基于PSO-RBF神经网络的串联机械臂逆运动学分析

针对目前基于神经网络对串联机械臂求逆解方法中出现的精度不足和实时性较差的问题,使用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法对径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络进行结构优化,提出一种基于PSO-RBF神经网络的机械臂逆运动学算法。首先由正运动学模型获取神经网络训练和测试参数样本,经过欧拉角变换在神经网络输入端建立机械臂关节位姿映射关系,然后通过PSO算法对径向基核函数进行参数寻优并对测试样本求解分析,最后获取经逆运动学求解后机械臂的运动轨迹,验证了该算法的可靠性。仿真结果显示,由PSO-RBF神经网络逆运动学算法能够快速得出满足精度要求的关节角度,为进一步机械臂工业控制提供了理论支持。     

离散二进制粒子群算法分析

粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）主要用优化计算实值的连续性问题,而离散二进制粒子群算法（Binary Particle Swarm Optimization,BPSO）则用来优化离散空间问题,它扩展了PSO算法的应用,现已广泛应用到各种离散优化问题计算中,但目前对BPSO算法...     

基于遗传-粒子群优化算法带有缓存机制的卸载策略

为了满足移动边缘计算(Mobie Edge Computing, MEC)场景中时延敏感型应用的需求,提出一种基于遗传-粒子群优化算法(Genetic-Particle Swarm Optimization Algorithm, GA-PSO)和缓存机制的卸载策略。该策略将遗传算法和粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法融合起来,以便求取边缘计算卸载中的最优卸载比例和缓存决策;将已完成且重复请求的任务及相关数据在边缘云上进行缓存,用以最小化任务的卸载时延。仿真实验结果表明,该策略可以有效降低移动边缘计算的时延。     

基于FPSO-SA算法的威布尔分布参数估计研究

为解决威布尔分布等复杂分布模型采用常规方法很难直接进行参数估计的问题, 提出了基于模糊粒子群模拟退火算法的威布尔分布参数估计。该算法根据粒子个体纵向和横向运动特性, 引入模糊逻辑推理动态调整惯性权值因子, 提高了粒子群算法(PSO: Particle Swarm Optimization)的收敛速率; 将上述模糊粒子群算法(FPSO: Fuzzy Particle Swarm Pptimization)与模拟退火算法(SA: Simulated Annealing)结合, 以FPSO算法的速度位置更新公式作为SA算法的状态生成函数, 再运用Metropolis算法以概率接受新状态, 获得全局最优参数估计值。将基于上述智能算法的参数估计法运用到威布尔分布参数估计中, 提高了参数估计精度。实际应用表明, 该参数估计方法在复杂分布模型参数估计中具有可行性和有效性。     

改进的PSO-VMD算法及其在管道泄漏检测中的应用

针对变分模态分解(VMD:Variational Mode Decomposition)算法分解后有效模态分量选择困难以及去噪效果不理想等问题,将粒子群(PSO:Particle Swarm Optimization)与VMD算法结合,提出一种基于混沌和Sigmoid函数改进PSO的优化算法.利用改进的PSO算法优化V...     

基于事件社会网络中考虑约束全局推荐策略

近年来,以Meetup,Plancast和Douban为代表的基于事件社会网络(Event-based Social Networks,EBSN)得到快速发展,其推荐策略得到越来越多关注.EBSN推荐系统应同时考虑用户和事件组织者的需要,即在尽可能满足用户偏好兴趣的同时,要保证事件资源的全局均衡分配,因此研究EBSN全局推荐策略十分迫切且必要.然而,由于EBSN存在多种约束条件,包括用户允许参与事件数、事件允许接纳用户数和时间冲突等约束,仅面向用户的传统推荐方法已不再适用.首先定义了EBSN全局推荐优化目标,即在满足约束条件下,使得全部用户的不满意度和全部事件的不满意度之和最小化;然后,为将约束问题转化为非约束问题求解,分别为三类约束条件建立惩罚项,并生成考虑约束的单一目标函数.为有效实现优化目标,提出了考虑约束的二进制粒子群优化算法(Constrained Binary Particle Swarm Optimization,CBPSO),其优点是能够解决多约束条件下二进制离散空间问题.为进一步提高优化性能,分别提出了一种增进的二进制粒子群优化算法(Improved Binary Particle Swarm Optimization,IBPSO)和支持全局推荐扩展的二进制粒子群优化算法(Extended Improved Binary Particle Swarm Optimization,EX-IBPSO).在真实数据集上进行了性能测试,结果验证了所提出方法可行且有效.     

基于位姿分离法的模块化机械臂逆运动学分析

分析了7自由度冗余机械臂的运动学正逆解, 采用Denavit-Hartenberg(D-H)坐标法进行正运动学建模, 获得机械臂末端相对于基座的空间位姿; 采用位姿分离法进行逆运动学建模. 求位置逆解时, 由约束条件分别获得前4个关节角位移解析解; 求姿态逆解时, 采用欧拉角表示机械臂末端相对于基座的姿态, 减少了计算量. 以SCHUNK模块化7自由度机械臂为例,进行了运动学正逆解分析, 并基于虚拟样机进行了仿真验证.     

改进型粒子群优化算法的BP神经网络全息图压缩

针对拥有庞大数据量的全息图再现像质量不理想的问题, 提出一种针对粒子群优化算法(PSO: Particle Swarm Optimization)中学习因子和惯性权值进行动态调整的方法, 将改进后的算法与反向传播(BP: Back Propagation)神经网络相融合形成改进型粒子群优化BP 神经网络(MPSO-BP: Modified Particle Swarm Optimizing
BP Neural Network)并用于全息图压缩。通过与BP 神经网络和粒子群优化BP 神经网络(PSO-BP: Particle Swarm Optimizing BP Neural Network)压缩算法进行对比, 证明了该网络压缩算法在保持较好的压缩效率时得到的全息图再现像质量更好。     

一种冗余机械臂逆运动学求解和优化方法

为解决冗余机械臂逆运动学求解困难的问题,提出一种基于关节角参数的逆运动学求解和优化方法．首先推导了正向运动学,并基于关节角参数化法得出了解析逆运动学;然后提出综合考虑避关节极限约束与运动连续性约束的目标函数,该目标函数充分考虑了不同工作状态的差异性;最后引入带惯性权重的粒子群算法加快求解速度．实验结果表明：逆运动学求解平均时长为1.19μs,误差在10 nm以内,能够求出给定参数值的所有解,结合避关节极限和运动连续性的优化目标能够求出最优解,在直线与圆弧两种路径跟踪实验中比传统方法分别提高了68.4%和58.0%的优化效果．     

面向托卡马克第一壁检测的超冗余机械臂运动学分析

针对托卡马克第一壁大范围高精度检测的需要,设计了一种超冗余13-DOF宏微式机械臂.为解决超冗余机械臂运动学计算快速性与精确性之间的矛盾,提出了一种考虑机械臂作业环境结构的运动学算法.该算法利用宏机械臂平面多连杆的构型特点和圆弧形的运动轨迹有效降低了逆运动学计算的复杂性.利用摄动法解决了微机械臂处于奇异位置时,运动学逆解无法解析求取的问题,借助能量最优原则唯一确定存在多解或无穷多解时逆解的选取.最后通过仿真验证了该运动学计算方法的有效性.     

基于PSO-PTS算法的E形双频微带天线设计

为了能处理复杂的电磁优化问题,从粒子群优化算法（PSO：Particle Swarm Optimization ）的原理出发,通过对算法收敛性以及算法局限性的分析,改进了粒子群的性能,并结合参数跟踪策略（PTS：Parameters Tracking Strategies）及动态搜索域形成一种新的混合算法--PSO PTS混合算法。给出了PSO-PTS混合算法的基本理论、数学模型和步骤,并利用该方法对E形双频微带天线进行了模拟实验。仿真结果表明,该方法可有效地缩小PSO算法搜索区域,保证了解的单一性,提高了运算速度和解的精度。利用该方法设计的天线可有效地实现小型化的要求。     

一种多项指标全提升的多目标优化演化算法

针对当前大部分多目标优化演化算法设计复杂、耗时巨大,以及取得的近似Pareto前沿点不够多、分布不均匀、覆盖不完整等问题,提出了一种新的基于粒子群和几何Pareto选择算法的多目标优化PSGPS算法.经过5个测试问题的实验结果表明:该算法使用较低的时间消耗,就能在前沿点个数、前沿点分布均匀性、覆盖完整度等性能指标上都优于当前流行的NSGA2,SPEA2和PESA等多目标优化演化算法.     

基于期望生存率的动态自适应粒子群算法

针对惯性权重线性递减粒子群算法(LDPSO)不能适应复杂的非线性优化搜索过程的问题,提出了一种动态改变惯性权重的自适应粒子群算法(DAPSO).在该算法中引入期望生存率的概念,并根据它对粒子群算法搜索能力的影响,将惯性因子表示为期望生存率的函数.每次迭代时算法可根据当前粒子群平均期望生存率的大小动态地改变惯性权重,从而使算法具有动态自适应性.对6个典型函数的测试结果表明,DAPSO算法的收敛速度明显优于LDPSO算法,收敛精度也有所提高.     

改进的粒子群算法在太阳能光伏发电资料同化中的应用研究

资料同化是目前太阳能光伏发电预测研究的一个关键和难点.近年来,遗传算法和粒子群算法等智能优化算法被引入到四维变分同化中.针对基于分子运动论的粒子群算法(MPSO)在处理大量数据时速度慢的不足,该文提出了并行分子运动论粒子群算法(PMPSO),并行计算的基本思想是将粒子群分成N个子集,每个子集交给一个线程控制,同时进行粒...     

微粒群优化算法研究

微粒群算法(PSO算法)是模拟鸟类、鱼群等的群体智能行为的一种启发式全局优化技术.通过介绍微粒群优化算法的原理、算法流程、算法参数及其对算法性能的影响,给出了各种改进的微粒群算法形式以及研究现状,归纳了微粒群算法的国内外应用进展及研究方向.     

多交界面热传导方程模型的数值解与参数估计

本文研究了多交界面热传导模型的数值解以及参数估计. 首先,本文运用有限差分法对传热方程和交界面条件进行离散化,将其转换为三对角型线性方程组.然后,基于追赶算法所给出的线性方程组数值解,本文建立了方程参数的非线性规划模型,并设计自适应粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）. 本文提出的自适应PSO算法对惯性因子实施一种自适应的非线性递减调整策略,以避免群体过早陷入局部极值、提升粒子的寻优精度. 最后,本文以仿真实验比较了自适应PSO算法、标准PSO算法及经典的非线性优化算法如AS（Active Set）算法,IP（Interior Point）算法和SQP算法在参数估计时的性能差异.     

交叉粒子群算法及其在天线设计中的应用

目的 为了求解解析性质差的复杂优化问题,提出了一种新的交叉粒子群算法.方法 该算法将全局邻域粒子群算法与局部邻域粒子群算法交叉使用,并采用适应度距离比确定局部邻域粒子群算法的速度更新策略.结果 提高了粒子群算法粒子的搜索能力.结论 该算法用来解决六边形阵列天线问题,取得了满意的效果.     

基于混沌粒子群优化算法的二维熵图像分割方法

针对二维熵图像分割方法在求取最佳阈值时存在计算量大及微粒群算法容易陷入局部最优且速度较慢等等问题,提出了基于混沌粒子群优化算法的二维熵图像分割方法。该方法考虑了图像中像素点灰度——邻域灰度均值对作为阈值对图像进行分割;利用混沌运动随机性、遍历性和初值敏感性,将混沌粒子群优化算法与阈值法相结合在二维空间作全局搜索。实验结果表明了基于混沌粒子群优化算法的二维熵图像分割法用于阈值寻优减少了搜索时间,提高了收敛率。     

免疫粒子群优化算法及性能分析

针对基本粒子群算法的容易陷入局部极小值,搜索精度不高等缺点,将免疫算法和粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO算法)相结合,并加以改进,利用免疫算法能够保持个体多样性的特点,可使粒子群优化算法.达到摆脱局部极值点能力,从而提高算法进化过程中的收敛精度和速度.使用四个经典的测试函数...