基于改进PSO算法的实时故障监测诊断测试集优化

针对基于相关性模型的复杂系统实时故障诊断问题,引入一种改进的多目标离散粒子群优化算法对测试集进行优化选择,以提高诊断系统效率,降低测试成本。基于现有粒子群优化算法,将粒子速度更新和位置更新的意义与测试选择相联系,提出了新的速度和位置更新公式;针对测试集故障检测数、故障隔离数、测试个数及成本等多个指标,分别设计了故障监测测试集和诊断测试集的多目标适应度函数,并给出最优解的多目标更新方法。仿真结果表明：改进算法收敛速度快,计算精度高,可为实时监测诊断系统测试集优化选择提供有效指导。     

基于CBPSO的板级电路测试性设计优化方法研究

基于边界扫描的板级电路在测试性改善一定条件下,设计复杂性最小化问题属于组合优化问题,同时也是NP-难题.针对该组合优化问题提出了基于混沌二进制粒子群优化的求解方法.该方法在二进制粒子群优化的基础上,对当前最佳粒子以变概率进行混沌优化,引导粒子跳出局部最优继续在全局范围内搜索,从而克服二进制粒子群的"早熟"收敛.通过实例验证,该算法在优化效果、搜索效率等方面均获得了较好的结果.事实证明,该算法能有效地应用于板级电路的测试性设计优化.     

基于混合粒子群优化算法的故障特征选择

通过将遗传算法和粒子群优化算法相结合,提出了混合粒子群优化算法(HPSO),用于机械故障特征选择问题.此方法在对粒子进行优化的同时选择部分优良的粒子进行遗传交叉和变异操作,增强了算法跳出局部极值的能力.某导弹运输车减速器齿轮故障特征选择试验结果表明HPSO可以快速、有效地求得优化特征集,其性能优于PSO和GA.     

多值故障字典的测点选择与序测试设计

序贯测试问题是目前的一个研究热点。由于时间复杂度太高,传统的序贯测试算法对于测点数大于12的系统无能为力。为此,将序贯测试问题拆分为测点选择与序测试设计两个问题。测点选择问题用A^*算法解决:运用M进制编码规则,首先给出了启发函数的计算方法,然后给出了能够得到所有最小测点集的改进的A^*算法。序测试设计问题用AO^*算法解决:对二值哈夫曼编码规则进行推广得到了多值编码规则,根据此规则给出了AO^*算法启发函数的计算方法。提出的方法更符合可测性设计的设计流程,试验和复杂度分析表明该方法能显著降低传统方法的时间复杂度。     

基于改进粒子群优化算法的虚拟企业伙伴选择

在分析基本粒子群优化算法和建立虚拟企业伙伴选择多目标决策模型的基础上,提出了一种求解供应链联盟伙伴选择的优化问题的改进粒子群算法.在优化过程中,该算法以优良适应值粒子取代部分不良适应值粒子,使算法具有过滤能力,加快了搜索速度,并保证了收敛于全局最优解.实验结果用基本粒子群算法进行了验证和比较,表明该改进粒子群算法具有较好的性能和简单快速准确等特点.     

基于PSO的SVR参数优化选择方法研究

支持向量回归机(SVR)模型的拟合精度和泛化能力取决于其相关参数的选取,因此提出了基于粒子群(PSO)算法的SVR参数优化选择方法;并以不同噪声影响下的sinc函数和实际发酵过程产物浓度的SVR模型为对象,将提出的PSO优化参数方法与现有的交叉验证法、留一法进行比较。仿真结果表明:该PSO优化SVR参数方法可行、有效,由此得到的SVR模型具有更好的学习精度和推广能力。     

粒子群算法稳定性的参数选择策略分析

在对标准粒子群算法位置期望及位置方差进行稳定性分析的基础上,研究加速因子的取值对位置期望及位置方差的影响.从提高系统稳定性的角度考虑,建议个体认知加速因子为1.85,社会认知加速因子为2,通过五个经典测试函数与Kennedy提出的设定两个加速因子均为2的建议做比较.大量实验统计结果表明对于同一种算法本文建议的参数设置在寻优速度和方差上均优于Kennedy提出的参数设置,更有利于工程应用.     

基于小生境和交叉选择算子的改进粒子群优化算法

在求解高维多峰函数时,如果个体历史最好位置缺少多样性分布,粒子群优化算法就容易陷入局部最优,出现早熟现象。为此,结合小生境和交叉选择算子提出了一种改进粒子群优化算法(简称NCSPSO)。该算法在进行速度和位置更新之后,根据小生境数确定个体历史最好位置中的孤立点;然后对所有个体历史最好值劣于孤立点值的粒子使用交叉和选择算子进行更新。函数测试表明,NCSPSO有效地克服了标准PSO的缺点,性能上也有了明显提高。最后,将NCSPSO应用于高次非线性复数方程的求解,较好地解决了POGO振动研究中的固有频率计算问题。     

动态环境下分布式自适应粒子群优化算法

针对现有粒子群算法的不足,提出一种基于微粒自身信息的环境变化检测方法,同时采用分布式处理模式,通过激活粒子群中的停滞粒子适应环境变化,不仅降低了的算法复杂度,而且提高了算法对复杂环境的自适应能力.对于有界连续函数,证明新算法能依概率收敛于全局极小点.应用抛物线函数和Rastrigin函数构造的复杂动态环境对该算法进行验证,并同APSO、D-PSO算法进行了对比.实验结果表明,在复杂的动态环境中,DAPSO算法具有更好的适应性.     

基于局部弹性路由层的关键航路段改航规划

空中交通流量管理中,改航规划是一项重要工作,可为失效的航班提供新的飞行路径,减小延误损失,提高空域利用率。目前的改航策略往往只考虑静态网络中的最短路问题,忽略了流量负载均衡,不利于解决多航段故障问题。本文提出了一种基于局部弹性路由层(local resilient routing layer, LRRL)的改航规划策略:利用连边删除评估法识别航路网络中的关键航路段集合,对其建立LRRL,通过二进制粒子群优化(binary particle swarm optimization, BPSO)算法进行优化,形成最优改航规划预案。仿真结果显示,该方法在多机场多航段故障时可提供兼顾流量负载均衡、重要航路保护度及其改航成本的改航预案,辅助管制指挥人员决策。     

考虑单元互测的测试性指标分配方法

测试性分配是将系统级测试性指标按照一定规则分配给各组成单元的过程。针对现有主流测试性分配方法未考虑单元之间的互测情形,导致分配结果不合理,尤其是部分单元分配指标虚高,难以实现或代价过高等问题,提出了在综合考虑单元故障率、故障危害度等多重影响因素基础上,进一步考虑单元互测因素的测试性指标分配方法。首先实施考虑多重影响因素的指标初次分配;然后基于单元测试性初步设计结果,实施测试性建模与分析,得到单元自检故障率与他检故障率;再利用这两个数据以及初次分配结果构造分配函数实施再次分配,进而得到最终的分配结果;最后应用该方法进行仿真和实例运算,证明了该方法的有效性和先进性。     

考虑时间相关故障的多状态系统可靠性与任务成功性仿真评估方法

针对考虑时间相关故障、多状态性能输出、系统冗余储备等因素的系统可靠性与任务成功性评估问题使用解析法难以建模求解,而一般仿真方法又存在抽样效率慢和估值精度低的问题,提出具有时间相关故障抽样与统计方差减小相结合的蒙特卡罗仿真评估方法.首先,设计了非指数剩余分布抽样的数值计算方法,实现了时间相关故障的随机事件抽样.其次,在此...     

考虑雷达导引头前馈补偿的一体化制导方法

针对大机动目标使空空导弹雷达导引头跟踪误差加大和制导精度下降的问题,提出了一种考虑雷达导引头前馈补偿的一体化制导方法。针对机动目标,构造视线角速度前馈补偿回路,对雷达导引头角跟踪系统进行补偿,提高导引头响应速度,降低跟踪误差角。基于视线坐标系设计一体化制导算法,采用卡尔曼滤波器对弹目视线角速度和目标加速度进行估计,将视线角速度信息前馈补偿到导引头跟踪回路中,将目标加速度信息补偿到最优制导律中,同时实现雷达导引头视线角快速跟踪和最优制导律制导信息提取。仿真结果表明,一体化制导算法可同时实现对导引头视线角速度和目标机动的估计,从而提高制导精度。     

基于动态影响网的任务联盟演化过程行动策略优选

优化选择一定的行动策略能促使任务联盟向期望的目标效果演化。考虑部分事件/行动在不同时段下影响强度不相一致,使用考虑影响值时变的动态影响网对联盟演化过程行动策略优选问题进行建模,给出因果强度逻辑下概率传播参数设计的一致性条件,并基于因果强度逻辑进行影响值计算。基于物种进化中存在基因漂流的特性,设计一种学习型遗传算法(learnable genetic algorithm, LGA)对行动策略优选模型进行优化求解,通过染色体种群对优秀染色体优势基因位学习,结合有效的遗传和选择算子,加快算法收敛寻优速度。结合空中进攻作战想定案例进行仿真验证,计算结果表明,在部分事件/行动节点影响值变化下进行策略优选,提高了对因果关系的建模能力,所提的学习型遗传算法具有良好的收敛性和较好的寻优能力。     

考虑双重预期的云模型决策

针对指标值为云模型且考虑目标预期和增长预期的多属性决策问题,提出了一种基于前景理论的决策方法。提出了增长预期和目标预期的刻画方法,针对以云模型形式给出的属性评价值和双预期值建立了相似性度量方法,根据累积前景理论和云模型相似度定义了综合前景价值函数,最后根据方案之间的综合前景值总体差异最大化为目标建立权重寻优模型;案例说明了方法应用步骤和可行性。     

Leader trajectory planning method considering constraints of formation controller

To ensure safe flight of multiple fixed-wing unmanned aerial vehicles(UAVs) formation, considering trajectory planning and formation control together, a leader trajectory planning method based on the sparse A* algorithm is introduced. Firstly, a formation controller based on prescribed performance theory is designed to control the transient and steady formation configuration, as well as the formation forming time, which not only can form the designated formation configuration but also can guaran...     

考虑权重演化的装备重要度动态评估方法

针对传统装备重要度评估方法在解决动态评估方面的不足,提出一种考虑权重演化的装备重要度动态评估方法。基于多维关系复杂网络建立装备体系的结构模型,综合考虑各个装备之间的指控关系、空间关系和协同关系,将装备体系的变化转化为复杂网络的权重演化,并针对不同关系网络的特点,分析各个关系结构的权重演化过程,分别构建动态评估指标。最后,通过构建某营执行进攻作战任务的算例,验证了该方法的合理性和先进性。     

具有预置群体激励特征的群组评价方法

激励评价是在评价过程中对被评价对象实现奖优罚劣的一种管理方法.面向具有一定规模的群组评价问题,考虑预置群体在评价网络中的作用,结合激励评价方法,给出一种具有预置群体激励特征的群组评价方法.首先构建了基于预置群体网络测度的激励偏好系数,结合激励目标设计评价方法;其次通过评价群体激励调节参数正向传导和激励目标逆向修正过程寻找激励目标满意解;最后分析了不同激励目标和激励偏好系数对群组评价方法的影响,通过连续示例对方法进行了说明.     

System level test selection based on combinatorial dependency matrix

Test selection is to select the test set with the least total cost or the least total number from the alternative test set on the premise of meeting the require...