基于自适应粒子群优化FastSLAM算法的改进

快速同时定位与建图(FastSLAM)算法中的重采样过程会带来粒子退化和粒子多样性减弱问题,为了改进算法的性能、提高估计精度,针对FastSLAM算法的特点,设计了一种改进的FastSLAM算法,将FastSLAM算法中的粒子滤波部分用自适应粒子群优化算法来代替,并且引入了粒子的筛选区间,通过改善算法初期的粒子分布情况,以及采用交叉变异操作这种自适应优化策略来对粒子种群进行调整.最后在MATLAB仿真平台针对三种算法进行了对比并验证改进后算法的优越性,实验结果表明基于自适应粒子群优化的FastSLAM算法在估计精度和计算效率方面都具有较好的性能.     

时空众包环境下时效均衡改进粒子群优化算法

针对时效均衡改进粒子群优化算法受到求解方法的影响,容易出现收敛效果差、超体积指标出现异常值以及算法运行时间较长的问题,提出时空众包环境下时效均衡改进粒子群优化算法.在时空众包环境下,首先,根据惯性权重参数对学习因子进行动态调整,增强算法的统一性,结合最大速度参数的设置,完成粒子群参数的选择;其次,利用粒子个体之间的支配关系选择个体最优粒子,结合全局最优粒子的选择要求,完成时效均衡最优粒子的提取;最后,通过优化时效均衡改进粒子群优化算法设计,实现时效均衡粒子群的优化.实验结果表明,与其他两种算法相比,时空众包环境下的粒子群优化算法的性能更好,具有更好的收敛效果,超体积指标未出现异常值,且解集质量好,运行时间较短.     

交叉策略粒子群算法

提出了一种基于交叉策略的粒子群优化算法(CSPSO),该算法利用遗传算法中的交叉变异策略的优点,将粒子两两进行交叉变异进而得到相同数目的子代粒子来更新替代亲代的粒子,从而更好地解决粒子群优化算法容易陷入局部最优值以及计算精度低等问题.通过对仿真实验的结果分析可知,与基本粒子群优化算法、布谷鸟搜索算法以及已有的部分改进算法相对比,CSPSO在收敛速度和精度方面的优势更为突出.     

基于粒子群优化算法的协同空战导弹目标分配

为了取得协同空战的最佳攻击效果,在协同攻击的过程中进行导弹-目标最优分配是一种有效的解决方法。首先运用作战效能和运筹学理论建立多目标协同攻击的导弹-目标最优分配模型,其次在分析基本粒子群优化算法特点的基础之上提出了一种改进粒子群优化算法,其中的主要改进有3点:惯性权自适应调整、粒子速度与位置自动更新以及优化策略改进。然后将该改进粒子群优化算法应用于协同空战导弹-目标最优分配问题的迭代求解。仿真结果表明所采取的改进策略加快了算法的收敛速度,提高了粒子的局部求解精度与全局寻优能力,并且与基本粒子群算法、遗传算法相比较,该改进粒子群优化算法能够更加快速、有效地求出多目标协同攻击的导弹-目标分配最优解。     

基于粒子群优化算法的机器人FastSLAM研究

机器人同时定位与地图构建(SLAM)问题是机器人研究领域的一个重要课题。针对传统的FastSLAM算法具有粒子退化带来的问题,将粒子群优化的思想应用到传统的FastSLAM算法——粒子滤波算法中。在预估过程中,每个粒子综合考虑个体粒子和群体粒子共同的影响,不断优化更新粒子的位置和权重值,在不需要增加粒子数量的情况下,逼近系统的真实后验概率分布,进而使机器人更接近真实系统状态分布。实验结果表明优化后的算法减小了生成地图与实际地图的误差,机器人预测的路径更优化,验证了改进方法的有效可行性。     

基于改进粒子群优化算法的信号检测及故障诊断

研究了一种分段双稳态随机共振系统,使用改进的粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法对双稳系统的参数进行优化,将其应用于弱信号检测以及轴承的故障诊断。首先,引入分段的势函数,对系统的输出信噪比进行理论推导,从势阱中粒子的跃迁角度讨论分析了系统各参数对平均首次通过时间以及信噪比的影响,并借此对系统进行评价;其次,利用随机权重粒子群优化算法和自适应权值粒子群算法,分别与随机共振相结合,以输出信号的信噪比作为评价指标,对系统参数进行优化调节,并比较2种粒子群优化算法的改进算法;最后,将改进的粒子群优化算法应用于故障诊断,通过仿真研究和实验验证,对比几种算法的输出效果,评价了随机权重粒子群优化算法的有效性和优越性。     

一种求解复杂优化问题的改进粒子群优化算法

为了提高粒子群优化算法中粒子搜索最优解的效率,该文在标准粒子群优化算法的基础上,提出一种改进的粒子群优化算法。该方法通过对粒子飞行轨迹的分析,对种群中每个粒子构建了评价粒子性能差异的等级标准,并对认识系数和社会系数设计了对应的动态变化系数模型。通过引入迁徙策略,使迁徙行为随机生成的新粒子更有可能接近全局最优解,更加有利于群体搜索跳出局部最优解和寻找全局最优解。实验结果表明,与其他比较算法相比,该文提出的改进粒子群优化算法具有寻优能力强和搜索精度高等优点,测试准测上的实验数据验证了改进算法的有效性和可行性。     

基于粒子群优化的独立分量分析算法研究

在分析独立分量分析算法的基础上,给出了一种基于粒子群优化的独立分量分析算法。该算法以互信息量最小化为目标函数,通过对粒子群位置矢量和速度矢量更新的改进,得到全局最优值,从而得到分离矩阵。仿真实验表明,基于粒子群优化的独立分量分析算法是一种非常有效的盲源分离算法。     

求解背包问题的一种改进粒子群优化算法

针对0—1背包问题,提出了一种改进的粒子群优化算法。在物品规模增大时,该算法能够有效寻找全局最优解,提高背包的空间利用率,降低背包的空置率。通过仿真实验表明,改进的粒子群优化算法在背包问题求解中具有更好的收敛性和稳定性。     

基于改进粒子群算法的云计算任务调度策略

云计算环境下的任务调度方法是实现其高效计算的关键步骤,文章针对目前其时间效率低下的问题提出了一种基于改进的粒子群算法的任务调度方法,利用迭代选择算子引入粒子群来完成任务调度的优化。改进的粒子群算法(Improved particle swarm optimization,IPSO),提高了算法的优化能力,尽量避免陷入局部最优,收敛的效果更好从而减少任务调度时间开销。选择CloudSim仿真平台进行模拟,实验结果表明,该改进算法具有寻优能力强、时间耗时少的优点,可用于云计算问题中复杂调度优化的研究与应用。     

基于差分进化的Unscented FastSLAM2.0算法

针对Fast SLAM2.0算法中重采样过程带来的"粒子耗尽"问题,将差分进化引入进来,提出一种基于差分进化的无迹Fast SLAM2.0算法。首先采用unscented粒子滤波器估计机器人的路径后验概率,然后采用扩展卡尔曼滤波器对环境路标进行估计和更新,最后引入改进的差分进化算法代替重采样过程来优化粒子。仿真实验表明,与Fast SLAM2.0算法相比,该方法提高了机器人在路径估计和路标估计上的精度,验证了算法的有效性。     

基于粒子群算法的四足机器人静步态优化方法

针对四足机器人机身因实现平衡稳定而进行横向调整的静步态稳定性规划问题,提出了一种新的基于粒子群算法的四足机器人机身横向调整参数优化方法.算法以运动过程中机身的横向调整参数为设计变量,其目标函数综合考虑了四足机器人躯体稳定性、行走直线性等运动性能,并利用Matlab与Adams软件对所提出的优化方法进行了一系列仿真实验验证.仿真实验结果表明:所提优化方法可以快速有效地寻求全局最优参数,使四足机器人能够实现具有良好运动性能的静步态.      

基于粒子群优化的移动机器人SLAM方法

针对传统Rao-Blackwellized粒子滤波器存在的粒子消耗问题,提出了一种基于粒子群优化的移动机器人同步定位与制图方法. 该方法在粒子重采样过程中利用粒子群优化算法获得机器人位姿的建议分布,并引入遗传算法中的交叉和变异操作对求得的粒子集进一步优化、调整. 改进后的粒子分布保持了粒子的多样性,有效提高了机器人位姿估计的一致性. 仿真结果表明,本文提出的方法与传统Rao-Blackwellized粒子滤波器相比,能有效解决粒子耗尽问题,使机器人获得更精准的定位和更准确的地图,具有可行性、实用性.      

混合策略改进型秃鹰搜索算法

目的 针对秃鹰搜索算法(Bald Eagle Search,BES)在函数优化时存在寻优精度低,易陷入局部最优等问题, 提出一种混合策略改进型秃鹰搜索算法( Hybrid Strategy Improved Bald Eagle Search,HSIBES);方法 首先利用 Logistic 映射策略初始化种群,使种群分布更加均匀,其次在搜索空间阶段引入莱维飞行,控制步长,改善收敛效果 并跳出局部最优,最后在搜寻空间食物中使用自适应惯性权重,提高收敛速度与精度,平衡算法的局部与全局搜索 能力;结果 将 HSIBES 算法与其他五种基准算法以及其他学者改进的算法进行对比,通过在 9 个测试函数上进行 仿真实验,并进行 Wilcoxon 秩和检验验证 HSIBES 算法的性能,发现 HSIBES 的结果优于其他对比算法,与其他对 比算法之间具有显著性差异;结论 实验结果表明:HSIBES 算法的寻优精度,收敛速度以及稳定性都更好,算法的性能更具优越性。     

基于粒子滤波的移动机器人SLAM算法

针对FastSLAM算法对传感器精度要求较高,不适用于方向性差的超声传感器问题,提出了一种基于超声概率栅格地图环境特征点提取匹配的移动机器人粒子滤波同时定位与地图创建(SLAM)算法.该算法可分解为机器人位姿估计和环境路标估计2个部分.基于蒙特卡罗定位原理利用粒子滤波算法对机器人运动轨迹进行估计;在建立全局超声概率栅格地图的基础上,利用概率栅格地图环境特征提取算法对环境路标坐标进行估计.实验证明,该算法较好地解决了超声测距传感器由于散射角大带来的特征点估计不准的问题,对环境路标和机器人轨迹的估计都比较准确.并对移动机器人累计误差进行了有效的补偿,减少了由于累积误差造成的移动机器人轨迹扭曲失真.     

基于PSO-GA-BP神经网络的视觉伺服控制系统

传统的基于图像视觉伺服控制需要计算雅可比矩阵和解雅克比矩阵的逆,其结构复杂、计算量大且系统 的实时性不够理想。基于粒子群遗传算法优化的 BP(Back Propagation)神经网络(PSO-GA-BP: Particle Swarm Optimization-Genetic Algorithm-BP)通过学习图像特征空间到机器人运动空间的映射关系,实现了“眼在手上”的 机器人视觉伺服控制,通过优化 BP 神经网络的权值和阈值,防止了其训练时间长、收敛速度慢等弊端。实验 结果表明,优化后的算法运算效率较高,所设计的控制器能使机器人末端执行器在更短的时间内达到预期位 置,图像特征点运动位置的实际值与期望值平均误差约为 2 个像素,具有良好的收敛速度和控制精度。相关结 论可为机器人视觉伺服控制提供优化依据,提高算法的应用性能。     

基于PSO算法的PID控制参数优化

微粒群算法（PSO）是一种随机全局优化技术,算法通过微粒间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域.但基本微粒群算法不能保证全局收敛,本文将改进的PSO算法（SPSO）应用于PID控制器的参数优化.经仿真证明PSO算法参数优化的有效性.     

采用改进神经网络PID控制的移动机器人轨迹追踪控制研究

为了提高双轮移动机器人运动轨迹追踪精度,采用改进粒子群算法优化BP神经网络PID控制器,并对控制效果进行仿真验证。创建双轮移动机器人模型简图,给出运动轨迹误差方程式。在传统PID控制基础上增加BP神经网络结构,引用粒子群算法并对其进行改进,采用改进粒子群算法优化BP神经网络PID控制调整参数,给出双轮移动机器人PID控制参数优化流程。采用数学软件MATLAB对双轮移动机器人轨迹追踪误差进行仿真验证,并与传统PID控制追踪误差进行对比。仿真曲线显示:在理想环境中,双轮移动机器人采用两种控制方法都能较好地实现轨迹追踪,追踪误差较小;在干扰波形环境中,传统PID控制双轮移动机器人追踪误差较大,而改进PID控制双轮移动机器人追踪误差较小。采用改进粒子群算法优化BP神经网络PID控制器,可以提高移动机器人运动轨迹追踪精度。     

基于粒子群优化粒子滤波的SC-FDE系统信道估计方法

信道估计是SC-FDE系统中接收机对信道进行补偿的前提,针对该系统经典估计算法PF算法存在的粒子权值退化问题,结合粒子群算法,提出了基于粒子群寻优的改进PF算法的SC-FDE系统时变信道估计方法。在分析SC-FDE系统通信原理和建立信道估计动态空间模型的基础上,分析粒子滤波原理,引入粒子群寻优的思想,通过Logistic映射获得随机粒子序列,并利用PSO算法改善粒子分布区域。利用MATLAB软件将PSO PF算法与LS算法、EKF算法、DFT算法进行仿真对比,仿真结果表明,与其他传统信道估计算法相比,PSO PF算法在高斯噪声与非高斯噪声信道环境中均能有较低的误码率与归一化均方误差,并且在慢时变信道环境中性能更好。     

基于sharing函数具有死区初始化功能的 粒子群算法

主要是研究粒子群优化原理,针对粒子群算法的中局部最优问题,提出一种具有死区初始化粒子群算法.首先通过观察MATLAB可视化下粒子的运行轨迹,分析粒子陷入局部最优时的特征,并针对运行过程中出现停滞现象的粒子群,以当前局部最优粒子为中心画定“死区”,并对“死区”内的粒子重新初始化.利用标准测试函数进行测试,仿真结果表明,改进后算法不仅具有良好的稳定性,而且提高了粒子突破局部收敛限制的能力,从而提高了粒子群搜索最优解的能力.