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.     

优化蚁群算法在无人机航路规划中的应用

研究无人机航路规划问题,采用基本蚁群算法易陷入局部最优、搜索时间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,提高速度和系统品质特性,提出了一种基于改进蚁群算法的无人机航路规划方法.算法前期采用了保留最优解和自适应航路点选择策略对路径进行优化,使之适应大规模问题求解;后期改进了基本蚁群算法中信息素、挥发因子的更新规则,通过改进使得每轮搜索后信息素的增量能更好地反映求解的质量,有效地避免陷入局部最优,加快了收敛,提高了搜索效率.采用改进的蚁群算法对无人机任务航路进行仿真,仿真结果表明,改进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,证明是一种有效的无人机航路优化方法,可为实际应用提供参考.     

基于遗传算法的无人机航路规划优化研究

研究无人机航路规划优化问题,为了提高无人机航路规划效率和精度,传统的遗传算法易陷入局部最优、收敛速度慢导致无人机航路规划效率低、寻优精度较差等问题.为解决上述问题,提出了一种基于改进遗传算法的无人机航路规划方法.改进算法前期采用了保优选择策略和改进编码方案对无人机航路进行优化,加快了搜索速度、提高规划效率,使之适应大规模威胁问题求解;后期结合无人机特点,改进交叉和变异算子,通过改进使得每轮搜索后每-软的最优航路能更好地反映求解的质量,有效地加快了收敛,保持了稳定性.最后用改进的遗传算法对无人机航路规划进行了仿真.实验结果表明,方法避免了陷入局部最优、收敛速度加快、寻优精度提高,并缩短了搜索时间,航路规划效率明显提高.提出的算法可以引申应用于类似情况下的路线规划问题,具有-定的推广意义.     

改进PSO算法及在无人机路径规划中的应用

在无人机路径规划问题中,传统算法存在计算复杂与收敛慢等缺点,粒子群优化算法(PSO)得益于其算法原理简单、通用性强、搜索全面等特性,现多用于无人机航路规划.然而,常规PSO算法容易陷入局部最优,本文在优化调整自适应参数的基础上综合引入全局极值变异与加速度项,以平衡全局和局部搜索效率,避免种群陷入“早熟”.对基准测试函数进行测试的结果表明,本文所提改进PSO算法收敛速度更快,精度更高.在实例验证部分,首先提取飞行场景特征,结合无人机性能约束,进行环境建模;然后将多项运行约束和期望的最小化飞行时间均转化为罚函数,以最小化罚函数作为目标,构建无人机飞行任务场景下的航路规划模型,并利用本文所提改进粒子群算法进行求解,最后通过对比仿真验证了改进粒子群算法的高效性和实用性.     

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。     

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.     

无人机三维实时航迹规划

无人机航迹规划是无人机任务规划中最重要也是最复杂的环节,针对基本粒子群航迹规划算法后期容易陷入局部最优解、算法容易“早熟”、规划出的航迹精度不高等问题,提出了一种以并行方式进行的双种群粒子群航迹规划算法;双种群粒子群算法由两个向相反方向搜索的种群构成,这两个种群协同优化,扩展了搜索范围,克服了基本粒子群算法后期容易陷入局部最优解的问题,提高了航迹的精度;如果无人机在飞行过程中检测到突发威胁,则寻找邻近航迹点作为实时重规划点,规划其到目标点的航迹;通过仿真验证了算法的有效性,并满足了实时性的要求。     

新的全局-局部最优最小值粒子群优化算法

为了提高粒子群优化算法的收敛速度,克服陷入局部最优的缺点,在全局-局部最优粒子群优化算法的基础上,提出了一种新的改进粒子群优化算法——全局-局部最优最小值粒子群优化算法.该算法把惯性权重和学习因子分别通过结合全局和局部最优最小值来进行改写,速度更新公式也做了相应的简化.仿真实验表明该算法在收敛速度和寻优质量上都优于基于LDIW策略改进的粒子群算法和全局-局部最优粒子群算法.     

改进的混沌粒子群算法在TSP中的应用

针对基本粒子群(PSO)算法不能较好地解决旅行商优化问题(TSP),分析了基本粒子群算法的优化机理,在新定义粒子群进化方程中进化算子的基础上利用混沌运动的随机性、遍历性等特点,提出一种结合混沌优化和粒子群算法的改进混沌粒子群算法.该算法对惯性权重进行自适应调整,引入混沌载波调整搜索策略避免陷入局部最优,形成一种同时满足全局和局部寻优搜索的混合离散粒子群算法,使其适合解决TSP此类组合优化问题.利用MATLAB对其进行了仿真.仿真结果说明此算法的搜索精度、收敛速度及优化效率均较优,证明了此算法在TSP中应用的有效性,且为求解TSP提供了一种参考方法.     

改进的粒子群优化算法

针对基本粒子群优化算法(PSO)易陷入局部极值点,进化后期收敛慢,精度较差等缺点,提出了一种改进的粒子群优化算法.该算法用一种无约束条件的随机变异操作代替速度公式中的惯性部分,并且使邻居最优粒子有条件地对粒子行为产生影响,提高了粒子间的多样性差异,从而改善了算法能力.通过与其它算法的对比实验表明,该算法能够有效地进行全局和局部搜索,在收敛速度和收敛精度上都有显著提高.     

Effective solution of certain problems of theory of schedulings of nets

Cybernetics and Systems Analysis -     

机车空调逆变电源设计

本文讨论的是机车空调逆变电源系统的设计与研究。该电源系统主要是由DC/DC的BOOST升压部分和DC/AC三相逆变部分两部分组成。DC/DC部分所得直流电压通过DC/AC部分逆变成三相交流电,供给空调机组工作。同时,为使电源系统能更可靠的运行,也设计了相应的故障检测、保护等辅助电路。     

制造型企业仓储物流管理的RFID应用——卷烟厂按垛出库及到货扫描系统初探

针对国家烟草管理的现状,有关主管部门在全国推行“行业卷烟生产经营决策管理系统工程”,利用条码等自动识别技术手段实时掌握全国的生产经营信息。但某卷烟厂此前的物流环节已经是“件烟成垛”运输,如何在尽可能保持原有企业管理体系的前提下,达到有关部门的数据统计要求,解决成垛卷烟的物流和信息流的交互与统一问题成为技改的核心。该项目成功的将条码识别与射频识别有机结合起来,为烟草行业信息化提供了生动的应用案例。     

煤矿多功能物联网读写器的设计

介绍了物联网的概念和结构组成,分析了物联网在煤矿中的具体应用,详细介绍了一种具有煤矿特色的多功能物联网读写器的设计与实现。该读写器应用在物联网的感知层,能够进行物体识别和各类物理信号与环境参数的传送,为煤矿应用物联网提供了一个很好的感知层解决方案。     

机械臂绝对定位精度测量

提出了用激光跟踪仪标定机械臂的D-H参数、测量机械臂绝对位姿以及对机械臂的绝对定位精度进行分析的方法;用激光跟踪仪测量机械臂各个关节单独运动时得到的一系列离散点,就可确定机械臂各个关节的轴线,由此建立机械臂的D-H坐标系,并对D-H参数进行标定;然后,给出了由6D激光头位姿确定机械臂末端位姿的方法;最后,推出了由测量位姿值与命令位姿值相比较,得到机械臂绝对定位的位置和姿态偏差的方法;这些方法可以有效、迅速地完成对机械臂绝对定位精度的测量.     

Determination of the possible duration of performance of a set of tasks

Cybernetics and Systems Analysis -