搜索结果: 1-8 共查到“控制科学与技术 粒子群算法”相关记录8条 . 查询时间(0.362 秒)
为了优化算法的全局探索能力和局部开发能力,提出一种基于两方面改进的骨干粒子群算法.提出一种进化方程,通过即时搜索域的分析说明该方程可以改善粒子多样性.提出粒子群“剪枝”策略:每当粒子搜索到新的群体最优位置时,剪去该粒子,同时初始化一个新位置以安插该粒子.理论分析指出,在增强全局探索能力的同时,合适的剪枝策略能增加局部开发能力.实验结果表明,所提出算法的性能较几种经典PSO算法有显著的提升.
基于免疫粒子群算法的PID参数整定与自适应
粒子群算法（PSO） 免疫算法 PID控制器 参数自整定 Matlab
2014/4/1
针对粒子群算法容易陷入早熟以及免疫算法计算过程繁复冗长的缺点，将免疫系统的免疫信息处理机制引入PSO算法中，提出了一种基于免疫选择粒子群的算法(ISPSO)。将ISPSO算法应用到PID控制器的参数整定与自适应中，并设计了相关PID控制器参数。Matlab仿真试验结果表明，该算法能够解决PSO算法早熟收敛的问题，适用于PID控制器的自整定。
针对多个矩阵近似联合对角化盲分离问题, 提出一种新的非正交近似联合对角化算法. 首先采用罚函数法将联合对角化的非线性约束优化模型转化为无约束优化模型; 其次将粒子群优化算法引入无约束优化模型中实现目标函数的最优化, 从而完成矩阵组的联合对角化. 分析了惩罚因子的更新策略及算法的收敛性能, 并设计仿真实验进行对比分析以检验算法解决实际盲分离问题的能力.
基于微多相粒子群算法的介质粗糙面反演研究
微多相粒子群算法 反演 前后向迭代法 单纯形法
2013/8/10
为快速有效地求解介质粗糙面的反演问题，提出了一种能反演地表面参数的新方法——微多相粒子群算法。利用矩量法结合前后向迭代法快速求解双站散射系数。采用单纯形法实现有导向的约束初始种群的生成，以双站散射系数的测量值和理论计算值的偏差为目标函数，通过多相粒子群算法和单纯形相结合的算法对优化变量进行优化，使目标函数达到最小值实现地表参数的反演。给出了应用该方法的具体步骤，分析了测量结构，通过仿真实验验证了算...
以滚动优化策略的粒子群算法为基础的机器人路径规划研究
滚动优化策略 滚动窗口 粒子群算法
2009/8/4
介绍了一种基于滚动优化策略的粒子群算法的机器人路径规划，在每一个滚动窗口中，应用粒子群算法进行局部路径规划，寻求一条最优路径。仿真实验证明了该方法的可用性和有效性。
改进的粒子群算法求解非线性约束优化问题
粒子群 多子群 非线性约束优化
2009/6/17
提出了一种改进的粒子群算法（Improved Particle Swarm Optimization，IPSO），使用了一种新型的变异策略，并在搜索过程中将部分邻近的个体聚集成核，从而形成多子群引导粒子探测新的搜索区域，采用了简单易行的罚函数约束处理机制，使算法在求解较难的非线性约束优化问题时具有很强的全局搜索能力与效率。对比数值实验结果表明，该算法能够有效、稳定地求解非线性约束优化问题。
基于粒子群算法的移动机器人路径规划
移动机器人 路径规划 链接图 Dijkstra算法 粒子群算法
2008/7/18
提出一种分步路径规划方法，首先采用链接图建立机器人工作空间模型,用Dijkstra算法求得链接图
最短路径；然后用粒子群算法对此路径进行优化，得到全局最优路径.仿真结果表明:所提方法简便可行,能够满足
移动机器人导航的高实时性要求,是机器人路径规划的一个较好方案.
混合粒子群算法求解交通路网中的车辆调度问题
车辆调度问题
混合粒子群算法
路阻函数
2007/8/27
Abstract为使路网中的车辆调度问题更加符合实际交通状况,提出了改进的车辆调度模型;针对这个模型, 将粒子群算法和模拟退火算法相结合,设计了混合粒子群算法求其有效近似解;最后结合西安市实际交通调查数据,编程实现混合粒子群算法对模型进行计算与仿真,仿真结果表明了此方法的有效性.