基于改进粒子群优化算法的PID控制器参数优化

PID参数优化是控制领域的热点,其控制效果与比例、积分、微分参数有直接关系.为了改善系统性能,提出用一种改进的粒子群优化算法对PID控制器参数进行优化.该算法引入进化速度因子和聚集度因子对权值进行改进,进而改进了速度更新公式,并引入飞行时间因子以改进位置更新公式.通过3种典型函数证明了该算法的优越性,加快了收敛速度,提高了寻优效率.以典型二阶被控模型为研究对象,将上述算法与其他粒子群算法进行对比,表明改进的粒子群算法得到的PID参数具有更好的控制性能.     

全局混沌杂交的粒子群优化算法及应用

提出一种新的混沌粒子群优化算法(EC-CPSO),该算法在基本混沌粒子群优化算法(CPSO)基础之上,将粒子速度计算公式中的随机数用混沌随机序列来替代,同时应用早熟判断机制,在对最优粒子进行混沌化处理之外,对其余粒子进行杂交处理,提高了算法的寻优能力,有效避免算法陷入局部最优并防止过早收敛.将之用于(N+M)容错系统优化模型证明该算法与CPSO相比具有一定的优势.     

基于GPS浮动车的路径优化方法研究

由于城市路径具有大规模路网等特点,传统的路径优化算法难以解决具有实际情况的城市交通路网问题.考虑城市实际道路路网信息,结合动态GPS浮动车数据,将实际道路长度和道路拟合成虚拟路径,提出了一种基于粒子群蚁群算法的混合算法.研究表明,混合算法在时间和精度上优于蚁群算法和粒子群算法,在提高高效性和准确性上具有较好的效果,为城市道路优化和城市出行提供可靠依据.     

飞机环控/发动机系统多目标优化

提出一种改进的多目标粒子群优化算法,应用于飞机环控/发动机系统的综合优化. 将不同飞行阶段系统总熵产最小视为不同的目标函数,建立了多目标优化模型. 进而在基本多目标粒子群优化算法基础上,引入跳转操作、族群概念和一种全局最优位置分配方法,提出了一种改进算法,测试结果表明该算法性能良好. 采用该算法对多目标优化模型进行计算,得到收敛且分布均匀的非劣最优解集,为飞机系统综合优化提供一种新思路.     

一种新型自适应粒子群优化粒子滤波算法及应用

基于粒子群优化的粒子滤波算法精度不高,运算复杂度大,难以在实际工程中应用. 为此,文中提出一种新型邻域自适应调整的动态粒子群优化粒子滤波算法. 该算法考虑了粒子的邻域信息,利用多样性因子、邻域扩展因子和邻域限制因子共同对粒子的邻域粒子数量进行自适应调整,控制粒子对邻域的影响,减轻局部最优现象,达到收敛速度和寻优能力的最佳平衡. 利用UNGM模型、目标跟踪模型以及故障检测模型对算法的性能进行仿真测试,结果表明：该算法与PSO-PF相比提高了精度和运算速度,具有实际工程应用价值.     

基于改进粒子群算法优化策略的核极限学习机方法研究

本研究通过对核极限学习机的原理进行分析,确定优化参数,分析粒子群算法的基本原理,并对多种改进的粒子群算法进行研究,通过基准测试函数对6种算法的优劣进行分析。笔者选取综合学习粒子群算法为优化核极限学习机的基本框架,并将线性递减惯性权重和综合学习粒子群算法进行结合,用于改进粒子群算法易陷入局部最优的问题,从而实现对核极限学习机的参数优化。     

基于粒子群算法优化BP神经网络的CO_2通量预测

针对现有准确地预测CO_2通量方法的不足,提出了一种以粒子群算法和反向传播(BP)神经网络相结合的预测模型。为了防止粒子种群的快速趋同效应,引入了自适应变异算子。通过对陷入局部最优的粒子进行变异操作,提高了算法的寻优性能。利用粒子群算法得到BP神经网络的初始权值和阈值,对优化后的BP神经网络和普通的BP神经网络分别创建CO_2通量预测模型。实验结果表明,基于粒子群改进BP神经网络模型能较好表达CO_2通量与主要因素之间的非线性关系,相对于一般BP神经网络具有更好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。     

基于粒子群优化算法的像素级图像融合

多传感器的像素级图像融合中，如果对源图像进行线性运算以得到融合图像，源图像的置信度取值一般只能由经验和个人主观感觉来确定，并不能得到令人满意的融合效果．本文针对这一问题提出了一种基于粒子群优化算法的像素级图像融合的算法．该算法可以根据融合的目的采用不同的融合指标，应用粒子群优化算法得到比较满意的融合图像．实验结果表明该算法优于其它的几种像素级图像融合算法．     

基于混合互信息和改进粒子群优化算法的医学图像配准

为提高医学图像辅助诊断的配准精度和收敛速度,提出了一种基于混合互信息和改进粒子群优化算法的医学图像配准算法,在每步迭代中,先用基于Renyi熵的互信息结合改进粒子群优化算法对图像进行全局搜索,然后对当前得到的最优解使用基于Shannon熵的Powell算法进行局部寻优。实验结果表明,该算法在收敛速度和精度方面都优越于其他配准算法。     

基于改进PSO的汽车路径优化

车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP)是物流中的重要环节,主要研究物流配送中车辆线路优化以降低运输成本.本文利用粒子群优化算法求解VRP,为了提高求解效率,通过构造自学习算子、微粒的重新编码及运算规则的重新定义,使PSO算法能够处理离散问题,把微粒群算法应用于VRP问题的求解中,通过仿真证明了提出方法求解VRP问题的有效性和优越性.     

基于粒子群优化支持向量机的边坡稳定性预测

为了提高边坡稳定性预测的精度,保障边坡工程的安全,提出基于粒子群优化算法支持向量机的预测模型。采用粒子群优化算法不断进行搜索迭代获取支持向量机模型的最优参数,避免了支持向量机人为选取参数的盲目性和随意性。通过Matlab编程,应用实例证明:该模型的预测精度较高,预测样本的平均相对误差为3.581 9%,计算速度较快,优于改进的BP算法、GA-BP算法和改进支持向量机算法,在实际的工程应用中有着良好的应用前景。     

基于量子粒子群优化支持向量 回归算法计算煤层气体含量的预测

煤层气是近一二十年在国际上崛起的洁净、优质能源和化石能源的新矿种,其地质研究对能源的补充意义重大.该文对煤层气的含量提出基于量子粒子群优化的支持向量回归算法进行预测.支持向量回归算法是一种非线性的基于内核的回归方法,它可以采用良好的函数逼近,并具有泛化能力.由于支持向量回归算法的参数对预测性能影响很大,量子粒子群优化在本研究中可用于选择支持向量回归算法参数.本文选用基岩深度,煤层的厚度,断层间的水平距离,煤的挥发分作为煤层气含量的预测模型的输入向量,经过比较量子粒子群优化的支持向量回归算法和支持向量回归算法之间的煤层气体含量的预测误差表明,量子粒子群优化得到的煤层气体含量的预测精度均高于支持向量回归算法的精度.     

一种适用于云计算环境的粒子群优化算法

提出了一种能够利用云计算分布式计算特点以提高性能的粒子群优化算法.仿真实验表明,该算法不仅能利用云计算特征,而且算法在3种常见Benchmark函数测试中所找到的最小值平均比同等粒子群规模的标准粒子群算法低71%以上.     

基于混沌思想的粒子群优化算法

为克服粒子群优化算法容易陷入局部最优的缺点,根据混沌运动的随机性、遍历性特点,提出一种基于混沌思想的粒子群优化算法(CPSO).该算法利用种群适应度方差进行早熟收敛判断,实现对进化过程的监视,当发现种群陷入局部最优时,对种群进行混沌初始化,帮助种群摆脱局部最优点.对4种典型测试函数的仿真结果表明,改进算法明显减少了种群陷入局部最优的可能性,其全局寻优能力明显强于标准粒子群优化算法.     

基于粒子群算法的珩磨加工参数优化研究

粒子群算法具有计算简单,收敛速度快和良好的全局与局部收敛能力等特点.通过对珩磨加工工艺参数的分析,构建了基于粒子群算法的珩磨加工参数智能选择模型,在理论模型的基础上通过实验数据对模型参数进行了优化.研究证明该方法用于珩磨加工工艺参数的选择具有可靠性高、选择操作简单、实用性强等优点.     

基于优化支持向量机及Spearman秩次检验的q滑坡变形预测研究

为提高滑坡变形预测精度,先以支持向量机为基础,采用试算法和粒子群算法优化其模型参数,构建了优化支持向量机模型,实现了滑坡变形预测;其次,再利用Spearman秩次检验法来判断滑坡的变形趋势,并通过变形趋势判断来佐证预测模型的准确性。实例研究表明:试算法和粒子群算法能有效克服支持向量机在参数设定过程中的主观性,得到优化支持向量机不仅具有较高的预测精度,还具有很好的滚动预测能力。同时,Spearman秩次检验能有效判断滑坡的变形趋势,且AR(1)模型可有效剔除原始变形序列的相关性,经去相关性处理后,相应变形序列的Spearman秩次系数会不同程度的减小,得出的判断结果趋于保守;对比变形预测结果与趋势势判断结果,得出两者具有较好的一致性,验证了2种方法在滑坡变形规律研究中的适用性和有效性。     

基于PSO优化泛模型的非线性系统控制

针对一类非线性离散时间动态系统,提出了基于改进泛模型的非线性控制方法。该方法首先将非线性系统动态线性化为带误差修正的改进泛模型,对其中的时变特征参量建立AR模型进行预报,然后在改进泛模型的基础之上,根据二次型性能指标设计最优控制律,控制律中的未知参数即为AR模型中的参数以及泛模型中的误差修正系数,将其作为粒子向量,采用粒子群优化(PSO)算法进行优化。经过优化后的控制律作用于该非线性对象,可以收到良好的控制效果。该方法的优势在于简单而且易于实现。仿真结果表明了算法的有效性。     

基于粒子群算法优化的T-S型模糊神经网络控制器

粒子群优化(PSO)算法是一种新颖的演化算法,该算法通过粒子间的相互作用在复杂搜索空间中发现最优区域,其优势在于简单而功能强大。提出一种T-S型模糊神经网络控制器,采用PSO算法对模糊神经网络的前件参数和后件参数进行寻优,从而实现了模糊规则的自动调整、修改和完善。通过对非线性和时变被控对象的仿真研究,结果表明采用粒子群优化算法可以实现参数的全局快速寻优,而且优化后的T-S型模糊神经网络控制器能获得良好的控制性能。     

一种新的改进粒子群算法研究

为克服粒子群优化(PSO)易早熟的缺点,提出了一种改进的粒子群优化(MPSO)算法.该算法使整个粒子群按照变异率产生变异粒子,变异的粒子不再朝群体最优解方向飞行,而是朝反方向运动.MPSO提高了种群的多样性,扩大了搜索的空间,提高了粒子群算法摆脱局部最优解的能力.仿真实验表明,改进的粒子群优化算法显著提高了PSO算法的全局搜索能力,且其性能也明显优于遗传算法.     

粒子群优化的深海图像暗边缘检测优化算法

为解决深海资源探测图像识别难题,提出一种基于粒子群优化的图像暗边缘检测优化算法。该算法通过指数型线性单元和高斯误差线性单元改进激活函数,根据Marr-Hildreth算子检测结果并结合改进激活函数构建暗边缘检测算法,利用粒子群对改进暗边缘检测算法进行训练和优化。最后,采用不同算法对水下11个数据集进行比较的结果表明：改进算法的峰值信噪比、结构相似度和边缘保持指数最高,分别达到18.769 6 dB、0.660 7和0.834 5;图像均方误差最低,为3 750.225 3;平均检测时间为0.667 4 s,比其他对比实验中性能最好的算法缩短了14%。