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为加快粒子群算法效率,跳出局部最优陷阱,得到高精度最优解,文章提出了基于模拟退火的带收缩因子的粒子群混合算法(SACPSO)。首先,对混合优化算法进行了分析;然后,对混合算法进行函数数值仿真;最后,将SACPSO算法应用于PID参数整定问题。结果表明,改进粒子群算法的稳定性和搜索精度有了明显提高,收敛速度明显加快;在PID参数整定应用上,同传统方法相比,系统稳定,收敛性能好。 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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为建立一种支持连续域、离散域混合变量的优化算法以用于固体火箭发动机总体参数优化,改进了基本蚁群算法,融入"网格划分"、"哑元化"和"变尺度局部搜索"三种策略,以改进算法的寻优性能和使用范围,其中局部搜索算法仍采用蚁群算法。使用了几个较具欺骗性的经典测试函数对改进蚁群算法进行了测试,计算结果表明改进蚁群算法找到全局最优值的概率较大。应用改进蚁群算法对固体火箭发动机总体设计中的两个重要总体参数——燃烧室工作压强和喷管面积比,进行了优化求解,获得了满意结果。诸算例的优化结果表明,该改进蚁群算法具有支持混合变量,全局寻优性能稳定和搜索精度高的优点,对工程优化设计问题具有较好的寻优性能和更强的适用性。 相似文献
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随着无人机应用愈加广泛,三维环境下多无人机航迹协同规划问题成为近年来的研究热点。针对多机协同航迹规划问题,基于应急物流任务环境与无人机性能约束,以全局安全运行综合代价最小为优化目标建立时空协同规划模型。考虑航迹规划中粒子群算法易陷入局部极值,后期收敛慢的缺点,提出一种基于狼群优化思想的混合改进粒子群算法HPSO-W。主要是先对粒子群算法参数进行优化,加入极值变异思想,并引入头狼召唤和优胜劣汰机制,平衡算法全局和局部搜索能力,加速后期收敛,避免局部阻滞,提高寻优性能。对比验证了HPSO-W算法的高效性,并通过实例验证了协同航迹规划方法的可行性与有效性。 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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基于DMOM算法的航空发动机性能寻优控制 总被引:3,自引:0,他引:3
提出一种分散迁移优化算法(DMOM),可实现多峰值优化问题的全局最优解搜索.该算法通过随机选择参考粒子,不断迁移搜索自身所处区域峰值点,再通过分散操作排除局部最优点,重新生成新个体,可快速搜索到全局最优区域.将DMOM应用于航空发动机性能寻优控制仿真,结果表明:在最小油耗和最低涡轮温度模式下, DMOM的寻优速度相比遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)提高了2倍以上;同时DMOM的优化精度相比自组织迁移算法(SOMA)提高了60%以上,相比可行性序列二次规划(FSQP)算法提高了20%以上.验证了DMOM相比其他优化算法有更强的跳出局部最优的能力,在航空发动机最小油耗和最低涡轮温度这类多峰值寻优问题中具有明显的优势. 相似文献
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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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目前磁力计校正中存在需要采集大量数据、获取良好的初值和已知准确的传感器噪声分布等问题,传统的粒子群优化磁力计校正算法能够解决以上问题,但是该算法只能用于磁力计简化模型,校正其中9个误差参数,造成补偿不准确的问题。该算法借助MEMS陀螺仪建立矢量目标函数,采用随机漂移粒子群优化算法估计磁力计12个误差参数,具有较强的全局搜索能力和动态适应性。经过仿真与实测实验表明,该算法在磁力计绕其任意2个单轴不完整旋转1周即可实现校正,并且能够在磁场变化情况下保持精度,相比于传统算法补偿精度高、操作简单。 相似文献
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《中国航空学报》2020,33(5):1532-1540
Location layout of aircraft assembly is an important factor affecting product quality. Most of the existing re-searches use the combination of finite element analysis and intelligent algorithm to optimize the location layout, which are limited by numerical simulation accuracy and the selection and improvement of intelligent algorithms. At present, the analysis and decision-making technology based on field data is gradually applied in aircraft manufacturing. Based on the perception data of intelligent assembly unit of aircraft parts, a regression model of multi-input and multi-output support vector machine with Gauss kernel function as radial basis function is established, and the hyperparameters of the model are optimized by hybrid particle swarm optimization genetic algorithm (PSO-GA). GA-MSVR, PSO-MSVR and PSOGA-MSVR model are constructed respectively, and their results show that PSOGA-MSVR model has the best performance. Finally, the design of the aircraft wing location layout is taken as an example to verify the effectiveness of the method. 相似文献
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针对标准粒子群算法进行多极点函数优化时易导致早熟收敛及陷入局部最优的问题,把生物趋化原理引入到粒子群优化算法中,改变传统粒子群优化算法只存在吸引操作而没有排斥操作的单向性,提出一种保持种群多样性的改进算法,并对其关键参数的选择进行了研究。仿真实验结果表明,与传统粒子群优化算法相比,基于生物趋化的粒子群算法对于处理复杂的多峰函数或优化问题,可显著提高算法的全局寻优性能。 相似文献
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基于粒子群优化的WNN飞行数据气动力建模 总被引:1,自引:0,他引:1
为了使所建立的气动力模型能准确地描述飞行器的动态特性,提出一种基于改进粒子群优化(IPSO)算法的小波神经网络(WNN)飞行数据气动力建模方法。该方法引入邻近粒子信息和变异操作,对标准PSO(SPSO)算法的不足进行改进,以提高WNN参数的全局搜索能力,克服早熟收敛,再按照所设计的飞行数据的气动力建模流程,构建了IPSO算法训练的WNN模型。试验结果表明:提出的气动力建模方法预测精度高,收敛速度快,能较好控制早熟收敛问题,用于飞行数据的气动力建模是有效的,也是可行的。 相似文献
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提出了一种串级PID+非线性模型预测控制(NMPC)的混合控制方案,用于涡轴发动机控制系统中。其中:主控制回路采用串级PID控制器以消除静差保证系统稳定;带约束优化的预测控制器则用于实时燃油补偿,以增强发动机系统对直升机功率需求的快速跟随能力。该预测控制器是基于在线预测模型实现,首先在VC环境下设计在线滚动最小二乘支持向量回归机(OSLS-SVR),在线训练高精度、实时性好的内嵌式预测模型,其测试精度可达3‰;而后利用该模型与序列二次规划(SQP)算法完成滚动优化,建立预测控制器;最后,在UH-60A直升机/T700涡轴发动机综合模型仿真环境下,通过模拟直升机大幅急速升降操作,验证了该混合预测控制方案对大扰动具有较强的抑制能力及鲁棒性,从而使直升机获得更好的机动性能。 相似文献