基于自适应网格的多目标粒子群优化算法

针对现有多目标进化算法计算复杂度高,搜索效率低等缺点,提出了基于自适应网格的多目标粒子群优化(AGA-MOPSO)算法,其特点包括:评估非劣解集中粒子密度估计信息的自适应网格算法;能够平衡全局和局部搜索能力的基于AGA的Pareto最优解搜索技术;删除非劣解集集中品质差的多余粒子以维持非劣解集在一定规模的基于AGA的非劣解集截断技术.仿真计算表明,和文献中典型的多目标进化算法比较,AGA-MOPSO算法在求解复杂大规模优化问题方面表现了良好的性能.     

基于改进粒子群算法的卫星数传任务调度

建立了卫星数传任务调度模型,讨论了约束条件和调度目标.设计了一种自适应规模粒子群算法,该算法采用基于星地可视时间窗的十进制编码,各粒子编码表示不同可视时间窗内可分配数传作业的概率.在迭代过程中根据粒子群整体差异度动态调整种群规模,删除部分差异度小的粒子,同时增加新粒子以保证种群多样性.通过实例仿真表明,自适应规模粒子群算法在解决卫星数传任务调度问题中具有调度结果优、收敛速度快等优点,并对算法的控制参数取值进行了分析.     

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。     

基于最优评价的改进自适应粒子群算法

在求解高维空间中复杂多峰函数的优化问题时,传统的粒子群算法在收敛速度和局部搜索能力等方面表现出严重不足。针对这些问题,提出了一种基于最优评价的改进自适应粒子群算法(IAPSO),引入了改进的速度迭代公式,利用对每次迭代后种群的一系列最优值的评价来控制惯性权重的增幅,并设置对速度和位置的变异机制来防止搜索陷入局部最优。相关实验表明,在对高维空间中的复杂多峰函数进行优化求解时,改进粒子群算法IAPSO的表现比常规粒子群算法更加优越。     

基于Farrow结构的宽带同时多波束形成方法

提出基于Farrow结构的宽带同时多波束算法。在不更新固定加权端权值的情况下,仅在波束指向控制端进行多组加权,便在通带内实现了同时多波束。所提算法在满足恒定束宽的同时,降低了波束旁瓣。考虑到Farrow阵列结构存在抽头数过多、实现难度大的问题,引入了抽头稀疏优化设计思想,经过稀疏优化之后,Farrow结构的有效阶数减小,降低了工程实现的复杂度。仿真结果验证了所提方法的有效性。     

基于粒子群优化的圆阵列波束形成方法

围绕均匀圆阵列(uniform circular array, UCA)在波束形成中存在的波束主瓣宽、旁瓣电平高的问题,提出了一种基于粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法的圆阵列波束形成方法。通过对UCA的输出信号进行模式空间变换,将UCA数据转换为虚拟均匀线阵数据形式。利用PSO算法充分挖掘均匀线阵各阵元间数据信息,进行阵元拓展,从而实现阵列阵元数及孔径尺度的增加,实现降低阵列波束主瓣宽度及旁瓣电平的目的。实验结果表明,在适当增加计算复杂度的前提下,利用PSO算法对阵列进行阵元拓展可以显著地提高波束形成质量,且适用于自适应波束形成。     

基于差分演化的改进多目标粒子群优化算法

提出一种基于差分演化的改进多目标粒子群优化算法来求解多目标优化问题。算法通过对Pareto最优解集的差分演化来增加Pareto解集的多样挫;通过循环拥挤距离采控制归档集中非劣解的分布．提高对种群空间的均匀采样;采用一种新的多目标适应值轮盘睹法选择粒子的全局最优位置,使其更逼近Pareto最优前沿;自适应惯性权重和加速度...     

基于改进粒子群算法的飞行控制器参数寻优

提出了一种自适应参数策略的混沌粒子群优化算法。该方法将自适应加速度系数调整策略引入到PSO中,以有效地控制全局和局部搜索,并利用混沌运动的遍历性在解空间产生较大规模的初始群体,从中择优选出分布均匀的初始种群以提高粒子的质量,同时根据种群适应度方差对陷入早熟收敛的粒子进行混沌扰动,提高算法收敛的精度。将该方法用于飞行控制器的参数优化设计中。仿真结果表明:使用该方法能够有效地解决飞行控制系统的参数优化设计,极大地提高了飞行控制器参数的设计效率。     

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。     

基于混合粒子群算法的多平台多武器火力分配研究

分析了火力分配的数学模型及求解算法的研究现状,建立了多平台多武器的火力分配模型,并提出了一种混合粒子群算法的求解方法。混合粒子群算法利用粒子群的个体最优和全局最优粒子,采用了交叉、变异和选择相结合的遗传操作得到粒子的新个体。通过对两个作战想定的多次测试,进一步表明了算法的可行性和有效性,尤其是在规模复杂问题中将更能体现算法的优越性。     

应用改进微粒群算法求解Job-shop调度问题

针对微粒群算法在求解实际问题过程中会出现早熟的现象,提出一种改进的微粒群算法。该算法利用记忆库来动态调整惯性权重值,增快了算法的收敛速度。同时结合进化、灾变机制避免了算法陷入局部极值的问题。在列出改进算法的具体步骤基础上,通过实际的车间调度仿真实例证明了算法的有效性,可以得到比启发式、遗传算法更佳的调度效果。     

一种基于粒子群优化的信息隐藏方法

针对以灰度图像为掩体信号的数据隐藏,提出了一种基于粒子群优化技术的空间域信息隐藏方法。该方法首先运用粒子群优化算法快速搜索到一个较优的映射矩阵,然后将待隐藏的信息通过该映射进行置换;最后,将置换结果嵌入到掩体图像灰度信息中。实验结果表明,与基于遗传算法的信息隐藏方法相比,该算法花费时间少,嵌入信息后的图像质量好。     

自适应杂交退火粒子群优化算法

为解决粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法易早熟、后期收敛慢、收敛精度低等问题, 提出一种自适应杂交退火PSO算法。采用Sigmoid函数控制惯性权重, 平衡粒子的全局搜索和局部搜索能力; 采用双曲正切函数控制加速系数, 平衡粒子的自我认知和社会认知能力, 提高算法精度; 引入模拟退火算子, 使粒子在搜索过程中以一定概率接受差解, 增加粒子跳出局部最优的能力; 在算法后期引入杂交变异算子, 增加种群多样性, 进一步提高算法精度。基于3种标准测试函数对所提算法的性能进行了验证, 并与现有典型PSO算法进行了对比。结果表明, 所提算法在收敛精度及收敛速度上均具有一定提升。最后, 将所提算法应用于阵列天线方向图综合设计, 取得了较现有算法更优的结果。     

基于分群粒子群优化的传感器调度方法

对面向目标跟踪任务的多传感器多任务调度问题进行研究。考虑到探测目标的运动特性,采用扩展卡尔曼滤波法实施目标跟踪,以成功调度任务的综合优先权、目标跟踪精度以及传感器网络的能源消耗为指标,建立了多传感器多任务调度的混合整数规划模型。提出一种基于分群机制的分群粒子群算法对模型进行求解,该方法通过粒子分群,提高对问题域的全局搜索能力,避免算法过快收敛和发生早熟。实验结果表明,该方法用于传感器调度问题,具有较好的求解性能。     

求解Job Shop调度问题的粒子群算法研究

为解决单一粒子群算法求解Job shop调度问题存在的不足,提出一种基于交换序的混合粒子群算法,提高了这类问题的求解质量.在混合粒子群算法中,采用粒子群算法进行大范围全局搜索.根据Job Shop调度问题解的特征,提出基于关键工序的邻域选择方法,并将基于这种方法的禁忌搜索算法作为局部搜索算法,增强了粒子群算法的搜索能力.采用混合粒子群算法对13个难解的benchmark问题进行求解,在较短的时间内,得到的最优解和10次求解的平均值优于并行遗传算法和粒子群算法.由此说明本文所提出的混合粒子群算法是有效的.     

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.     

一种迭代可分离的机载面阵雷达杂波抑制方法

为了解决传统空时自适应处理方法由于独立同分布训练样本不足无法有效抑制机载面阵雷达非均匀杂波的问题,提出了一种迭代可分离的机载面阵雷达杂波抑制方法。该方法首先通过雷达系统和载机平台运动参数先验知识构造杂波表示基矩阵,然后基于协方差矩阵匹配估计准则分别估计待检测单元的杂波空域和时域功率谱,接着按照线性约束最小方差准则计算待检测单元的空域和时域部分权向量,最后再结合杂波参数化模型和得到的空域和时域部分权向量计算空时滤波权向量用于处理待检测单元回波数据。该方法不需要训练样本,不需人为设置超参数,具有全局收敛性,即使存在距离模糊也可以有效地抑制机载面阵雷达回波数据中的非均匀杂波。仿真实验说明了本文方法的有效性。