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改进的粒子群优化算法在气动设计中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高优化系统的搜索效率,发展出了社会模型这种改进智能优化算法的通用策略,在此基础上,提出了一种基于社会模型的改进粒子群优化(IPSOSM)算法。该算法对社会模型进行了分析并在此指导下,将人工鱼群算法(AFSA)中的聚群行为引入到粒子群优化(PSO)算法中,丰富了粒子之间的优势信息源,增强了粒子的信息共享能力,使得IPSOSM算法能够有效地跳出局部最优。函数测试表明,该算法显著提高了PSO算法的寻优性能。将IPSOSM算法应用到翼型和机翼的气动优化设计之中,取得了良好的结果,从而表明提出的算法简洁有效,具有较好的实用性。 相似文献
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针对传统的粒子群优化算法容易陷入局部最优解的问题,提出了一种自适应粒子群优化算法,在迭代寻优过程中自适应地调节惯性权重和2个学习因子的数值。建立了无人机在山区环境执行勘察任务的航迹规划环境模型,分析了无人机自身约束条件。设计了自适应粒子群优化算法的适应度函数和航迹规划算法流程。分别采用自适应粒子群优化算法和传统粒子群优化算法开展了无人机三维航迹规划仿真实验。仿真结果对比表明,所提出的自适应粒子群优化算法比传统粒子群优化算法具有更高的全局搜索能力和搜索精度。 相似文献
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针对在固定阵元数目、最小阵元间距以及最大孔径条件下平面稀疏阵列阵形优化的问题,对阵元数目为256的平面稀疏阵列分别采用模拟退火算法和粒子群优化算法进行优化仿真,分析比较了模拟退火算法和粒子群算法在平面稀疏阵列阵形优化中的应用效果。仿真结果表明,经过模拟退火算法和粒子群优化算法优化后的平面稀疏阵列均能够抑制副瓣电平,并能够在一定的空域范围内实现波束扫描;相对于粒子群优化算法,模拟退化算法计算方法简单;在相同的迭代次数下,经模拟退火算法优化后的平面稀疏阵列比经粒子群算法优化后的平面稀疏阵列更能够有效地抑制副瓣。 相似文献
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波浪发电系统最大功率点跟踪控制中,传统粒子群算法存在早熟收敛和局部搜索能力不足问题,为此提出基于模拟退火算法的粒子群优化方案。该算法每次更新粒子的速度和位置时,通过比较当前温度下各个粒子的适配值与随机数的大小,从所有粒子中确定全局最优解的替代值,从而使粒子群算法在发生早熟收敛时能够跳出局部最优并快速找到全局最优解。仿真结果表明,与传统粒子群优化算法相比,模拟退火粒子群算法可有效避免波浪发电系统陷入局部最大功率点,并快速实现全局最大功率跟踪,提高了波浪能捕获率。 相似文献
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对粒子群优化算法在网络计划资源优化中的应用进行了探讨,首先,介绍了粒子群优化算法的基本原理,给出了网络计划中工期固定一资源均衡优化问题的优化目标和数学模型;然后,详细介绍了粒子群优化算法实现网络计划资源优化的算法流程及其编程实现,对典型网络计划进行优化的结果表明粒子群算法可以较好地实现网络计划资源优化。 相似文献
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一种混合粒子群优化算法在翼型设计中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种分层交换差分粒子群优化算法。作为一种混合算法,将粒子群优化算法与差分进化算法有机地结合了起来,使得粒子种群和差分种群分层交换,共享最优信息,加快了收敛速度,降低了陷入局部最优的风险,函数测试结果表现出算法具有更好的寻优性能。将算法应用到翼型设计之中,取得了良好的优化效果。 相似文献
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基于梯度搜索的高效性和粒子群搜索的随机性,提出了一种混合粒子群算法,并应用该算法研究了运载火箭上升段交会弹道快速优化设计问题.以运载火箭与目标飞行器在交会时刻的距离最小为目标函数,设计了运载火箭飞行程序,建立了运载火箭上升段交会弹道优化模型,同时分别采用混合粒子群算法、遗传算法和粒子群算法进行求解.仿真结果表明:基于本文算法对运载火箭上升段交会弹道进行优化设计,平均交会位置误差为4.137m,较遗传算法减少了17.940m,平均优化耗时488.922s,较粒子群算法缩短了2342.125s.混合粒子群算法搜索速度较快,收敛精度较高,可用于运载火箭上升段交会弹道的快速优化设计. 相似文献
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针对基于Kalman滤波的PSO算法在设计与应用过程中存在的不足,提出了基于自适应Kalman滤波的改进PSO算法。利用粒子群状态空间Markov链模型,建立粒子群系统状态方程;采用粒子的速度和位置作为观测量,构建观测方程;引入记忆衰减因子动态调整Kalman滤波模型参数及噪声方差阵,降低模型误差,提高粒子的位置估计精度。仿真实验表明:改进的PSO算法无论在优化精度、收敛速度,还是在稳定性方面都有很大的改进和提高,这就有效避免了粒子的"早熟"收敛问题;尤其在处理复杂多峰问题上,改进算法表现出很明显的优越性。 相似文献
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针对传统典型末端规避战术实时性低、操作难度大和规避效果差等缺点,研究了一种实时指令控制的战斗机末端规避战术轨迹控制方法;分析了增大脱靶量的末端规避原理,在以导弹为原点的球坐标系下建立了导弹与战斗机的相对运动模型;结合战斗机动力学模型,建立了脱靶量末端规避数学模型;选取脱靶量为优化指标,建立了战术轨迹最优控制指令模型;提出了滚动关联粒子群算法并对该模型进行求解,得到了战斗机的最优战术机动控制指令;通过仿真,对比了滚动关联粒子群与粒子群、混沌粒子群三种算法对最优控制指令模型求解的结果,验证了该算法的优越性. 相似文献
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In this paper, Active Disturbance Rejection Control(ADRC) is utilized in the pitch control of a vertical take-off and landing fixed-wing Unmanned Aerial Vehicle(UAV) to address the problem of height fluctuation during the transition from hover to level flight. Considering the difficulty of parameter tuning of ADRC as well as the requirement of accuracy and rapidity of the controller, a Multi-Strategy Pigeon-Inspired Optimization(MSPIO) algorithm is employed. Particle Swarm Optimization(PSO), Gen... 相似文献