改进的粒子群算法及其非线性盲源分离

采用粒子群算法与自然梯度法相结合进行非线性混叠信号盲分离。用高阶奇数多项式拟合非线性混合函数,建立非线性信号盲分离模型。同时根据粒子群算法的特点,作了改进,引入了“迁徙操作”和局部深度搜索方法。对多项式的参数用粒子群算法来求估计,然后用自然梯度法对线性去混合矩阵进行迭代。仿真结果表明,粒子群算法可以快速、有效地求得非线性混叠信号盲分离的优化解。     

基于进化PSO算法的稀疏捷变频雷达波形优化

为了提高稀疏捷变频(sparse frequency agility,SFA)雷达信号在稀疏重构中的精度和稳定性,提出一种基于进化粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法的SFA雷达信号的优化设计.首先,推导了SFA雷达的信号模型和稀疏重构时的字典矩阵.然后,以最小化SFA雷达信...     

基于自适应粒子群优化的盲源分离

针对现有的盲源分离算法性能大多依赖于非线性函数的选取问题,提出了一种基于自适应粒子群优化(adaptive particle swarm optimization,APSO)的盲源分离算法。该算法以分离信号的负熵为目标函数,根据分离信号的状态自适应地调整惯性因子,克服了收敛速度和信号恢复质量之间的矛盾。仿真实验表明,该算法的性能对源信号的概率密度性质没有依赖性,因而能很好地分离亚高斯和超高斯信号的混合信号,并且能有效地避免早熟收敛问题,具有较快的收敛速度,分离效果好。     

基于伪信噪比最大化的盲源分离算法

针对电子战中各种信号混叠严重、难以分离的现象,提出一种新的瞬时线性混叠信号的盲源分离算法。该算法从独立信号完全分离时信噪比最大出发,用单位对称滑动权向量加权分离信号作为源信号,建立基于源信号和噪声信号协方差矩阵的伪信噪比目标函数,并将目标函数的寻优过程转换为求解广义特征值的问题。和经典的信息理论方法相比,该算法是一种全局最优的盲源分离算法,它不需要任何迭代运算,具有非常低的计算复杂度。仿真结果证明,该算法能够更加有效地分离线性混叠的雷达信号和通信信号。     

基于广义特征值和核函数的非线性盲分离算法

在给出了一种基于广义特征值分解的线性混合信号盲分离方法的基础上,结合核特征空间而给出了一种非线性混合信号盲分离算法。该算法首先将混合信号映射到高维核特征空间,同时构造该核特征空间的一组正交基。其次,通过这组正交基将高维核特征空间的信号映射到参数空间,从而把非线性混合信号盲分离问题转化为参数空间的线性混合信号盲分离问题。在参数空间中,应用基于广义特征值分解的线性混合信号盲分离方法对信号进行分离。该算法具有闭解形式,计算简单,收敛精度较高,稳定性好。仿真结果表明该算法是有效的,具有良好的分离性能。     

一种快速收敛的改进粒子群优化算法

采用离散线性系统的状态方程,根据系统稳定性理论,推出了保证牡子群优化算法收敛性的参数设置压域。在收敛性理论分析的基础上,提出了一种快速收敛的改进粒子群优化算法,它是基于二阶系统按最佳胆尼比的思恕来设定粒子群速度更新公式中的惯性权重。通过标准测试函数的性能测试,验证了改进粒子群优化算法的收敛性和快速性,并和惯性权重线性递减的标准粒子群优化算法进行了比较。仿真结果表明,该算法具有可靠的收敛性能和更快的收敛速度。     

基于禁忌退火粒子群算法的火力分配

火力分配问题是典型的NP完全问题,传统的求解算法存在指数级的时间复杂度。给出具体实用的防空火力分配模型,提出一种基于禁忌搜索与退火粒子群优化的新算法,并针对多种空袭规模的实例进行计算机仿真。仿真结果表明,与禁忌搜索、标准粒子群优化、退火粒子群优化等智能算法相比,新算法在解决火力分配问题时具有更优良的收敛精度和时间性能。     

基于粒子群算法混合优化的广义预测控制器研究

提出一种基于粒子群算法混合优化的广义预测控制器(generalized predictive control based on particleswarm optimization,简称PSOGPC),将粒子群优化算法(particle swarm optimization,简称PSO)引入到广义预测控制的滚动寻优过程中,有效解决了广义预测控制在被控对象存在约束时难以获得最优预测控制输入及求解复杂的问题。并对普通粒子群优化算法进行了改进,提高了优化过程的求解精度和收敛速度。多种约束情况和对电厂锅炉的主汽温控制系统的仿真结果表明了该方法的有效性和优良的控制性能。     

一种盲源分离初始化方法的研究与仿真

针对盲源分离的初始化问题,提出一种盲源分离初始化方法.该方法首先对接收到的混合信号进行小波稀疏分解,然后选取稀疏性最好的分解系数组,并在其星图中通过聚类方法寻求聚轴来估计混合矩阵.最后,采用这一混合矩阵估计值对FastICA算法进行初始化.仿真实验表明,该初始化方法能避免盲源分离算法收敛时陷入局部最小,加快算法收敛,同时使盲源分离算法的分离精度提高10～26dB.     

基于CBPSO的板级电路测试性设计优化方法研究

基于边界扫描的板级电路在测试性改善一定条件下,设计复杂性最小化问题属于组合优化问题,同时也是NP-难题.针对该组合优化问题提出了基于混沌二进制粒子群优化的求解方法.该方法在二进制粒子群优化的基础上,对当前最佳粒子以变概率进行混沌优化,引导粒子跳出局部最优继续在全局范围内搜索,从而克服二进制粒子群的"早熟"收敛.通过实例验证,该算法在优化效果、搜索效率等方面均获得了较好的结果.事实证明,该算法能有效地应用于板级电路的测试性设计优化.     

基于粒子群优化的稀疏分解变尺度快速算法

针对一类可分稀疏性度量函数,结合最优化理论,研究了稀疏信号重构的快速算法。稀疏分解可以看成是一个带等式约束的优化问题,首先利用惩罚函数法将其转化为无约束优化问题|然后在粒子群优化估计搜索步长的基础上,利用变尺度法寻找无约束优化问题的最优解|最后依次增大惩罚因子,直至稀疏表示系数满足分解精度的要求。该算法避免了矩阵求逆运算,且无需先验地选取惩罚因子。仿真实验验证了算法的有效性和快速性。     

解约束优化问题的新粒子群算法

提出了一种新的求解约束优化问题的粒子群算法。基于一个合理的假设前提:任何可行解总是比非可行解好,算法通过在标准粒子群算法中引入了一个新的约束处理机制,将约束优化问题转化为无约束问题来求解。此外,为了提高收敛性能,新构建的算法通过引入变异策略,使算法在迭代过程中保持较高的种群多样性,增强算法跳出局部最优解的概率,从而提高算法的收敛速度和解的质量。与遗传算法以及标准粒子群算法的实验比较表明,所提出的方法是一个可行的约束优化问题的求解算法。     

网络化防空导弹体系集中式拦截联盟形成方法

集中式拦截联盟(CIC)形成是网络化防空导弹体系(NADMS)中的新问题,旨在确定目标、火力节点以及制导节点三者之间的最优匹配关系,以使得体系整体作战效能最大.根据问题背景,建立了CIC的约束优化问题模型,并选择收敛速度较快的粒子群优化(PSO)算法对模型进行求解.针对PSO的局部收敛问题,从认知心理学角度将人类特有的创造性思维(CT)引入粒子速度更新公式中,通过提升单个粒子的搜索能力来提高整个群体的寻优质量.基于CT过程经典的四阶段模型构建了算法框架,改进了PSO的速度更新公式.根据CIC问题特点,制定了编码策略及相关变量的离散化运算规则.实验结果证明了算法在CIC问题求解质量和收敛速度方面的优越性.     

基于PSO-ABC的混合算法求解复杂约束优化问题

为了改善粒子群优化（particle swarm optimization, PSO)算法在处理复杂约束优化问题时的求解效果,提出了一种基于粒子群和人工蜂群的混合优化(particle swarm optimization artificial bee colony,PSO-ABC)算法。在采用可行性规则进行约束处理的基础上,将PSO种群分为可行子群和不可行子群,并在ABC算法从粒子种群中选择蜜源时,保留部分较优的可行解信息和约束违反程度较低的不可行解信息,弥补了联赛选择算子在处理最优点位于约束边界附近的问题时存在的不足。同时,使用禁忌表存储局部极值,减小了PSO算法陷入局部最优的危险。针对4个标准测试实例的实验结果表明,该算法能够寻得更优的约束最优化解,且稳健性更强。     

解决约束优化问题的一种改进PSO研究

为有效求解约束优化问题,提出一种改进粒子群算法（ICPSO）。该算法在处理约束时不引入惩罚因子,而是根据目标函数值和粒子违背约束奈件程度。并根据种群中介体的可行性,采用三种不同的交叉操作对粒子自身最优位置进行操作,同时对全局最优粒子采取变异操作以产生新的学习样本,引导种群的飞行,提升种群跳曲局部最优解的能力。最后,引入一种混合粒子速度更新策略,提升种群向最优解飞行的概率。标准测试函数的仿真结果表明ICPSO是可行的,有效的。     

求解模糊机会约束规划模型的微粒群算法

针对现在不确定规划领域中存在的模糊机会约束规划模型和群智能优化方法-微粒群算法,提出了一种求解模糊机会约束规划模型的新混合智能算法.该算法利用微粒群算法并运用模糊模拟技术对模糊机会约束规划模型的规划问题进行分析和数值求解,因而无需像传统的基于遗传算法的混合智能算法那样需要很长时间并经过复杂的计算才能得到结果.通过对实际模型的分析和数值求解,给出了应用该方法的具体步骤,说明了该混合智能算法的合理性和有效性.     

基于混合粒子群算法的装运机械组合优化方法

针对堆石坝工程物料装运机械组合优化问题的复杂性, 建立了装运机械的多目标非线性组合优化模型(MOOM). 进一步地, 把加权法和惩罚函数引入到带收缩因子的粒子群算法中, 提出了一种新的求解多目标非线性组合优化问题的混合粒子群算法(MI-HPSO). 该算法具有概念简单、参数设置少、收敛速度快及全局搜索能力强的特点. 实证研究表明, MI-HPSO为解决物料装运机械MOOM优化模型提供了有效的决策方案.     

求解约束优化的模拟退火PSO算法

针对有约束最优化问题,提出了基于模拟退火的粒子群优化(particle swarm optimization simulated annealing, PSO SA)算法。该算法利用模拟退火算法以一定概率接受较差点的概率突跳特性,克服粒子群优化算法易陷入局部最优的缺陷。采用可行性原则进行约束处理,并在模拟退火算法产生新粒子的过程中保留最优不可行解的信息,弥补了可行性原则处理最优点位于约束边界附近时存在的不足。4个典型工程优化设计的实验结果表明,该算法能够寻得更优的约束最优化解.     

基于粒子群优化算法的USV集群协同避碰方法

针对无人水面艇(unmanned surface vessel, USV)集群在路径规划中的协同避碰问题,提出了基于滚动优化策略结合粒子群优化算法的USV集群协同避碰方法。首先,通过已有雷达、光电等传感器参数指标建立综合视域模型;其次,采取基于正切函数的惯性权重调整结合线性调整学习因子的方法来提高粒子群优化算法的全局搜索能力,同时,在适应度函数中加入转艏角控制来提高路径的平滑性;最后,利用改进后的粒子群优化算法规划出每个综合视域内的路径。仿真实验结果表明,该优化算法能实现USV集群的实时避碰,并快速为USV集群规划出平滑、安全的全局最优无避碰路径。