水下机器人S面控制器的免疫遗传算法优化

S面控制器是实践证明有效的水下机器人的运动控制器算法,但参数调整困难.如何针对特定载体选取最佳的控制器参数,是影响到控制效果的重要问题.为了减少参数手工调整所带来的误差和繁琐劳动,提出了水下机器人S面控制器的免疫遗传优化算法.利用免疫算法产生多样性抗体的能力,抗体浓度自我调节,抗原的免疫记忆功能实现了S面控制器参数优化计算的快速收敛,避免了局部峰值的徘徊.给出了S面控制器的推导过程,免疫遗传算法求解的一般过程.详细论述了S面控制器参数免疫遗传优化的具体实现.大量的仿真实验和湖中实验得到了确定性的结果.表明了此算法对于水下机器人运动非线性控制器的参数寻优能达到很好的效果.     

水下机器人改进的S面控制方法

由于水下机器人系统的强非线性以及所处环境的不确定性，水下机器人进行精确作业时的运动控制技术一直是智能水下机器人技术中急于解决而又难于解决的问题。S面控制是一种简单实用的控制方法，但其控制器参数完全靠人工调整，需要设计者有丰富的实际经验。本文提出改进的S面控制方法与S面控制增加了自学习的算法，实现控制参数的自动调整。仿真结果表明改进S面控制方法具有更好的控制精度，更快的响应速度，改善了机器人的工作性能，是一种很实用的水下机器人控制方法。     

改进的粒子群优化算法在机器人足球中的应用

为了提高算法对复杂动态环境的适应性,提出一种改进的粒子群优化算法,在确保其收敛性的前提下,采用动态跟踪优化的方法,获得动态环境中相对较高的性能.并将该方法应用于机器人足球比赛中,解决了多个机器人间的竞争与合作,以及机器人最佳动作的选择问题,实验结果表明该方法是有效的.     

粒子群优化算法研究进展

粒子群优化算法是根据鸟群觅食过程中的迁徙和群集模型而提出的用于解决优化问题的一类新兴的随机优化算法．介绍了PSO算法的基本原理和一些改进措施及PSO算法的应用，并对其将来的发展进行了展望．     

基于改进模拟退火粒子群算法的立体车库结构优化

立体车库可有效利用城市停车资源而得到快速发展,但结构重量较大,目前有关立体车库的优化方法多数采用简单的材料替换或常规优化算法,优化效果不明显且运算效率低。为此,在结合模拟退火算法和粒子群算法的基础上,加入动态惯性权重和变异算子,提出了一种改进的模拟退火粒子群算法。基于静力、风载、地震载荷工况,以立体车库轻量化为目标,采用改进的模拟退火粒子群算法对立体车库结构优化模型进行优化,结果显示,在保证刚度、强度性能的前提下,实现减重4.26%。与非改进算法相比,所提出的改进模拟退火粒子群算法得到了更佳的最优解,寻优能力加强。     

粒子群优化算法研究进展

粒子群优化算法是根据鸟群觅食过程中的迁徙和群集模型而提出的用于解决优化问题的一类新兴的随机优化算法.介绍了PSO算法的基本原理和一些改进措施及PSO算法的应用,并对其将来的发展进行了展望.     

粒子群优化算法的研究与展望

粒子群优化算法是一种基于群智能的随机优化算法,具有简单易实现、设置参数少、全局优化能力强等优点.着重对粒子群优化算法中的基本算法、改进算法、应用领域和研究热点等方面做了较为详细的论述.     

粒子群优化算法在函数优化上的研究与发展

粒子群优化算法(PSO)与其他演化算法相似,也是基于群体的。每个粒子被随机初始化以表示一个可能的解,并在解空间通过更新迭代搜索最优解。该算法的特点是简单容易实现而又功能强大。该算法最初被提出来主要应用于函数优化。经过几年的发展,已经出现了大量的改进算法。本文总结了这些改进算法的基本主要形式,并给出了未来可能的研究方向。     

面向舞蹈机器人步态控制的膝关节参数粒子群优化

面向舞蹈机器人中常见的行走动作,模仿人类的行走行为,构建舞蹈机器人腿部模型,并设计机器人步态与被模仿者步态的跟踪优化函数,利用粒子群优化方法对步态模型中的膝关节的控制参数进行优化.根据仿真结果,该方法能够在符合机械结构要求的情况下,实现舞蹈机器人对人类步态行为的模拟,达到了良好的步态控制目标,方法可行有效.     

引入变异算子的粒子群优化算法

粒子群优化算法是求解函数优化问题的一种新的进化算法,然而它在求解高维函数时容易陷入局部最优。为了克服这个缺点,文中提出了一种引入变异算子的粒子群优化算法,即每次粒子更新后对种群最优位置随机选取其中一维进行变异操作,以增强算法跳出局部最优的能力。通过对5个基准函数的仿真实验,结果表明了新算法的有效性。     

基于改进粒子群算法的主汽温系统PID参数优化

应用改进的粒子群优化算法优化PID参数。采用动态变量区间以逐步缩小搜索区间，加快粒子群寻优速度，并且针对粒子群算法可能出现的停滞现象，引入了重新启动策略，改善了算法摆脱局部极点的能力。通过对具有严重参数不确定性、多扰动以及大迟延的电厂主汽温被控对象的仿真研究，结果表明：改进的粒子群算法寻优速度快，计算量小，对PID参数优化是非常有效的，使得主汽温控制系统取得了很好的控制品质，系统鲁棒性比较强。     

基于粒子群算法的物流配送车辆优化调度研究

应用粒子群算法求解物流配送系统的车辆优化调度问题,针对车辆调度问题中需要考虑车辆容量和车辆行驶路径的限制等要求,提出一种基于收货点、粒子位置次序和粒子位置取整操作的三维粒子编码方法,采用惯性权重线性递减粒子群算法对两个算例进行计算,并与遗传算法的计算结果进行了比较。结果表明,粒子群算法能够有效地对物流配送车辆调度问题进行优化。     

Adaptive simulated annealing particle swarm optimization algorithm

Particle swarm optimization is widely used in various fields because of the few parameters to be set and the simple calculation structure.In order to improve the optimization speed and accuracy of the PSO,and to avoid falling into the local optimal solution,an adaptive simulated annealing PSO is proposed,which uses the hyperbolic tangent function to control the inertia weight factor for nonlinear adaptive changes,uses linear change strategies to control 2 learning factors,introduces the simulation annealing operation,set a temperature according to the initial state of the population,guide the population to accept the difference solution with a certain probability according to the Metropolis criterion,and ensure the ability to jump out of the local optimal solution.To verify the effect of the algorithm proposed in this paper,7 typical test functions and 5 algorithms proposed in the literature are selected for comparison and testing.According to the average value,standard deviation and number of iterations of the optimization results,the algorithm proposed in this paper has greatly improved the iteration accuracy,convergence speed and stability so as to overcome the shortcomings of particle swarm optimization.     

基于粒子群优化的PID伺服控制器设计

针对耦合和非线性永磁同步电机（PMSM）控制器优化设计的难题,提出了基于粒子群优化（PSO）算法的比例、积分和微分(PID)控制器的优化设计方法.结合PSO的基本原理和PMSM伺服系统的控制策略,给出了优化PID控制器设计的步骤.考虑到综合评价系统的各项性能指标,在优化过程中引入了新的模糊汉明距离的评价策略.同时对遗传算法（GA）和PSO算法优化结果进行对比研究.仿真和实验结果表明,该方法能搜寻到最优或次最优的参数空间,并能取得比GA更好的空间解.优化得到的PID控制器速度响应快、超调量小,有效地提高了伺服系统的动态性能.     

粒子群优化的多群蚂蚁算法

设计多蚁群算法的关键是群间的信息交换规则.利用粒子群优化中粒子移动的基本思想研究了蚁群间信息交换的新规则,定义了新的多蚁群优化算法.新算法的信息交换所占用的数据通信量要远低于现有的信息交换方法.将新算法用于求解带时间窗的车辆路由问题并和以前的最好的多蚁群算法做比较,计算结果表明:新算法的性能超过了已有的方法.采用群体智能中个体的移动思想来设计群间信息交换规则能改进多蚁群算法的求解性能.     

基于粒子群与模拟退火相结合的无功优化算法

针对电力系统无功优化采用粒子群算法容易陷入局部最优、模拟退火算法约束条件多和收敛速度慢的问题,提出一种新的基于粒子群与模拟退火相结合的算法.该算法根据粒子群的易实现性、快速收敛性及模拟退火的全局收敛性,进行协同搜索,求取系统无功优化的解集.对IEEE14、57、118节点系统进行了无功优化仿真计算,结果表明该算法原理简单易实现,计算效率高且能获得质量更高的解.     

A fuzzy neural network evolved by particle swarm optimization

A cooperative system of a fuzzy logic model and a fuzzy neural network(CSFLMFNN)is proposed,in which a fuzzy logic model is acquired from domain experts and a fuzzy neural network is generated and prewired according to the model.Then PSO-CSFLMFNN is constructed by introducing particle swarm optimization(PSO)into the cooperative system instead of the commonly used evolutionary algorithms to evolve the prewired fuzzy neural network.The evolutionary fuzzy neural network implements accuracy fuzzy inference without rule matching.PSO-CSFLMFNN is applied to the intelligent fault diagnosis for a petrochemical engineering equipment,in which the cooperative system is proved to be effective.It is shown by the applied results that the performance of the evolutionary fuzzy neural network outperforms remarkably that of the one evolved by genetic algorithm in the convergence rate and the generalization precision.     

粒子群法在非完整移动操作机运动规划中的应用

研究了给定末端点路径条件下非完整轮式移动操作机运动规划问题,提出了基于粒子群法的运动规划方法.将移动操作机的末端点路径离散化.移动操作机从初始位形出发,利用粒子群法来搜索下一个最优位形,直至达到末端点路径终点.选择平台的控制输入矢量作为粒子,使得非完整约束条件自然被满足.在障碍环境下,将具有启发信息的势函数引入粒子的适应度函数,有效地实现了系统的无碰运动.通过计算机仿真验证了该算法的有效性.     

群体组织启示下的粒子群算法改进

从社会学的视角分析粒子群的组织结构,试图通过增强群体组织管理来防止算法的早熟收敛．借鉴社会管理学中发挥个体能动性和规范成员行为并重的管理理念,构造基于团队式管理的粒子群算法．使用标准测试函数对该算法进行仿真实验,并用正交试验法进行了参数优化．实验结果表明,相对现有的一些改进方案,文中提出的改进算法简单易实现,在一些问题求解上表现出较好的寻优和收敛性能．     

一种多样性控制的多目标粒子群算法

针对传统多目标粒子群算法容易早熟的问题,提出了一种基于多样性控制的多目标粒子群算法.该算法采用一种基于权值向量的多样性评价指标来度量算法在每一次迭代时的种群多样性,并根据评估值来自适应地控制算法的进化过程.为了保证种群的多样性,采用一种基于Steffensen方法的自适应变异策略对外部种群进行更新.通过自适应地选择粒子...