合中的应用

针对传统粒子群算法(PSO)中存在的易陷入局部最优解和后期收敛速度慢的问题,首次提出一种新混合粒子群算法(NHPSO),采用杂交粒子群算法和固定惯性权重策略,并把简化的二次插值法融入杂交粒子群算法中。实验证明新算法大大提高了收敛速度,改善了解的质量。对阵列天线特殊主瓣形式的波束赋形和旁瓣电平优化结果取得了非常好的效果,计算机仿真证实该新算法应用于此类问题非常有效。     

基于粒子群优化算法的Logistic模型参数估计

将Logistic模型的参数估计问题转化为一个多维无约束函数优化问题,然后利用粒子群优化算法(PSO)的全局搜索能力对此问题求解.仿真实验中所使用的数据包括真实数据和随机采样数据.实验结果表明,在这两种数据条件下PSO算法均能够较准确地估计获得Logistic模型的参数,证实了PSO算法是Logistic模型参数估计的一种可靠有效的算法.同时也分析了参数维数和噪声对PSO算法的收敛性和稳定性的影响.     

求最平坦的三次样条插值的粒子群优化算法

在分析了样条函数插值基础上，提出最平坦的三次样条插值问题，并提出了利用粒子群优化算法解决该问题。最后给出了一个实例。     

求解TSP问题的离散型萤火虫群优化算法

基于求解TSP问题,提出一种离散型萤火虫群优化(DGSO)算法,该算法结合TSP问题特点,给出一种有效编码和解码方法,并定义适合编码的个体间距离计算公式和编码更新公式.同时,为增强算法求解TSP问题的局部搜索能力,加快算法的收敛速度,算法使用了操作简单的2-Opt优化算子.最后,通过对10个TSP问题进行仿真实验,实验结果表明本文提出的算法是在种群规模较小,迭代次散较少的情况下就可以收敛到已知最优解.在大规模TSP算例中算法获得的最优值与理论最优值的误差也在1％以下.     

基于粒子群算法的天线阵方向图优化

雷达阵列天线常涉及方向图综合,而天线阵综合常常是利用优化算法优化单元幅相及间距等参数的过程。粒子群算法具有理论简单、参数少和易于实现等特点,文中基于这一简单易行的优化算法,给出一种阵列天线赋形波束综合方法。通过优化阵列天线中各单元的馈电幅度和相位同时实现主瓣的赋形和副瓣电平的抑制,或通过仅相位加权实现主瓣波束赋形,得到优良的余割平方赋形。通过实例设计验证了粒子群算法优化天线阵方向图的有效性。     

基于微粒群的颜色量化算法

将微粒群算法应用于彩色图像的颜色量化.根据种群的进化原理,在RGB彩色空间中对图像像素的颜色值进行聚类,通过迭代寻优确定最优调色板,然后进行像素的颜色映射,从而完成量化工作.仿真实验表明,该算法具有颜色失真小,收敛性好,鲁棒性强和受初始条件影响小等特点,是一种有效的颜色量化算法.     

动态自适应微粒群优化算法

群体智能是目前智能领域非常活跃的新兴研究领域,微粒群算法作为其典型的实现形式,受到普遍的关注.本文分析了基本微粒群算法的特点,改善了动态自适应微粒群优化算法,实验结果证明该方法的优越性.     

混沌粒子群优化粒子滤波算法

针对基于粒子群优化算法的粒子滤波计算复杂度大,并且容易陷入局部最优,提出了一种新的基于混沌的粒子群优化粒子滤波算法。该算法在粒子群优化的基础上,引入混沌序列,利用混沌运动的遍历性、随机性等特点改善了初始样本的质量,同时利用混沌扰动避免搜索过程陷入局部最优,使算法具有更快的收敛速度和更好的全局搜索能力。最后利用UNGM模型将该算法与标准粒子滤波和粒子群粒子滤波进行仿真对比,并利用纯角度目标跟踪模型验证了算法的有效性。实验结果表明,该算法改善了粒子群优化算法的粒子滤波易陷入局部最优的现象,提高了粒子滤波的精度和速度,具有较高的应用价值。