空基伪卫星组网部署的航路规划算法

针对以临近空间飞艇为平台的空基伪卫星组网问题,提出了一种空基伪卫星从初始位置到目标位置进行组网部署的航路规划算法。首先,通过梳理空基伪卫星组网的性能指标,设计了基于距离和几何精度因子（GDOP）的航路规划代价函数;然后,对航路规划的约束条件进行了分析,在稀疏A*算法的基础上,设计了距离代价和GDOP代价权重可自适应调整的空基伪卫星航路规划算法,并对规划出的航路采用Dubins曲线进行平滑;最后,通过仿真实验,对提出的航路规划算法进行了验证。仿真实验结果表明,航路规划算法在GDOP较恶劣的情况下,能够有效地在后续的航路规划中降低GDOP代价,提高用户定位精度;而在GDOP较为良好时,则可以增加距离代价的权重,在航路规划时使伪卫星尽快向目标位置收敛,减少时间消耗。      

一种泛函极值的启发式搜索算法

通过求解一种工程应用中构造的最优化模型,提出了一种启发式智能搜索算法.该算法通过分析函数的凹凸性质,从函数形状入手,不断得到启发式结论,逐步提高算法效率,最终得出一个实用的求解无约束非线性泛函的新方法.     

对等网络平台搜索模型

分析了无结构对等网络若干经典搜索算法的优缺点,进而提出一种兼顾查询深度与广度的平台搜索算法(PFSA:Platform Searching Algorithm).该算法在提高了网络资源利用率、保持较快搜索速度的同时维持着较低的消息冗余度;其子查询算法针对Blind Counter Rumor Mongering算法的不足加以改进,使得搜索算法可以根据不同的网络动态地调整自身参数,大大提高了算法的鲁棒性.     

求解多目标优化问题的随机梯度遗传算法

遗传算法的收敛速度很慢，为此引入另一种解决优化问题的工具，即Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation(SPSA)算法，该算法是一种简单、易实现、高效率的随机逼近算法。本文将SPSA算法作为一种快速局部优化方法并将其和遗传算法的整体搜索策略结合起来，提出一种解决多目标优化问题的随机梯度遗传算法，对新算法的执行策略进行了认真的设计。大量的数值实验表明：随机梯度遗传算法不仅提高了多目标遗传算法的收敛速度，且得到了大量的分布较均匀的Pareto最优解。     

无结构对等网络的搜索算法

当前,无结构对等网络由于搜索的灵活性和对动态环境的适应性,得到了广泛的应用,已经成为对等网络的主流.但无结构对等网络的资源搜索效率比较低,这就使得无结构对等网络的搜索算法成为人们研究的重点.研究了目前已有的基于无结构对等网络的搜索算法,指出了每种搜索算法的应用领域和不足,并在最后对无结构对等网络的搜索算法需要解决的问题作了总结.     

混沌麻雀搜索优化算法

针对麻雀搜索算法(SSA)在接近全局最优时,种群多样性减少,易陷入局部最优解等问题,提出了一种混沌麻雀搜索优化算法(CSSOA)。首先,通过改进Tent混沌序列初始化种群,提高初始解的质量,增强算法的全局搜索能力。其次,引入高斯变异的方法,加强局部搜索能力,提高搜索精度;同时以搜索停滞的解为基础产生Tent混沌序列,用此混沌序列对部分陷入局部最优的个体进行混沌扰动,促使算法跳出限制继续搜索。最后,对12个基准函数进行仿真实验。结果表明:所提算法能够克服SSA易陷入局部最优的缺点,提高算法的搜索精度、收敛速度和稳定性。同时,将CSSOA应用到简单图像分割问题,验证了CSSOA应用于实际工程问题的可行性。      

膜内麻雀优化ELM的软件缺陷预测算法

原始麻雀搜索算法存在寻优精度低、迭代后期容易陷入局部极值的问题,结合高效寻优性能的改进麻雀搜索算法和具有并行计算能力的膜计算,提出一种膜内麻雀优化算法(IMSSA)。在10个CEC2017测试函数上的实验结果表明,IMSSA具有更高的寻优精度。为进一步验证IMSSA的性能,使用IMSSA优化极限学习机(ELM)参数,提出一种膜内麻雀优化ELM(IMSSA-ELM)算法,并将其应用于软件缺陷预测领域。实验结果表明：在15个公开的软件缺陷数据集中,IMSSA-ELM算法预测性能在G-mean、MCC这2个评价指标下明显优于其他4种先进的对比算法,表明IMSSA-ELM算法具有更好的预测精度和稳定性,其实验结果在Friedman ranking和Holm’s post-hoc test非参数检验中具有明显的统计显著性。     

高动态条件下SINS信息在GPS软件接收机信号捕获中的应用

目前卫星信号捕获主要采用自主搜索算法,在高动态环境下,由于信号存在较大的多普勒频移,且变化较为剧烈,导致自主搜索算法搜索范围变大、时间延长,通常不能满足高动态条件下的应用要求.本文在SINS/GPS松组合框架下,基于软件接收机的灵活性,利用SINS信息,使用FFT方法(并行码相位搜索算法)实现GPS信号的捕获,得到一种外部信息辅助搜索算法.仿真实验证明该搜索算法可快速有效地实现高动态GPS信号的捕获.该算法同样适用于GLONASS及我国的北斗卫星导航系统.     

基于改进引力搜索算法的认知无线网络频谱分配

为了提高认知无线网络频谱资源利用率,提出一种基于改进引力搜索算法的频谱分配方案.该方案将质子位置信息映射为频谱分配变量,提出一种非线性引力衰减因子,以增强算法对于频谱分配可行解的搜索能力.其次,为了保持算法对于频谱分配可行解的最优搜索方向,采用全局最优引导策略为质子增加记忆能力.然后,提出动态高斯扰动策略,随着算法迭代...     

随机算法改进的RCSA-ANN模型及近海短期风速预测

为了提高近海短期风速的预测精度,提出了一种基于随机布谷鸟搜索算法（Random Cuckoo Search Algorithm,RCSA）和人工神经网络（Artificial Neural Network,ANN）的模型。首先通过引入随机因子改进布谷鸟搜索算法得到了RCSA,建立了预测海上短期风速的RCSA-ANN模型;其次在上海芦潮港建立了测风塔,测得了近海气象数据,并开展了模型的训练;最后与BP-ANN、CSA-ANN模型进行对比和分析,验证了RCSA-ANN模型的精度。结果表明：CSA改进方法简单、可靠且有效,解决了该算法易陷入局部最优的问题;RCSA-ANN模型的平均误差不仅低于BP-ANN模型的,而且远低于CSA-ANN模型的,三种模型的预测精度依次降低;RCSA-ANN模型预测精度高,能对较为波动的风速序列实现准确预测,具有很好的应用潜力。