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基于组合粒子群算法的运载火箭弹道优化设计 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种基于粒子群算法和方向加速法组合成的PSO-Powell算法,能进行大范围搜索,其最优解具有全局收敛性。在该算法中,对粒子群算法的参数设置进行了改进,提升了其性能,并引入增广拉格朗日乘子法处理优化问题的约束条件,提高了最优解的精度。仿真结果表明PSO-Powell算法应用于运载火箭弹道优化设计具有良好效果,可以提升运载能力,具有一定工程应用价值。 相似文献
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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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为提高携行备件方案优化模型的准确性和求解的精确度,以遂行远海训练任务的舰艇编队为研究背景,针对优化模型的建立和求解提出了一系列改进措施。在传统优化模型的基础上,分析了虚警和串件拼修对备件的影响,建立了基于携行能力、备件成本、装备可用度、同型号装备群完好率等多约束条件的携行备件优化模型;利用粒子群优化(PSO)算法确定备件的优化配置,利用蒙特卡洛仿真法计算配置方案的保障效能;引入云格计算技术实现PSO算法的并行求解,从硬件性能上提高算法的全局寻优能力;将普通粒子转化为量子粒子实现解的多样化,减小了算法陷入局部最优的危险。案例分析证实了改进措施的可行性和有效性。 相似文献
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对复杂地形下的多传感器部署问题进行研究,提出了基于多目标局部变异-自适应量子粒子群优化(LM-AQPSO)算法的多传感器多目标优化部署方法。该方法对复杂地形进行多属性网格建模,给出了传感器探测模型和优化目标。引进局部变异和参数自适应策略对量子粒子群优化算法进行改进,并提出了基于LM-AQPSO的多目标Pareto最优解集优化算法。考虑多目标部署需求,构建了基于Pareto最优解集的多传感器优化部署模型。仿真实验结果表明:相对于经典的改进非支配排序遗传算法,所提算法优化的Pareto最优解有着更好的收敛性和分布性,且寻优时间更短;所提模型能有效解决多目标多传感器部署问题,并能同时提供更多的决策方案。 相似文献
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将最大似然准则应用于高速旋转弹丸的气动参数辨识问题中,提出一种新的自适应混沌变异粒子群算法求解该准则下的气动参数最优解,进而得到弹丸的气动参数。该算法通过自适应调整惯性权重、利用混沌优化的思想产生初始粒子、设定早熟判别机制来判断是否陷入局部最优解,并通过粒子变异的策略使其跳出局部最优解等方法进一步优化基本粒子群算法。通过常用的测试函数对该算法进行了测试,测试结果表明:相比于基本粒子群算法,该算法具有收敛速度快、寻优精度高、应用范围广等优点。利用系统仿真的方法模拟弹丸的自由飞行数据,并利用该数据结合所提算法对弹丸的主要气动参数进行辨识,辨识结果表明:该算法可以有效辨识弹丸的气动参数,且精度高,收敛速度快,可以应用于工程实际问题。 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
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基于计算智能方法的无人机任务指派约束优化模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
无人机(UAV)指派问题是一种具有多约束条件的复杂任务分配问题。随着问题规模和约束数量的增加,其复杂性加剧,尤其是对于目前常用的,基于线性规划类的方法而言,存在着维数爆炸和优化求解困难加剧的问题。提出了一种通用的UAV任务指派模型,将UAV指派问题转化为多约束条件下的优化问题。该模型通过构造可行解的方法,不但有效地减小了搜索空间,提高了搜索效率,而且适用于各种计算智能类的优化方法。通过4种典型的计算智能优化方法,即粒子群优化方法、遗传算法、差分进化算法和克隆选择算法的数值分析,结果表明该模型具有更好的适应性和可扩展性,与计算智能优化方法相结合,能有效地求解复杂UAV任务指派问题。 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