一种改进的微粒群优化算法

标准微粒群优化(PSO)算法是一种群体智能算法,它容易陷入局部极值点,进化后期收敛速度慢且精度较差,而且参数的选择对算法的优劣影响很大。针对这些缺点,首先提出了一种在位置进化方程中引进动态参数的方法,改进了标准微粒群算法收敛速度;然后通过在速度、位置进化方程中同时引进动态参数来提高算法收敛速度和收敛率。经J．D．Schaffer函数和LevyNo．5函数对改进算法的测试表明,相比于标准微粒群算法,该方法的收敛速度和平均收敛率均有大幅度提高。     

一种新的基于粒子群算法的聚类方法

建立了聚类分析问题的数学优化模型,提出了一种新的粒子群算法解决聚类问题。对基本粒子群优化算法作了改进,思路是将K-均值方法的结果作为一个粒子和利用新的分类中心调整粒子位置。对Iris植物样本数据的测试结果表明:4种粒子群算法的效果都比较好,特别是第3种改进的粒子群算法的效果更好,粒子群优化聚类技术很有潜力．     

基于改进遗传算法的柔性作业车间调度

在实际的柔性作业车间调度中,不但工件需要加工时间,而且工件在各个机器之间利用AGV转移也需要占用一定的时间,因此对柔性作业车间调度中考虑AGV运输时间的研究更具有实际意义。首先,针对此问题,建立了有AGV约束的柔性作业车间调度数学模型。其次,提出一种多段式编码,可以使得一些对进化没有帮助的基因直接被淘汰掉;提出一种分阶段的自适应交叉和变异概率公式及多种群进化机制以实现快速收敛及全局优化的效果。最后,仿真实例验证了本文提出算法的有效性和可行性。     

基于改进PSO算法的导弹控制参数优化

研究了将粒子群算法(PSO)应用于空对空导弹控制参数自动设计的方法,解决导弹控制参数手工设计中遇到的困难与问题.标准PSO算法在导弹静稳定工作点参数优化中表现出良好性能,但在静不稳定工作点优化时容易限入局部最优,因此引入遗传算法(GA)的杂交思想对标准PSO算法进行了改进,以扩大解空间的范围.仿真结果表明:改进后的PSO优化算法具有更强的全局搜索能力,获得的参数能够满足给定的性能指标,并且可以节省大量的设计时间,具有很高的工程应用价值.     

基于粒子群优化的直升机飞行控制律设计方法

针对直升机强耦合特性导致飞行控制律设计难度高的问题,提出了一种基于粒子群优化算法的改进线性二次型调节器(Linear quadratic regulator,LQR)设计方法.针对直升机的线化状态空间模型,基于LQR设计方法建立了直升机飞行控制律全状态反馈矩阵的基本求解算法;以系统稳定性为约束,以最大化主状态反馈系数影...     

基于改进算法的工艺规划与车间调度的双目标优化模型

针对工艺规划与车间调度的集成问题,一般考虑以加工时间、加工成本和加工质量为优化性能指标,而对能量消耗等环境影响因素考虑不足。本文建立了工艺规划与车间调度的数学模型,以完工时间和能量消耗为优化目标,通过设置权重系数来调节优化目标倾向。采用改进的混合模拟退火与遗传算法对问题进行求解,利用遗传算法的全局搜索速度快和模拟退火的突跳性强的特点,结合回火机制,有效地得到了完工时间和能量优化结果。最后,通过实例仿真表明该方法具有可行性。     

余度MEMS-IMU/GPS组合导航系统

对采用余度配置的MEMS-IMU/GPS组合导航系统进行了研究。分析了微小型组合导航系统的特点和误差模型,针对惯性/GPS伪距组合导航模式下,卡尔曼滤波器需要对量测方程线性化的缺点,提出了基于改进平淡粒子滤波的滤波算法。该算法采用权值控制参数决定粒子是否进入平淡卡尔曼滤波器,有效降低了滤波计算量,并和UPF算法精度相当。研究表明,改进平淡粒子滤波算法对系统性能有明显提高,在GPS信号受到遮挡、暂时不可用的情况下,具有较好的抑制误差作用,适合余度微惯性/GPS组合导航系统的应用。     

涡轮基组合循环发动机分布式控制系统通信网络混合拓扑结构优化方法

涡轮机组合循环(Turbine based combined cycle,TBCC)发动机控制系统通信网络拓扑结构是其分布式控制系统方案设计的重要部分,优化网络拓扑结构可提高发动机推重比和控制系统可靠性。本文基于智能优化算法提出TBCC分布式控制系统网络拓扑结构优化方法。基于图论建立TBCC几何模型和网格模型,以重量和可靠性为优化性能指标,同时考虑发动机表面高温区域以及控制节点的工作可靠性,分别采用粒子群算法和遗传算法优化星形结构中智能中央节点位置、中央节点的环形拓扑结构,获得星形-环形混合拓扑结构。仿真实例表明,基于本文方法优化所得的混合拓扑结构相较于星形集中式控制结构,系统重量降低了51.9%。     

并行多种群自适应遗传算法在COW集群上的实现

为改善标准遗传算法的求解效率,提出一种基于6模糊控制器的并行多种群自适应遗传算法。利用MPI(Messagepassinginterface)技术建立了一个COW(Clusterofworkstation)集群,将算法在该硬件平台上进行了实现。3机COW集群的仿真实验结果在演示算法设计可行性的同时,表明该算法的求解效率明显优于用于对照的单种群算法,具有在解决组合优化问题上广泛应用的可能。本文还对影响并行算法的参数进行了探讨。     

开关磁阻发电机角度位置控制自适应遗传优化方法

以开关磁阻发电机输出电压为研究对象,在分析高速情况下角度位置控制的特点和影响输出电压脉动因素的基础上,提出了基于自适应遗传算法的角度控制策略。当转速或负载变化时,自适应算法控制关断角不变,调节导通角快速稳压,采用遗传算法准确优化开通角与关断角的组合,减小输出电压脉动。通过仿真和实验验证,与单一自适应控制或遗传算法角度控制相比,自适应遗传角度控制策略能够更快速准确优化输出电压。