激励机制改进蚁群优化算法用于全局路径规划

为提高优化算法搜索能力,分析了基本蚁群优化算法和心理学家斯金纳的强化激励方法的基本原理,将正、负激励原理应用于改进基本蚁群优化算法,提出了基于激励机制的改进蚁群算法,并给出了其数学描述。将改进的算法应用于求解旅行商问题和避碰约束下的最短路径规划问题,并与基本算法进行比较。仿真试验显示,改进的蚁群算法有效搜索到最短路径,实现全局路径优化。由于采用了激励机制,使得种群中所有个体都能够积极向最优解移动,从而更快地找到最优解,其较之基本蚁群算法具有较快的收敛速度,整体性能优越,能够应用于求解路径规划等问题。     

新型蝙蝠算法辨识船舶运动模型参数

为准确、有效辨识出船舶运动模型的参数,以构建精确的船舶运动模型,将群智能优化算法中新型蝙蝠算法引入船舶运动模型的参数辨识。将船舶运动模型参数辨识问题转化为一个多维变量函数优化问题,分析了新型蝙蝠算法求解船舶运动模型参数辨识的适应性;给出了采用新型蝙蝠算法进行船舶运动模型参数辨识的流程。基于实船实验数据,采用新型蝙蝠算法辨识了实船一阶线型响应型模型参数。实例显示,将船舶运动模型参数辨识问题转化成优化问题,通过新型蝙蝠算法对构建的误差准则目标函数的优化,能够快速找到使得目的函数最优的一组变量,该变量即为辨识得到的模型参数。研究表明,提出的技术路线简明且适用,是一种有效的计算机辅助船舶运动模型参数离线辨识方案。