人工蜂群粒子滤波信道估计算法研究

人工蜂群算法是用以解决复杂优化问题的新方法,具有收敛速度快、优化性能高等特点.将人工蜂群算法与粒子滤波相结合应用于信道估计可以摆脱常规方法对线性高斯条件的束缚,具有理论依据和现实意义.结合2种算法的优势提出了人工蜂群粒子滤波,采用人工蜂群算法确定粒子滤波的建议分布.仿真将Alpha稳定分布作为非高斯噪声模型,实现了粒子滤波及其改进算法的信道估计研究.结果表明人工蜂群算法与其他智能算法相比具有更快的收敛速度,改进人工蜂群粒子滤波与无迹粒子滤波相比极大地提高了信道估计精度.     

基于GPU的粒子滤波并行算法

针对粒子滤波跟踪算法计算量较大,需要在跟踪准确性与计算效率之间做出妥协的问题,分析了粒子滤波算法的并行性,提出了基于图像处理单元(GPU)平台的粒子滤波并行算法.将传统粒子滤波算法与GPU有效结合起来,充分利用GPU并行运算的性能,加快粒子滤波算法的计算速度.对所提出算法的计算性能与普通串行算法进行了对比,实验结果表明该算法在不降低跟踪准确性的同时,平均每帧处理时间显著减少.     

采用群智能算法的多约束问题优化

为了解决约束优化问题,采用一种基于群智能算法优化的多约束问题优化方法.首先构造同时计及约束条件和优化适应度的目标函数,然后分别利用粒子群算法和人工蜂群算法优化其函数,从而获得约束条件下的优化解.仿真结果表明,该多约束问题优化方法是可行性的,人工蜂群算法比粒子群算法具有更好的搜索和收敛能力.     

基于GPU并行优化的BBPSO-PF算法

针对粒子滤波算法在重采样环节因粒子交互而不能充分并行处理的问题,提出了基于图形处理器(GPU)的并行骨干粒子群优化粒子滤波算法(BBPSO-PF).首先利用骨干粒子群算法具有易并行的特点优化粒子滤波算法重采样环节,从算法结构上提高粒子滤波算法的并行度.然后利用GPU的多线程架构并行处理每个粒子群的数据,每个线程负责一个粒子群,使粒子群之间得到并行化处理,解决粒子滤波重采样因粒子交互而不能充分并行的缺点.最后利用GPU中对齐与合并的内存访问原则,给粒子群设计高效的数据存储结构,降低内存访问事务,提高粒子群的数据存取速度,进一步提高算法实时性.该方法在保证算法精度前提下明显提高了算法的实时性.     

多核环境下的粒子群算法

为解决基于多核计算环境下的粒子群优化问题,提出一种面向多核计算的改进粒子群算法.通过引入多核设计模式和方法,分析传统粒子群算法中可以并行执行的部分,并根据已有的多核编程语言,在多核计算环境下,高效、并行地实现粒子群算法.通过实验验证了改进算法在多核计算环境下运行的有效性.     

基于人工蜂群算法的支持向量机优化

支持向量机的分类性能在很大程度上取决于其相关参数的选择,针对该问题提出基于人工蜂群算法的支持向量机参数优选方法并将其应用于电机轴承的智能故障诊断.该方法采用分类错误率的倒数作为适应度函数,利用人工蜂群算法对支持向量机的惩罚因子与核函数参数进行优化.通过在多个标准数据集上的测试证明,与遗传算法等传统优化算法相比,人工蜂群...     

基于改进差分进化的高精度粒子滤波算法

针对智能优化粒子滤波算法精度较低和收敛速度慢的问题,提出一种改进适应度函数和搜索策略的差分进化粒子滤波算法(IDE-PF).该算法通过自适应融合粒子权值和量测误差得到适应度函数,并利用该函数评价粒子的可信度,引导粒子向后验概率密度取值高的位置移动,同时引入新的搜索策略,不仅保持了粒子多样性,还加快了算法收敛的速度.仿真结果表明,该算法可有效提高智能优化粒子滤波对于非线性系统状态估计的精度和实时性.     

一种基于PSO-ABC的全局优化算法

针对粒子群算法和蜂群算法在寻优中存在的一些早熟和收敛速精度不高等问题,论文分别时粒子算法和蜂群算法的更新策略以及更新公式进行了改进,利用改进的粒子群算法和改进的蜂群算法同时对一个粒子位置进行部分算术更新的方法,提出了一种新混合的优化算法.并将其在12个多极值基准函数进行全局最优化测试,实验结果表明,笔者提出的混合优化算法收敛的速度和收敛精度大大提高了,其性大大优于改进的粒子群算法（CLPSO算法）和人工蜂群算法,对于高、低维复杂函数的优化均适用.     

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.     

人工蜂群算法及其应用

为促进人工蜂群算法理论和应用的发展, 在分析人工蜂群算法的基本原理基础上, 针对算法的不足, 全面地归纳了国内外学者对算法的改进研究, 对算法的蜜源初始化、更新策略的改进、调整策略的改进、适应度函数的选择以及与其他算法的融合进行综述, 提出了更有效的改进策略。同时从多方面综述了人工蜂群算法的应用, 并对人工蜂群算法的发展方向进行了总结和展望。     

基于自适应遗传算法的粒子滤波器

针对重采样导致的权值退化问题,应用遗传算法的进化思想来优化重采样算法,将粒子权值作为适应度值,合理设定阈值,利用最佳个体保存法保存高适应度粒子,利用自适应交叉、变异操作对低适应度粒子进行进化,将高适应度粒子与进化粒子组合成新的粒子集进行状态估计.仿真实验表明,该算法具有良好的实时性和估计精度,其状态估计精度比标准粒子滤波提高近24倍,比无迹卡尔曼粒子滤波提高近4倍,耗时约为无迹卡尔曼粒子滤波的1/10.     

平衡搜索的改进人工蜂群算法

针对人工蜂群(ABC)算法局部搜索能力弱的问题,提出一种平衡搜索的人工蜂群算法(BSABC).首先,采用一种基于对数函数的的适应度评价方式,用于减小选择压力,在一定程度上避免陷入局部最优.其次,受微分进化算法的启发,提出一种新的搜索策略,通过当前最优个体指导进化方向,使候选解的产生倾向于当前最优解,同时避免陷入局部最优.对6个经典测试函数进行仿真实验,并与经典的改进人工蜂群算法对比测试,结果表明:所提出的算法在收敛速度和收敛精度上都有显著的提升.     

基于Memetic框架混合群智能算法的NARMAX模型参数辨识

针对NARMAX模型的参数辨识问题,提出一种新颖的混合群智能算法.该算法在Memetic算法框架的基础上,采用粒子群算法与人工蜂群算法融合作为全局搜索策略,采用单纯形优化法作为局部搜索策略.针对三个复杂程度不同的NARMAX模型进行的参数辨识仿真实验,结果显示,与标准人工蜂群算法和随机惯性权重粒子群算法相比,新算法无论在鲁棒性还是求解精度上都具有一定优势.     

一种改进的人工蜂群算法——粒子蜂群算法

针对经典人工蜂群算法收敛速率较慢,后期易陷入局部最优解的不足,本文将粒子群算法中"全局最优"的思想引入到人工蜂群算法的改进过程,从而形成了一种新的人工蜂群改进算法——粒子蜂群算法.首先,提出了趋优度的概念,用来衡量引领蜂在有限次迭代过程中向全局最优解靠近或远离的程度,趋优度值可以评价个体的"发展潜力",趋优度值越低的个体,越需要增大变异的程度,以便找到质量更优的解.其次,专门设计了一种新的蜜蜂群体——粒子蜂,在引领蜂变异阶段根据趋优度的大小将引领蜂变异为侦查蜂和粒子蜂,粒子蜂的出现在很大程度上增加了种群的多样性,拓展了算法的搜索范围.然后,通过粒子蜂群算法种群序列是一个有限齐次马尔科夫链和种群进化单调性的分析,验证了本文所提算法的种群序列依概率1收敛于全局最优解集.最后,将本文所提算法应用于多个常见测试函数,并与经典蜂群算法、近年其他文献改进蜂群算法进行了仿真对比研究,仿真结果表明本文所提算法确实加大了种群的分散度、扩宽了搜索范围,从而具有更快的收敛速度和更高的寻优精度     

基于GPU改进的并行人工蜂群算法

相对于先前的并行人工蜂群算法进行了一些改进,主要采用OpenCL本地内存、并行规约等技术,提出了一种基于图形处理器（GPU）改进的并行人工蜂群算法．该算法将采蜜蜂映射为OpenCL一个工作项,跟随蜂采用右邻域优先的局部选择机制．实验结果表明：文中提出的改进并行人工蜂群算法提高了算法的执行效率,收敛速度得到提升．     

一种新型的基于自适应遗传算法的粒子滤波算法

针对粒子滤波算法的退化以及粒子多样性减弱问题,设计了一种新的基于自适应遗传算法的粒子滤波算法.该算法首先用粒子的重要性权重来度量其适应度值,依据粒子的适应度值自适应确定粒子进行遗传操作的概率;然后对选出的粒子实施交叉、变异操作;最后重新评估粒子的适应度并进行状态估计.这种可自适应调节概率的遗传操作能对粒子进行移动,从而提升了粒子的多样性,并使得粒子都能分布在状态的后验概率密度分布的周围.实验结果表明,该算法可有效提高非线性系统状态的估计精度,尤其在系统状态发生突变时,可以得到较好的估计精度.     

基于混合群智能算法优化BP神经网络的粮食产量预测

针对前馈神经网络预测粮食产量的方法易陷入局部最优的问题,提出一种基于粒子群算法和人工蜂群算法的改进BP神经网络模型.利用粒子群优化算法和人工蜂群算法在全局搜索能力上的不同优势,结合两者对BP神经网络的权值和阈值进一步优化,以提升粮食产量预测模型的准确性与鲁棒性.给出基于粒子群和人工蜂群混合的ABPSO算法的具体实现,并选择1979年至2012年我国粮食的产量及影响其产量的8项因素作为数据集进行试验.结果表明:改进的BP神经网络能够较好地预测国内近几年的粮食产量变化趋势;相比未优化的BP模型,新算法预测误差平均值由847 780 t降低至240 320 t,误差范围由1 894 200 t降低至586 800 t.     

融合视觉与雷达数据的改进粒子滤波车辆目标跟踪

针对视觉跟踪中由于尺寸变化累积误差导致目标丢失的问题,提出一种融合视觉与毫米波雷达数据的改进粒子滤波车辆跟踪算法。首先,引入遗传算法改善标准粒子滤波中的粒子退化与粒子衰退问题,根据退化程度计算动态自适应的遗传交叉概率,并利用高斯分布替代平均分布计算种群适应度。然后,将图像HSV直方图特征与改进粒子滤波算法结合,实现车辆多目标跟踪。最后,通过雷达目标投影点与视觉跟踪框的位置关系实现关联匹配,利用深度信息修正跟踪框的位置与尺寸。实验结果表明,相对于标准粒子滤波,改进的粒子滤波算法可以使平均跟踪准确率与精度分别提高22.1%与21.1%。相对于仅采用视觉跟踪,融合雷达数据的跟踪算法能够使车辆目标跟踪精度再次提高9.2%。     

基于分布式无味边缘粒子滤波的同步定位与地图构建

针对复杂环境下同步定位与地图构建(SLAM)中分布式粒子滤波算法存在计算量大、粒子退化严重的问题,在分布式算法的基础上结合无味粒子滤波和边缘化算法,提出了一种基于分布式无味边缘粒子滤波的算法.该算法依据分布式思想将系统分解为多个仅包含部分状态量的子系统,各子系统均采用无味粒子滤波算法进行状态估计,通过边缘化算法优化无味粒子滤波算法的边缘分布函数,主滤波器融合各子滤波器的数据计算最终结果,克服了滤波精度低、计算复杂度高的问题.最后,通过仿真试验证明改进的分布式边缘粒子滤波算法能够抑制粒子退化现象,具有较好的实时性和滤波精度,是解决SLAM的新的有效方法.     

捷联惯导系统初始对准中IUPF的应用与设计

针对大失准角条件下捷联惯导系统误差模型的非线性引起的初始对准误差问题,引入了粒子滤波技术.首先,利用加性四元数误差建立了大失准角条件下的系统误差模型.然后,将无迹变换算法和迭代算法引入粒子滤波方法中,提出了迭代无迹粒子滤波算法.并且,为了解决迭代无迹粒子滤波算法中由于粒子数量所导致的算法精度和算法实时性的矛盾,采用采样重要性重采样的方法对迭代无迹粒子滤波算法进行修正,提出了一种既具有迭代无迹粒子滤波精度又计算量较小的新的非线性滤波算法.最后,进行了半物理仿真和数字仿真,比较了经典粒子滤波、无迹粒子滤波和修正后的迭代无迹粒子滤波等多种方案的滤波效果.仿真结果表明,在大失准角条件下,采用修正后的迭代无迹粒子滤波方法可以有效提高初始对准精度和算法的实时性.