基于改进粒子群优化算法的弹道求解方法

为了提高火控系统实时性,提出了基于粒子群优化算法的弹道解算方法,该方法提高了系统响应速度,并为更好地与多核平台下的并行计算相结合提供了基础.首先在预估计瞄准角附近生成并初始化粒子群,然后通过由弹道微分方程等组成的适应度函数对每个粒子的好坏进行评价,最后对粒子群的速度和位置进行更新.为了加快算法的收敛速度,将周氏迭代修正公式计算得到的全局最优粒子的修正角度代替全局最优位置引导粒子群更新.采用实际算例对该方法的可行性与有效性进行了验证.实验结果表明较传统的迭代修正方法其解算速度中提高了约2倍;较传统粒子群算法其粒子群收敛速度加快了约1.5倍.此外该方法最大的优点便是可以与并行计算很好地结合,在多核计算机平台下计算时间还可以进一步缩短.     

基于改进粒子群优化的弹道并行求解算法

弹道解算精度与解算时间直接影响了火控系统的整体性能,然而精度与时间往往是相互矛盾的两个因素,在不损失精度的情况下提高解算速度具有重要意义. 基于改进粒子群优化的弹道并行求解算法,采用并行求解算法充分发挥多核计算机的性能,从而在不损失精度的前提下有效地提高了弹道解算的效率. 该方法首先通过引入粒子群优化算法将弹道解算转化为一个寻优过程,利用周氏迭代修正公式计算得到的修正角度引导粒子群更新加快算法的收敛速度;然后通过将粒子分配到并行域的线程中将弹道解算方法并行化. 数值实验表明本方法可以有效提高弹道解算的收敛速度,将计算时间平均缩短为原有时间的1/5.      

基于改进粒子群算法的油田注水管网优化设计

注水采油是我国陆上油田主要的采油方式之一.在油田地面工程投资中,注水管网投资占有很大比重.为节约投资成本,采用改进粒子群优化算法对管网布局数学模型进行求解,求得管网优化的最短路径.在改进算法中通过标准差判断算法是否陷入局部最优,引入遗传算法中的选择交叉操作以增加粒子多样性,从而跳出局部最优,加快收敛速度.研究实例表明,改进粒子群优化算法优于基本粒子群算法.     

改进的粒子群算法

为了改善基本粒子群算法的搜索性能,针对粒子群算法随机性较强,收敛较慢的问题,提出了基于退火思想的改进的粒子群优化算法,新的算法更有利于粒子发现问题的全局最优解。通过对经典函数的测试计算,验证了方法的正确性和有效性。     

基于模拟退火的改进粒子群算法研究

为克服粒子群算法在求解复杂的多峰问题时极易陷入局部最优解的缺陷,作者提出一种基于模拟退火的改进粒子群算法(PSOBSA).在PSOBSA算法中,每间隔若干代,对粒子的历史最优位置进行变异操作,以产生新的粒子;并采用模拟退火的思想,允许新产生的粒子的目标函数值在有限范围内变化;最后采用一种广义的学习策略提升种群收敛的概率.在基准函数的测试中,结果显示PSOBSA算法比基本PSO算法有更好的性能.     

基于粒子群优化算法的环状管网优化设计

给水工程中环状管网的优化设计对于降低整个工程造价起到重要作用.基于粒子群优化算法的基本原理,引入了无纲量化的新理念进行建模,寻求目标函数w0(管网年费用的折算值)在水力约束条件下的最小值.采用粒子群优化算法求解该非线性规划模型.算例结果表明算法及其模型在环状管网优化设计中是非常有效的.计算的时间复杂度降低了26.89%左右,充分体现了粒子群优化算法具有较强的寻优能力.     

基于粒子群算法的航天器控制参数优化设计

针对大角度姿态快速机动的航天器姿态控制器进行参数优化设计.采用四元数方法描述航天器的姿态运动,针对一类基于Lyapunov方法设计的姿态控制器,设计了描述控制器全局姿态调整能力的指标,量化了控制器参数对控制性能的影响,采用粒子群算法对控制器参数选择进行优化,避免了传统设计中基于经验选择设计参数,通过引入粒子间信息共享的机制求解优化问题.仿真结果表明:粒子群算法采用简洁的位置和速度更新实现系统寻优,在有输出力矩约束的条件下,进入最优解67 s所需的进化代数为31,可较快收敛到系统全局最优解.     

基于改进粒子群算法的BP神经网络优化研究

研究了基于粒子群算法的BP神经网络优化问题,将改进的粒子群优化算法用于BP神经网络的学习训练,并与传统的BP网络进行了比较.结果表明,将改进粒子群优化算法用于BP神经网络优化,不仅能更快地收敛于最优解,而且很大程度地提高了结果的精度.     

基于粒子群算法的转子支承参数优化设计

高速旋转飞轮转子的支承参数决定转子在过系统临界转速时的振幅大小和工作转速下的运行稳定性。选用具备自适应学习能力的粒子群算法(PSO),设计出能够表征系统过临界转速时的振幅和工作转速下衡量系统稳定性的目标函数式,利用PSO和该目标函数式,对系统进行参数优化。实验结果表明,利用PSO算法对该目标函数进行优化,最终得到的高速旋转飞轮转子系统参数,能有效地改善系统性能,提高系统运行稳定性。     

基于改进粒子群优化算法的Ontology划分方法

为解决规模巨大的Ontology难以使用的问题,提出了一种基于改进粒子群优化算法的Ontology自动划分方法.根据Ontology划分的要求,将概念落入某个子Ontology的概率作为粒子的速度,而将概念落入的子Ontology编号组成的数字串作为粒子,设计了粒子群优化算法的适应度函数,并给出了Ontology划分算法的具体步骤.最后进行了相关对比实验,结果表明,该方法具有比其它方法更好的划分效果.     

基于粒子群的多目标多执行模式项目调度

聚焦多目标多执行模式特点下的项目调度问题,通过建立工期、费用、资源和质量多目标函数,构建综合优化模型,同时运用粒子群算法解决工程项目多目标多执行模式优化问题.最后,通过一个应用实例计算,表明粒子群算法可以准确快速地解决该模型下的工程项目多目标优化问题,达到了项目调度中面对不同模式进行抉择,并且缩短工期、减少成本、均衡资源以及提升质量的综合的理想效果.     

基于改进微粒群算法的飞机纵向飞行轨迹优化

为提高飞机纵向飞行轨迹优化的精度和收敛速度,提出了用改进的微粒群算法对飞机纵向飞行轨迹进行优化的新方法。基于质点动力学和能量状态方程,建立了飞机质点运动数学模型;利用庞特里亚金最小值原理,给出了飞机纵向飞行过程优化的目标方程;引入自适应惯性因子,采用罚函数法对轨迹寻优问题进行无约束化处理,基于改进的微粒群算法对纵向飞行轨迹进行了优化,并给出了算法优化流程。使用改进的微粒群算法,得到了Boeing 737-800飞机纵向飞行最优轨迹。优化结果与试验结果的比较表明,该算法可使纵向飞行轨迹快速收敛于最优解,算法具有收敛速度快、精度高的优点。     

平面绞链四杆机构的改进微粒群算法优化设计

文章介绍了微粒群优化算法的原理，提出了增加种群多样性和算法随机性的改进微粒群算法及实现过程，并把该算法应用于复杂机械优化问题。实例表明，该方法全局收敛性好，是解决工程设计中复杂线性优化问题的可行方法。     

基于改进粒子群算法的优化策略

为提高传统粒子群算法的搜索速度和搜索精度,提出了一种改进的自适应粒子群优化算法.将正则变化函数和慢变函数引入传统位置更新和速度更新公式当中,形成两种新的更新机制:搜索算子和开发算子.在算法运行的初始阶段,种群中大部分个体将按照搜索算子进行更新,搜索算子将有助于种群遍历整个解空间;随着迭代次数的增加,按照搜索算子进行更新的个体将逐渐减少,而按照开发算子进行更新的个体将逐渐增多,开发算子将有效地克服陷入局部最优解的问题.通过典型测试函数的仿真实验,新算法在加快收敛速度同时,提高了算法的全局搜索能力.     

粒子群优化算法在项目投资决策中的应用

粒子群优化算法是一种全局随机优化算法，本文将该算法用于项目投资决策，并与经典的动态规划解法进行比较，显示了该方法的简单性、可行性和有效性．     

基于聚类分析的改进微粒群算法

聚类分析是依据样本间关联的量度标准将其自动分成几个群组,使同一群组内的样本相似,而属于不同群组的样本相异的一种方法．在微粒群算法中由数量不等的粒子根据规则组合成不同的群体,所有的群体最终将会向着一个全局最优的位置运动．本文将通过改进微粒群算法的局部更新规则来改善算法的性能,根据由聚类半径确定初始聚类中心的方法将粒子群进行分类,然后运用该方法对所有粒子进行分类,初始化得到不同的粒子群体,最后对整个粒子群体进行优化得到全局最优解．     

基于支持向量回归机和粒子群算法的改进协同优化方法

研究基于支持向量回归机和粒子群算法的改进协同优化方法.阐述了协同优化方法和支持向量回归机方法基本原理,为有效解决系统级优化协调困难问题,改善收敛性能,提高收敛速度,采用支持向量回归机构造系统级约束条件的近似模型,引入粒子群算法求解系统级和学科级优化问题.仿真计算结果表明,设计的协同优化方法可有效求解多学科设计优化问题,...     

一种改进的粒子群优化算法

粒子群算法是一种新型的进化计算方法,已在许多领域得到了广泛的应用,但基本粒子群算法在计算过程中易出现过早收敛现象.为此提出了一种改进的粒子群算法,利用差异演化的思想,当陷入局部极小点时,通过一定的策略迫使粒子群摆脱局部极小点.对经典函数的测试计算,验证了方法的正确性和有效性.