基于虚拟力的无线传感器网络覆盖增强算法

为保证网络的覆盖功能,提出了一种在固定传感器节点中加入具有运动能力的移动节点的混合无线传感器网络模型.在此基础上,基于人工势场法的思想,提出了一种基于局部虚拟力的无线传感器网络覆盖增强算法,构造了节点与节点、移动节点与目标区域边界之间的相互作用力,并基于运动图式理论来共同控制移动节点的运动.为避免移动节点陷入局部极大覆盖陷阱,还引入了随机扰动作用力.最后通过仿真实验验证了算法的有效性.     

基于改进PSO算法的连铸二冷过程优化仿真

连铸小方坯二冷过程优化是在实现二维传热建模和数值求解的基础完成的。冶金准则的多目标性,模型数值离散化大的计算量以及凝固相变存在引起模型求解的非线性,导致传统优化方法搜索效率低下。采用粒子群算法优化连铸二冷过程。为加强局部搜索能力,引入混沌序列对陷入局部极小点的惰性粒子重新初始化,在迭代中产生局部最优解的邻域点,帮助惰性粒子逃离束缚并且快速搜寻到最优解。仿真结果表明,改进的PSO算法有更好的搜索效率,取得了较好的效果。     

基于遗传算法的无线传感器网络覆盖控制优化策略

针对节点高密度部署的无线传感器网络中优化工作节点集的选取问题,提出了一种基于遗传算法的覆盖控制优化策略：设计了密度检测机制优化初始种群,保证种群质量;采用精英操作,提高优化速度;引入禁忌思想,设计了两种禁忌操作,实现局部有效搜索,优化全局搜索。仿真实验及分析表明,该策略快速有效地实现了工作节点数目少、节点集覆盖率高的工作节点集的优化选取,在获得较高覆盖质量的条件下休眠了更多的冗余节点,可有效地降低能耗,延长网络生存时间。     

基于正三角形剖分的传感器网络覆盖判定算法

覆盖问题是传感器网络研究中的一个基础课题,如何判定某个感兴趣的区域是否被一组给定的传感器节点覆盖,在传感器网络的许多监控应用领域中具有重要意义。提出了一种传感器网络中基于正三角形剖分的快速κ-覆盖判定算法和最大κ-覆盖问题的求解算法,新算法首先把感兴趣区域剖分为正三角形区域,从而将复杂的区域覆盖问题转化为简单的正三角形区域覆盖问题。理论分析与仿真实验表明,针对具有n个节点的传感器网络,新算法的计算时间复杂度为O（n）,低于已有算法O（nlogn）的计算时间复杂度。     

基于改进PSO算法的复杂产品协同优化分配研究

研究网络制造环境中复杂产品关键部件生产任务的协同优化分配问题。以总费用最小为目标,对复杂产品关键部件的生产任务在联盟企业的优化分配进行了研究,提出了该问题的非线性数学规划模型。开发针对该问题的粒子群算法(PSO),该算法提出适用于关键部件-联盟企业关系的离散粒子编码方法。采用基于可行性规则的方法处理约束问题,避免了罚函数的选择,较好地改进了算法的搜索速度和收敛性能。以某企业重型燃机的协同制造为实例,进行仿真研究,仿真结果证明了模型与算法的有效性。     

基于改进PSO算法的实时故障监测诊断测试集优化

针对基于相关性模型的复杂系统实时故障诊断问题,引入一种改进的多目标离散粒子群优化算法对测试集进行优化选择,以提高诊断系统效率,降低测试成本。基于现有粒子群优化算法,将粒子速度更新和位置更新的意义与测试选择相联系,提出了新的速度和位置更新公式;针对测试集故障检测数、故障隔离数、测试个数及成本等多个指标,分别设计了故障监测测试集和诊断测试集的多目标适应度函数,并给出最优解的多目标更新方法。仿真结果表明：改进算法收敛速度快,计算精度高,可为实时监测诊断系统测试集优化选择提供有效指导。     

基于改进PSO算法的人群疏散模型

针对粒子群优化算法（PSO）在疏散模拟中局部寻优能力差、易过早收敛的问题,提出了一种基于改进PSO 算法的人群疏散模型。在原有模型基础上引入正向驱动力、排斥驱动力、疏散人员的恐慌程度等因子;根据环境因素和人群移动动态调整疏散人员的方向,并在最佳出口选择机制下趋向理想出口;对出口位置等物理因素进行疏散效率的参数化仿真实验。实验结果表明了疏散模型的有效性,可有效避免疏散过程中的局部拥堵现象,从而为建筑设计与管理人员提供合理参考。     

基于粒子多样性研究的改进PSO算法

从研究粒子群多样性影响PSO算法最优适应值进化的角度出发,结合目前已取得的惯性权值非线性动态自适应调节的研究成果,给出了一种带"精英集团"策略和变异操作的改进PSO算法.对几个高维典型函数的最优化解的测试结果表明,改进算法同时具备较强的全局探索能力和局部开发能力,能够在保证算法较快收敛的前提下,有效地提高最优化解的精度.     

基于协同memetic PSO算法的传感器目标分配问题求解

传感器目标分配问题是防空系统传感器管理的一项重要研究内容。对面向跟踪的防空系统传感器目标分配问题进行了研究,结合主客观分配原则,利用0-1整数规划模型对问题进行了建模,约束主要考虑传感器的跟踪能力和目标的被执行跟踪容量。构造了一种协同memetic 粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法,分别采用PSO算法和邻域搜索算法作为全局搜索和局部搜索。为了在粒子位置矢量中反映出传感器组合,根据问题设计了一种特殊的粒子编码方法。最后通过仿真实验验证了算法的合理性和有效性。     

基于改进PSO的电站锅炉低NO_X燃烧优化

燃煤锅炉NOx排放是造成环境污染的重要因素,影响NOx排放的因素众多而且复杂。首先建立了锅炉NOx排放支持向量机模型,并利用实炉热态数据对模型进行了校验。接着应用一种改进的粒子群优化算法,对锅炉运行参数进行了优化,并与一般线性粒子群优化算法进行了对比。结果表明,NOx排放量均有明显的降低,但改进的优化算法收敛性更好,为优化锅炉燃烧提供了更好的方式。     

基于改进粒子群优化的非线性最小二乘估计

针对测量数据处理中非线性模型参数估计理论广泛使用的传统牛顿类算法对初值的敏感性问题,提出了一种求解非线性最小二乘估计的改进粒子群优化算法。该算法利用均匀设计方法在可行域内产生初始群体,无需未知参数θ的较好的近似作为迭代初值,而具有大范围收敛的性质;通过偏转、拉伸目标函数有效地抑制了粒子群优化算法易收敛到局部最优的缺陷。给出应用该方法到NLSE的具体步骤,通过仿真实验证明该算法的有效性。     

基于限制型粒子群优化的贝叶斯网络结构学习

贝叶斯网络结构学习是数据挖掘与知识发现领域的主要研究技术之一,在网络结构的搜索空间相对较大的情况下,已提出的相关算法往往都会存在算法收敛速度慢、学习到的结果准确性较差的缺陷。提出一种信息论结合粒子群优化的算法,利用互信息限制粒子的初始化,使得粒子群优化算法能在较短的时间内收敛,应用ASIA网络作为仿真模型,并与K2算法比较。实验结果表明,提出的算法能够快速、准确地得到贝叶斯网络结构。     

基于私有云和改进粒子群算法的约束优化求解

为提高约束优化模型的求解准确度和运算速度,针对粒子群算法及其计算方法进行了改进。引入多样化机制避免算法陷入局部最优的危险:创建多个子群将决策空间划分为多个搜索子空间,多子群独立搜索以保证群间解的多样化;用量子粒子代替普通粒子,为其添加服从球状分布的伴随粒子来提高群内解的多样化。多样化的引入增加了计算量和计算复杂度,利用并行计算提高算法运行速度:分析了改进粒子群算法并行计算的方法,在私有云计算平台上编写了基于MapReduce的并行求解流程。实验结果表明,本文方法具有较高准确度,算法的稳定性也较好,运算速度可成倍提高。     

改进二分粒子群优化算法的阵列方向图综合

针对粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法收敛速度慢、寻优精度低、计算量大、容易陷入局部最优解等问题,首先提出了一种无需越界检测的归一化粒子群优化(normalized particle swarm optimization, NPSO)算法,NPSO算法具有比PSO算法更佳的有效性和稳定性,其优化速度和收敛精度要远远优于PSO算法,且其计算量要比常规PSO算法采用越界检测调整小。其次,结合狼群算法(wolf pack algorithm, WPA)中的游走行为,在二分粒子群优化(dichotomy particle swarm optimization,DPSO)算法的基础上,通过对二分粒子赋予不同的探索方向,提出了一种WPA-DPSO算法,WPA-DPSO算法具有3层寻优的功能,不仅有效加强了粒子的搜索范围,避免了算法陷入局部最优解,而且有效提高了DPSO算法的收敛速度、优化精度、稳定性和有效性。在NPSO算法和WPA-DPSO算法的基础上,提出了一种混合型PSO算法(WPA-NDPSO),从而有效克服了PSO算法早熟收敛、搜索范围不大、容易收敛到局部极值、计算量大等问题。均匀线阵方向图综合实验表明:WPA-NDPSO算法不仅具有较优的收敛速度和优化精度,而且具有较强的稳定性和较高的有效性。     

多邻域改进粒子群算法

为了改进标准粒子群算法的性能,提出了多邻域改进粒子群算法。算法提出了一种较为简单的多邻域拓扑方案,对速度惯性权重的更新策略进行了改进,引入了速度和搜索区间限制算法。经过对经典测试函数的计算测试,算法表现出良好的复杂问题求解能力。最后,针对多目标优化问题,给出了多目标应用在粒子群算法中的处理方法,并对经典的5维优化和Golinski 减速器设计问题进行了求解,通过数据比对,证明了算法性能远优于现有的一些算法。     

基于改进PSO的临空高速飞行器协同跟踪优化

临空高速飞行器具有飞行空域大、速度快等特点。针对临空高速飞行器协同跟踪面临分配资源要素众多、协同关系复杂等问题,在构建了面向临空高速飞行器的多传感器协同跟踪优化模型的基础上,通过改进粒子群优化算法的速度及位置更新方式,提出了结合置信算子及排斥算子的粒子群优化(confidence operator and repulsion operator particle swarm optimization, CORO-PSO)算法。仿真实验验证了所提算法能够满足临空高速飞行器协同跟踪对精确性及实时性的高要求,对临空高速飞行器探测跟踪系统的发展提供了一定的方法支撑。     

无线传感器网络中基于粒子群优化的目标识别方法

针对无线传感器网络在地面目标声振信号识别方面的应用需求,在分析现有算法缺点的基础上,提出了基于粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)方法的目标识别算法。利用粒子群算法优化基于模糊逻辑规则的分类器(fuzzy logic rule based classifier, FLRBC),分析了算法中各个参数的设置对算法性能的影响。基于实地采集到的信号的仿真实验表明,该方法在一定程度上提高了目标识别的正确率和稳定性,平衡了分类性能,改善了收敛性质。     

UAV penetration mission path planning based on improved holonic particle swarm optimization

To meet the requirements of safety, concealment, and timeliness of trajectory planning during the unmanned aerial vehicle(UAV) penetration process, a three-dimensional path planning algorithm is proposed based on improved holonic particle swarm optimization(IHPSO). Firstly, the requirements of terrain threat, radar detection, and penetration time in the process of UAV penetration are quantified. Regarding radar threats, a radar echo analysis method based on radar cross section(RCS)and the spatia...     

Optimization method for diagnostic sequence based on improved particle swarm optimization algorithm

To realize the requirement of diagnostic sequence optimization in the process of design for testability, the authors put forward an optimization method based on quantum-behaved particle swarm optimization (QPSO) algorithm. By a precedence ordering coding, the diagnostic sequence optimization can be translated into a precedence ordering problem in the multidimensional space of swarm. It can get the optimizing order quickly by using the powerful and quick search capability of QPSO algorithm, and the order is the diagnostic sequence for the system. The realization of the method is simpler than other methods, and the results are more excellent than others, and it has been applied in the engineering practice.