基于四元数EKF算法的小型无人机姿态估计

针对小型无人机设计的姿态测量系统,提出一种用于小型无人机姿态估计的四元数扩展Kalman滤波算法.该算法通过建立四元数姿态运动模型和航姿传感器测量模型,构建了以四元数和陀螺仪随机漂移为状态向量、以加速度计测量值和磁阻仪解算的航向角为观测向量的扩展Kalman滤波器,并设计了自适应测量噪声协方差矩阵修正法.实验结果表明,该算法不但解决了微机电系统惯性器件用于载体姿态测量时精度低、易发散、易被干扰的问题,而且显著减小了陀螺仪随机漂移对姿态估计的影响,有效提高了姿态估计的精度.     

一种基于粒子群算法和Hopfield网络求解TSP问题的方法

针对Hopfield网络求解TSP问题经常出现局部最优解,将粒子群算法(PSO)与Hopfield神经网络结合,提出一种基于粒子群的Hopfield神经网络方法. 实验证实这种方法能够以更大概率收敛到全局最优.     

基于群集智能算法的路径规划问题

在工业及服务系统行业,特别是物流及交通运输系统中经常遇到路径规划问题。该文针对自动化立体仓库单拣选台分层水平旋转货架系统,建立了数学模型,引入基于群集智能的蚁群优化算法解决货物拣选路径规划问题。该方法能够对旋转货架系统存储的货物进行快速拣选,并在全局内找到最优货物拣选路径,求解质量高,计算时间短。在货单条目为40的情况下,该文使用改进的蚁群算法求解最优拣选路径比模拟退火算法减小了1 367.17s,比混合遗传算法节省了533.4 s。实验表明该方法适合求解中小规模货物拣选路径规划问题。     

求解通信优化问题的一种微粒群优化方法

简述了微粒群优化算法的原理、流程及其参数,在此基础上,针对其在通信中的应用,提出了一种基于分布式计算的多目标微粒群算法分割域多目标PSO算法(简称DRMPSO),并将其用于基站优化问题·仿真研究结果表明,它能很好地解决移动通信中的基站优化问题,并可被有效推广到处理诸如信道分配、网络拓扑优化设计、IP组播、Adhoc簇结构及组播路由等通信服务·     

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.     

基于动态罚函数的PSO-CO算法

本文分析了协同优化算法中所存在的问题,采用动态罚函数的解决思路,对系统级中的一致性等式约束问题进行改造,使其成为一无约束问题.另外,提出不同学科分配不同的惩罚权重的方法,大大提高了计算精度.同时,以粒子群算法替代了原有的求解算法,消除了初始解对优化结果的影响,也改善了算法的整体求解速度.在Matlab软件中实现该算法的运行,同时通过两个典型算例对该算法进行验证,表明其具有较好的优化性能.     

指定备选点的配送中心选址-库存模型

为解决物流网络节点备选点受法律、法规及地质等条件限制问题,在可变建设成本LMRP模型研究基础上,从优化角度将模型扩展为指定备选点的LMRPVCC选址-库存问题。结合粒子群算法的特点,设计了指定备选点的可变建设成本配送中心选址-库存模型的初始粒子,并通过连锁零售企业HX公司配送中心进行实证研究。结果表明：配送中心建设成本、下游运输成本、配送中心运营成本和安全库存成本各占总成本的26%、42%、31%、1%。与Daskin文中得出的成本比例图相比,建设成本增长了4%,下游运输成本提高1%,配送中心运营成本降低了5%。     

基于改进微粒群算法的带有软水管的混凝土热学参数反分析

埋设冷却水管是常用的混凝土温控措施之一,塑料质水管由于铺设快捷、接头方便、价格便宜而得到广泛应用,但其在温控防裂分析计算中热分析参数很难确定.根据曹娥江大闸施工现场实测的温度值,利用改进微粒群算法对大闸混凝土温度场进行反演计算,并将计算值和实测值进行对比,分析计算结果的合理性,得到反映混凝土热学性能的参数.反演结果表明,微粒群算法作为一种优化算法,具有收敛速度快、效果好等特点.     

基于粒子群算法的导弹模糊导引律设计

针对传统模糊制导律的模糊设计随意性,提出采用粒子群优化算法对模糊导引律的参数优化的方法．利用粒子群优化方法调整模糊变量隶属度,比例因子等参数,并通过反复优化使模糊推理规则接近于最优．该方法克服了模糊逻辑设计中的随意性,提高了模糊制导律的精度和鲁棒性．仿真结果表明了这种优化方法得到的模糊比例导引律明显优于传统比例导引律．     

计及V2G的最优调频功率分配研究

以合理分配调频功率为主要目标,建立了以电动汽车接入电网(V2G)调频服务收益最大化和最终电荷状态方差最小化为优化目标的数学模型,并以纽约州独立系统交易运行机构(NYISO)的实时辅助服务价格和负荷数据为例,利用粒子群优化算法优化目标函数,对比分析不同方案下的仿真结果。仿真结果表明:引入权重系数有效地避免V2G调频服务中电动汽车"高充低放"的现象;提出的多目标优化方案使得电动汽车代理商获得最大调频利润的同时,调频功率在电动汽车中的分配更加合理。