基于群交叉变异MPPSO的MIMO雷达发射波束形成

采用基于智能算法优化发射信号互相关矩阵的方法来形成所期望的发射天线方向图,实现多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)雷达发射波束控制。根据MIMO雷达数学模型构建了适合智能优化的代价函数,提出群交叉变异多相粒子群算法（swarm exchange and aberrance multiple-phase particle swarm optimization, SEA-MPPSO）,并将其应用于MIMO雷达发射信号互相关性的优化,实现了发射波束赋形。方法快速高效,能最大程度地逼近全局最优解。计算机仿真结果证明了方法的可行性和有效性。     

抛物面天线小形变赋形及波束重构方法

针对星载抛物面天线波束大角度重构实现方法复杂及天线在轨赋形难度大的问题,提出了一种基于馈源纵向偏焦及多参数联合优化的波束重构方法。天线的馈源阵列作纵向偏焦,采用Zernike多项式拟合抛物面并提取多项式系数作为优化变量,运用粒子群算法对多项式系数、馈源阵的幅度和相位3类参数进行联合优化。以赋形反射面算例和波束重构算例验证方法的有效性。仿真结果表明，提出的方法简单易操作,可获得较小的反射面形变量,有效降低了抛物面在轨赋形难度,并可使波束重构得以灵活实现。     

基于自适应进化粒子群算法的多目标优化方法

提出一种自适应进化粒子群优化算法(AEPSO),以提高多目标优化 PSO算法的性能.AEPSO算法把非支配排序技术、自适应惯性权重和特殊的变异操作引入到PSO算法中,来提高算法的全局搜索能力和粒子的多样性.与常用的整体加权方法来处理多目标优化问题不同,AEPSO算法采用非劣解排序来引导粒子的飞行,以改进算法的收敛性,同时采用特殊的变异操作防止早熟收敛并增加优化解的多样性.所提算法的有效性经过四种代表性benchmark函数进行验证,并与几种典型同类型算法进行比较.该算法已成功地用于合金材料的多目标优化设计.实验结果表明AEPSO算法能够较好地兼顾收敛精度与优化解的多样性,满足多目标优化设计的要求.     

基于自适应变异概率二进制PSO的球磨制粉系统控制

研究了一种新型自适应变异概率二进制粒子群算法。提出的自适应变异策略通过以一定的概率进行动态比特转换帮助算法更好地保持种群多样性和搜索新解,从而有效防止算法早熟。最终将提出的自适应变异概率二进制粒子群算法（adaptive mutation based pobability binary PSO,APBPSO）用于球磨制粉系统这一复杂多变量对象的PID控制器优化设计中以验证算法性能。多变量控制器分别采用了三种多目标优化目标函数,仿真结果表明提出APBPSO能有效避免陷入局部最优,其对控制器优化性能优于粒子群优化算法、离散二进制粒子群优化算法及基本的概率二进制粒子群优化算法。     

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。     

多传感器优化部署下的机动目标协同跟踪算法

针对资源有限的传感器网络中目标动态跟踪问题,提出了一种能够自适应选择跟踪传感器的机动目标协同跟踪算法。首先,采用粒子群优化算法优化传感器网络能耗与有效覆盖率,进行传感器位置部署;然后,以最大化候选传感器的Rényi信息增量与最小化传感器间信息传递能耗为适应度函数,采用二进制粒子群优化算法自适应选择最佳跟踪传感器组;最后,利用交互多模型粒子滤波对机动目标位置进行估计并进行分布式融合。仿真结果表明,与现有方法相比,该方法可在非高斯非线性环境下自适应选择最优跟踪传感器,显著提高目标跟踪精度,降低网络能耗。     

基于射频隐身的相控阵雷达功率控制算法

为了提高相控阵雷达的射频隐身性能,提出了一种基于射频隐身的功率控制算法。首先确定了功率分级的准则,并基于阵元的特性改进了一种粒子群多目标优化算法。然后以指定方向上达到期望功率、其他方向上功率最小为目标,利用改进的粒子群多目标优化算法,对阵元的开关进行了优化设计,仿真实现了功率分级。在满足检测概率的前提下,根据目标雷达反射截面的大小和目标距离,实现了目标跟踪时的功率控制。最后利用施里海尔截获因子对算法的隐身性能进行了衡量。仿真结果表明,本文算法具有较好的射频隐身性能。     

基于实值粒子群优化的STSS系统传感器管理算法研究

针对STSS系统中段弹道目标传感器管理问题,通过分析中段目标跟踪的影响因素,提出了一种新的优化目标函数.并在分析基于二进制粒子群优化的传感器管理算法缺点的基础上,通过对粒子的降维处理和位置矢量更新式的改进,提出了一种基于实值粒子群优化的传感器管理算法.最后,根据中段弹道目标跟踪典型场景下的仿真实验分析,给出了目标函数加权系数的优选方案,并比较了几种方法的性能.仿真实验表明,所提优化目标函数能有效进行多传感器的管理调度,且基于实值粒子群优化的传感器管理算法是一种更加高效的方法.     

空间轨迹问题的粒子群仿真研究

空间轨迹的搜索问题具有多个全局最优解,一种有效的解决方法是采用粒子群算法进行搜索.然而与一般的优化问题不同,轨迹问题要求算法中粒子适应值与粒子位置同时收敛.为此,针对已有的粒子群算法在轨迹搜索上的不足,提出了一种减速粒子群优化算法(Slowdown ParticleSwarm Optimization,简称SPSO),从位置角度改善粒子群的收敛性能.该算法利用独立子群技术保证粒子收敛于不同的位置,并根据粒子适应值情况减半更新粒子飞行速度,以达到位置收敛的目标.仿真实验的结果表明了减速粒子群算法在位置收敛效果上的优越性.     

基于MAPSO算法的小波神经网络训练方法研究

为提高小波神经网络(Wavelet Neural Network,WNN)的建模质量,针对标准粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法优化WNN存在的早熟和局部收敛问题,提出一种基于多粒子信息共享(Multi-particle information share)和自适应惯性权重(Adaptive inertia weight)策略的PSO方法(MAPSO)用于WNN训练。多粒子信息共享采用多粒子信息来修正各粒子下一次的行动策略,以降低粒子陷入局部最优的可能性;惯性权重自适应调整根据群体早熟收敛程度,按个体适应度自适应调整惯性权重,以使陷入局部最优粒子跳出。同时,给出了算法实现的基本流程。仿真结果表明MAPSO算法既具有PSO算法的简捷性,又能够提高WNN学习速度和精度及全局搜索能力,是小波网络的有效训练方法。     

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.     

基于蜂群-粒子群算法的天然林空间结构优化

天然林空间结构包含林木的空间位置信息,影响着林木的生长、竞争、林分的稳定及森林的发展,其优化是个多目标规划问题。提出一种蜂群-粒子群(ABC-PSO)混合算法,该算法在初始粒子产生机制、随蜂数量及循环机制上对蜂群算法做了改进,并将其应用到天然林空间结构多目标优化中,最终建立能够兼顾林木分布格局、林木大小分割、林木竞争的优化模型。仿真实验表明,蜂群-粒子群算法提升了森林健康等级,解决了森林空间结构多目标优化问题。     

基于粒子群优化的波束空间广义旁瓣相消算法

针对广义旁瓣相消(generalized sidelobe canceller, GSC)算法运算量大, 在波束形成中存在旁瓣较高、稳健性差的问题, 提出一种基于粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)的波束空间GSC算法。首先, 建立一种优化自适应转换矩阵将信号处理过程由阵元空间转换到波束空间, 通过减小自由度来降低算法的运算量。其次, 构建最小均方误差适应度函数, 在波束空间中利用压缩因子PSO算法充分利用接收数据的相关性, 缩减与期望信号误差并降低波束旁瓣。所提算法在降低算法运算量的同时, 解决了波束旁瓣过高的问题, 并在低快拍、强干扰条件下具有较好波束形成能力, 算法稳健性好。     

基于模糊多目标规划的防空反导火力分配

针对现有多目标火力分配(weapon target assignment,WTA)方法很难适用于不确定情况下防空反导作战的问题,提出了基于模糊多目标规划的防空反导WTA方法。首先,采用三角模糊数刻画不确定的目标威胁度,在考虑防空反导作战特点的基础上,基于模糊多目标规划建立了WTA模型;然后,根据必要性测度原理将含有模糊参数的目标函数进行了等价清晰化;接着,提出了具有单/双势阱的多目标量子行为粒子群算法用于求解WTA模型,该算法采用了单/双势阱位置更新方式、粒子混合随机变异方法、领导粒子两阶段选取方法;最后,通过实例仿真验证了模型的合理性和算法的有效性。     

武器-目标分配问题的粒子群优化算法

建立了武器-目标分配问题的优化模型,分析了各种解决此模型的方法的优缺点。经典的粒子群是一个有效的寻找连续函数极值的方法,结合遗传算法的思想提出粒子群算法来解决武器-目标分配问题。经过比较测试,4种粒子群算法的效果都比较好,特别交叉策略A和变异策略B的混合粒子群算法是最好的且简单有效的算法。     

灰熵并行分析引导PSO求解多目标优化问题

提出采用灰熵并行分析法引导粒子群算法求解多目标优化问题。灰熵并行分析法综合灰色关联分析法与信息熵的特点,对数据序列计算灰关联系数,同时并行地对数据序列计算信息熵及熵值权重,将灰关联系数与熵值权重结合求得灰熵并行关联度。〖JP2〗通过粒子群算法对优化问题的多个目标构建与粒子数相同数量的目标值序列,计算每个序列的灰熵并行关联度值,利用该值作为算法适应度值的分配策略引导粒子进化。以10个典型作业车间调度问题为例进行实验,结果与差分进化算法及遗传算法进行比较,表明灰熵并行分析法可以有效引导各算法进化,使算法在收敛性和分布均匀性方面表现良好,且粒子群算法的优化结果要好于其他两种算法的结果。     

MIMO雷达稀疏阵列优化设计方法

针对运动平台多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达应用中无法进行规则稀疏布阵, 传统的稀疏阵优化设计方法优化对象单一的问题, 提出一种利用多目标进化算法(multi-objective evolutionary algorithm, MOEA)进行阵列结构优化的方法。将MIMO雷达接收端的收发联合和差波束的旁瓣电平为优化目标, 使系统具有尽可能好的和差波束旁瓣抑制性能。仿真结果表明, 基于Pareto秩排序的MOEA的MIMO雷达稀疏阵优化设计可以使系统多种性能得到提升。     

基于改进粒子群算法的系统辨识新方法

提出了一种利用改进的粒子群优化算法对系统进行辩识的方法.该方法是将典型的数学模型的相互组合而构成系统模型的新辨识方法,即首先将系统结构辨识问题转化为组合优化问题,然后采用粒子群优化算法同时实现系统的结构辨识与参数辨识.为了进一步增强粒子群优化算法的辨识性能,提出了利用一种改进的粒子群优化算法.最后,给出了仿真示例,结果验证了所给的系统辨识方法的合理性和有效性.     

整车物流网络规划问题的混合粒子群算法研究

综合考虑整车物流系统中的运输规模经济效应、库存控制策略、设施、服务质量等决策因素,建立了整车物流网络规划集成优化模型.给出了一种流预测算法和粒子群算法相结合的求解方法,用粒子群算法搜索物流网络可行结构,用流预测算法确定其最优运输路径,二者相互协调实现最优解的搜索.在粒子群搜索过程还加入了交叉变异操作来增加种群的多样性,以避免早熟收敛.实例仿真表明混合粒子群算法的运行效率有显著提高,且有更高概率搜索到全局最优.