差分进化算法在气动力参数辨识中的应用

差分进化算法是一种新兴的优化算法,与最小二乘法等梯度类算法相比,它能够进行全局寻优且对初值不敏感,具有广泛的应用前景.建立某型飞机刚体运动的6自由度非线性动力学模型,在叠加一定比例白噪声的情况下获得其仿真数据,使用差分进化算法辨识出该型飞机的纵向运动气动力参数,辨识结果与真实值较为吻合,证明该算法是可行的.多组试验表明:对于该型飞机的动力学模型和仿真数据,使用差分进化算法的辨识结果与使用最小二乘法、普通粒子群算法的辨识结果相比,具有更高的精度和更强的鲁棒性.     

一种新的多目标粒子群算法的研究与应用

基于多目标粒子群优化算法的研究成果,以提升多目标优化方法性能为目标,结合铜电解稳态优化工程实际,提出了一种新的多目标优化粒子群算法.该方法采用可变的外部集策略和快速排序方法来减少优化计算量,采用拥挤度算子和强支配关系保证结果良好的分布性.测试函数的仿真对比分析及对铜电解实际过程数据的优化运行结果均表明该方法在收敛性、解的分布性及计算效率方面具有良好品质,特别是在求解三目标优化问题时的突出表现,表明这种算法在多目标优化领域具有更广泛的适用性.     

Modified binary particle swarm optimization

This paper presents a modified binary particle swarm optimization （BPSO） which adopts concepts of the genotype-phenotype representation and the mutation operator of genetic algorithms. Its main feature is that the BPSO can be treated as a continuous PSO. The proposed BPSO algorithm is tested on various benchmark functions, and its performance is compared with that of the original BPSO. Experimental results show that the modified BPSO outperforms the original BPSO algorithm.     

基于动量粒子群优化的社会网络分析

针对社会网络分析中的社区发现问题,在原有的粒子群优化算法的基础上,提出了一种基于动量粒子群优化算法,并且将此算法应用于社会网络分析中的社区发现研究中,提出了一种自适应社区发现方法.利用Newman提出的模块度作为适应度函数,在优化过程中自动获取社区数目,在Karate网络上的实验结果表明,所提出的算法能够有效地进行社区...     

粒子滤波融合跟踪方法

针对Kalman滤波不能处理多传感器量测信息融合中的非线性问题,提出了一种基于粒子滤波方法的融合跟踪算法.通过对量测方程的非线性分析,利用粒子滤波器计算目标状态估计值,通过线性迭代的方式得到系统的最优估计.仿真结果表明,与采用Kalman滤波的方法相比,该算法具有更高的估计精度和更少的计算量.相比于单传感器,减少了量测信息的模糊性,提高了资源的利用率.     

一种自适应调节粒子群优化算法的研究

针对粒子群优化算法容易出现早熟收敛和稳定性低的现象,提出一种自适应调节的粒子群算法.算法中通过自适应调节适应度值的均匀分布保持种群的多样性,该策略能够提高算法的全局搜索能力,同时可避免阈值对算法稳定性的影响.另外采用自适应周期性变异的惯性权重对粒子的速度进行更新,可改善算法的局部搜索能力和稳定性.使用多维标准函数对改进的算法进行仿真试验,结果表明,算法具有较好的全局搜索精度和稳定性,避免了早熟收敛.     

粒子群优化-BP神经网络对岩爆的预测

岩爆是典型高地应力区主要地质灾害之一,其预测理论和发生机制的研究目前并不成熟.本文通过选择合适的影响岩爆程度的主要因素,应用BP神经网络对岩爆样本进行训练并利用预测样本进行检验,由于BP神经网络的初始权值和阀值对网络学习效率和预测结果有影响,因此其对检验样本的预测结果往往不够理想.利用粒子群算法(PSO)对BP网络的初始权值和阀值进行优化,将改进后的BP神经网络算法应用于预测,预测的结果优于BP神经网络.表明利用PSO-BP神经网络算法对实际工程中的岩爆进行预测是可行的.     

基于PSO的支持向量机多元控制图均值偏移诊断模型

为了诊断多元控制图发出的报警信号是由哪一个或者哪些变量组合发生均值偏移引起的,提出了基于粒子群优化（PSO）算法的支持向量机（SVM）多元控制图均值偏移诊断模型．模型中使用丁。控制图对多元过程进行控制,在假设过程方差．协方差矩阵保持不变的前提下,根据不同的均值偏移模式,产生SVM训练数据集和测试数据集,用Ps0对SVM的参数进行优化,最终得到优化的SVM模型．结果表明,基于粒子群优化算法的支持向量机模型（SVM．PSO）比基于SVM和基于神经网络（ANN）模型的分类能力更强,分类准确率超过85％．     

利用粒子滤波原理求解函数优化问题

针对多维函数优化容易陷入局部极小值问题,提出一种基于粒子滤波原理的优化算法.首先简要地介绍粒子滤波算法的基本原理;再针对函数优化问题,阐述利用粒子滤波实现优化算法的基本思想,并介绍了其具体的实现步骤,同时为了丰富粒子的多样性,引入了遗传算法的交叉和变异操作;最后为了验证新算法的有效性,采用30维的Benchmark函数进行仿真实验.仿真实验结果表明:基于粒子滤波的优化算法在解决多维函数优化问题方面较其他优化算法具有更强的全局搜索能力和求解精度,这也为优化算法的研究提供一种新的途径和手段.     

基于多尺度小波变换角点特性的图像配准研究

针对传统单尺度角点检测算法易产生伪角点和在角点匹配过程中计算复杂,容易产生误匹配等缺点,提出一种基于多尺度小波变换角点特性的图像配准方法.该算法首先采用多尺度小波变换的二维图像角点检测算法采检测参考图和待配准图的角点信息,然后采用两图角点对的欧几里德距离平均值的极小值作为两图角点对配准准则,利用改进的粒子群优化(Par...