基于免疫粒子群优化的聚类算法

K均值算法简单快速,但其结果容易受初始聚类中心影响,并且容易陷入局部极值。该文结合粒子群优化算法和免疫系统中的免疫调节机制与免疫记忆功能对K均值算法进行改进,提出一种基于免疫粒子群优化的聚类算法。实验结果证明,该算法解决了K均值算法存在的对初值敏感的缺点,聚类结果稳定,而且比基于粒子群优化的聚类算法具有更好的聚类效果。     

基于粒子系统的舰船航迹仿真

提出一种基于开尔文波理论和粒子系统技术的船行波模拟方法,采用开尔文波理论构建二维船行波模型,使用粒子系统技术对船行波的三维模型进行动态建模,从实际观察出发,根据艏浪、艉浪的形状特征、作用范围和浪花的随机运动特性,给出艏浪、艉浪的粒子系统建模方法。实验证明该方法能快速逼真地模拟舰船航行时的航迹。     

基于免疫粒子群的P2P协议识别方法

为了解决基于统计特征的P2P协议识别中,因特征选择不当而引起的识别准确率低的问题,采用免疫粒子群算法(Immune-PSO)选取最优特征子集,选择出最能区分P2P协议的特征子集。实验结果表明,该算法较标准粒子群算法具有更高的全局搜索能力,能更准确地找出最优特征子集,该方法能有效地提高协议的识别率,对常见的P2P协议如BitTorrent、eMule等有高达90%的识别率。     

大型客机迎角保护控制器设计研究

针对采用硬限制的方法设计的迎角保护控制器存在操纵空行程,难以保证满意的操纵控制效果,提出了一种免疫粒子群算法的迎角保护控制器设计方法。首先根据软保护的原理设计了一种迎角/C*指令前馈-无差控制的迎角保护控制器,系统性能指标选择合适的参考模型,并设定合理的目标函数,最后引入免疫粒子群优化算法进行了控制器参数的自动寻优。仿真结果表明,基于免疫粒子群算法所设计的迎角保护控制器,能有效地选取最优的控制器参数,使迎角和过载均响应在最大保护迎角和过载限制内,达到了良好的控制效果。