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改进粒子群算法在电力调度自动化中的应用研究 被引量：6
1
作者 龚舒 江雄烽 +1 位作者 刘雯 谢虎 《自动化仪表》 CAS 2023年第2期106-110,共5页
为了提升自动化设备电力调度的评估水平,采用广泛使用的神经网络算法,通过对电力系统参数的重新设置,根据正态分布衰减惯性权重策略对粒子群算法进行了改进和优化。在此基础上,提出正态分布衰减惯性权重的粒子群优化(NDPSO)算法,并利用... 为了提升自动化设备电力调度的评估水平,采用广泛使用的神经网络算法,通过对电力系统参数的重新设置,根据正态分布衰减惯性权重策略对粒子群算法进行了改进和优化。在此基础上,提出正态分布衰减惯性权重的粒子群优化(NDPSO)算法,并利用检测函数分析算法性能。试验结果表明,NDPSO算法最佳正态分布的趋势参数为0.443 3;在Sphere函数上优化结果的最小值为555.31,平均值为2 034.00,标准差为919.58,惯性权重在前期的取值较大。上述结果与其他算法对比都处于领先水平。所设计的算法在保证收敛精度的同时,加快了收敛速度。改进的粒子群算法对神经网络模型具备一定优化能力,能够兼顾全局搜索和局部开发。该研究对电力调度自动化中设备的评估具有重要意义。 展开更多
关键词 改进粒子群算法 电力调度自动化设备 神经网络 惯性权重 正态分布衰减惯性权重的粒子群优化算法
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基于改进粒子群算法的高速载荷控制参数优化
2
作者 樊力维 范辉 +3 位作者 吕建国 吕瑞 刘伟 吝龙艳 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第11期58-62,共5页
高速载荷入水前需要实现合成攻角的瞬时控制,而高速载荷瞬时姿态控制参数是决定高速载荷能否在合理的合成攻角范围内入水的关键。因此,针对高速载荷瞬时姿态控制参数的整定与优化,本文设计一种改进的粒子群优化算法,设计惯性权重自适应... 高速载荷入水前需要实现合成攻角的瞬时控制,而高速载荷瞬时姿态控制参数是决定高速载荷能否在合理的合成攻角范围内入水的关键。因此,针对高速载荷瞬时姿态控制参数的整定与优化,本文设计一种改进的粒子群优化算法,设计惯性权重自适应调整方式,使不同粒子根据自身搜索效果产生不同的惯性权重,并且引入遗传算法的思想改善粒子群的搜索能力,从而提高粒子群优化算法的寻优能力,得到恶劣初始条件下高速载荷瞬时姿态控制较高的寻优成功率。 展开更多
关键词 粒子群算法 遗传算法 惯性权重
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基于TanW-ArccosC PSO算法的PP求解与实证分析
3
作者 姚琳 贾文生 《计算机仿真》 2024年第2期289-294,共6页
通过结合正切函数Tan-W和反余弦函数Arccos-C提出了一种改进的粒子群优化算法,简称TanW-ArccosC PSO算法。TanW-ArccosC PSO算法通过对惯性权重和学习因子的改进,增加了粒子群的多样性,增强了算法的搜索能力,提高了算法的收敛速度。针... 通过结合正切函数Tan-W和反余弦函数Arccos-C提出了一种改进的粒子群优化算法,简称TanW-ArccosC PSO算法。TanW-ArccosC PSO算法通过对惯性权重和学习因子的改进,增加了粒子群的多样性,增强了算法的搜索能力,提高了算法的收敛速度。针对投资组合问题,通过在大智慧软件中随机提取数据,利用MATLAB软件,分别用改进的TanW-ArccosC PSO算法和标准PSO算法进行求解与实证分析其投资组合问题的投资比例和CVaR值,实证分析结果表明TanW-ArccosC PSO算法具有更良好的搜索能力、低风险性以及可操作性。 展开更多
关键词 粒子群算法 惯性权重 学习因子 投资组合问题
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引入欧椋鸟群飞行机制的改进粒子群算法 被引量：6
4
作者 孙锋利 何明一 高全华 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第5期1666-1669,1697,共5页
传统粒子群算法存在早熟、精度低等不足,许多改进算法尽管性能略有提高,但依然存在原有弊端。生物学家对欧椋鸟群的最新研究发现:鸟群飞行机制中个体间存在拓扑相互作用,与距离远近无关。受这一研究成果启发,提出一种引入欧椋鸟飞行机... 传统粒子群算法存在早熟、精度低等不足,许多改进算法尽管性能略有提高,但依然存在原有弊端。生物学家对欧椋鸟群的最新研究发现:鸟群飞行机制中个体间存在拓扑相互作用,与距离远近无关。受这一研究成果启发,提出一种引入欧椋鸟飞行机制的改进粒子群算法。该算法在进化策略上引入拓扑作用和猎食动物的惊扰机制,在参数选择上提出粒子群动能的概念,在线性递减权重框架下通过粒子动能自适应更新惯性权重,拓扑作用集合采用最近邻粒子构成,将拓扑因子与惯性权重相联系,达到进化状态的平衡和自适应性。仿真实验表明,改进算法在精度、成功率和效率上具有一定的优势,尤其是对多模态优化问题。 展开更多
关键词 粒子群算法 Kennedy-Eberhart模型 惯性权重 拓扑作用 多模态问题
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基于巴特沃斯幅频特性的自适应粒子群算法
5
作者 吴子洋 刘旋 +1 位作者 章永龙 朱俊武 《扬州大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第3期46-52,共7页
针对传统粒子群算法存在求解精度低和易陷入局部最优等问题,提出一种基于巴特沃斯幅频特性的自适应粒子群算法(Butterworth amplitude-frequency characteristics based adaptive particle swarm optimization algorithm,BAC-PSO).一方... 针对传统粒子群算法存在求解精度低和易陷入局部最优等问题,提出一种基于巴特沃斯幅频特性的自适应粒子群算法(Butterworth amplitude-frequency characteristics based adaptive particle swarm optimization algorithm,BAC-PSO).一方面,借助巴特沃斯幅频特性设计一种惯性权重非线性递减策略,均衡算法中粒子的局部与全局搜索能力;另一方面,通过S型函数的粒子群优化策略和Sigmoid函数改进位置更新方法,进一步提升算法的求解精度.以5个经典的测试函数为基准,将BAC-PSO算法与5种经典粒子群算法的性能进行对比,并将其应用到求解压力容器模型的设计问题中.实验结果表明,相较于其他经典粒子群算法,BAC-PSO算法的求解精度更高,收敛速度更快,稳定性更好. 展开更多
关键词 粒子群算法 巴特沃斯幅频特性 自适应 惯性权重 压力容器模型
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基于改进蜉蝣算法优化多阈值图像分割
6
作者 贺航 许连杰 +2 位作者 李高源 吕容飞 王喜良 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第12期5059-5068,共10页
针对图像多阈值分割中存在分割效率低、计算时间长以及精度不高等问题,提出了一种基于改进蜉蝣算法的多阈值图像分割算法。首先,在初始化阶段引入类随机采样方法中的Sobol序列,增强种群的遍历性和多样性;其次,提出一种自适应非线性惯性... 针对图像多阈值分割中存在分割效率低、计算时间长以及精度不高等问题,提出了一种基于改进蜉蝣算法的多阈值图像分割算法。首先,在初始化阶段引入类随机采样方法中的Sobol序列,增强种群的遍历性和多样性;其次,提出一种自适应非线性惯性权重,平衡了全局与局部寻优能力,提高了算法的收敛效率,利于种群向最优解逼近;最后,采用指数熵作为计算适应度的目标函数,通过改进蜉蝣算法对图像分割的多阈值组合进行寻优,确定最优分割阈值。为了验证该改进算法的有效性,选择了伯克利图像来进行分割验证,并与其他智能算法进行比较。实验结果表明:该改进算法在分割准确性、计算时间、结构衡量指标(structure similarity index measure,SSIM)和峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)上均优于对比算法,能快速有效地解决复杂多目标图像的多阈值分割问题,具有较强的工程实用性。 展开更多
关键词 多阈值图像分割 蜉蝣算法 Sobol序列 惯性权重 指数熵 智能优化算法
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改进蝙蝠算法的无人机路径规划 被引量：1
7
作者 丁元明 侯孟珂 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第9期26-33,共8页
为了解决现存无人机(UAV)路径规划求解精度和求解速度难以平衡问题,基于蝙蝠算法(BA),提出了一种新型无人机路径规划算法。将粒子群算法(PSO)中的个体最优因素引入到BA的全局随机飞行搜索中,用于增加路径搜索的发散性。在BA局部搜索阶段... 为了解决现存无人机(UAV)路径规划求解精度和求解速度难以平衡问题,基于蝙蝠算法(BA),提出了一种新型无人机路径规划算法。将粒子群算法(PSO)中的个体最优因素引入到BA的全局随机飞行搜索中,用于增加路径搜索的发散性。在BA局部搜索阶段,利用高斯分布与柯西分布融合的模型约束局部搜索和新解的产生。再将最优成功率策略动态调节的惯性权值引入算法,提出了新型无人机路径规划算法(OS-PSOBA)。结合实际环境,搭建了模拟飞行环境模型,将OS-PSOBA与PSO、BA进行对比。仿真实验证明,OS-PSOBA与PSO和BA算法相比,OS-PSOBA展示了算法的优越性,快速、有效地完成UAV路径规划任务。 展开更多
关键词 无人机路径规划 粒子群算法 蝙蝠算法 最优成功率策略 惯性权值
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基于改进PSO的装备维修任务调度方法 被引量：3
8
作者 吕亚娜 田永林 杜秀丽 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2021年第4期152-156,共5页
针对现有装备维修任务调度方法存在维修时间过长、维修成本过高的问题,提出了基于改进粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的装备维修任务调度方法。建立了以装备重要程度、维修时间、维修成本为指标的装备维修任务调度模型;... 针对现有装备维修任务调度方法存在维修时间过长、维修成本过高的问题,提出了基于改进粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的装备维修任务调度方法。建立了以装备重要程度、维修时间、维修成本为指标的装备维修任务调度模型;从惯性权重、学习因子两个方面,提出了基于改进粒子群算法的装备维修任务调度模型求解方法;设计了算法仿真实例,仿真结果表明,该算法具有更快的收敛速度及更好的全局寻优能力,降低了维修时间,节约了维修成本,有效提高了装备维修任务调度的合理性。 展开更多
关键词 装备维修 任务调度 改进PSO算法 惯性权重 学习因子
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基于改进PSO算法的含风电场电力系统网架扩展规划研究 被引量：3
9
作者 周建华 孙蓉 +2 位作者 陈久林 袁越 袁晓冬 《江苏电机工程》 2014年第5期28-31,共4页
基于改进后的PSO算法,研究了如何利用网架扩展规划,来缓解风电并网发电后部分线路出现输电阻塞的现象。在PSO算法中,惯性权重和学习因子分别是控制PSO算法全局搜索和局部搜索的关键性可调整参数。为避免陷入局部解,同时加快收敛速度,提... 基于改进后的PSO算法,研究了如何利用网架扩展规划,来缓解风电并网发电后部分线路出现输电阻塞的现象。在PSO算法中,惯性权重和学习因子分别是控制PSO算法全局搜索和局部搜索的关键性可调整参数。为避免陷入局部解,同时加快收敛速度,提出了同时动态优化调整惯性权重和学习因子的改进PSO算法。基于IEEE39节点的仿真算例表明:在保证获得最优解的前提下,该算法的收敛速度显著加快。 展开更多
关键词 网架扩展规划 PSO算法 惯性权重 学习因子
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粒子群算法优化机器人路径规划的研究 被引量：11
10
作者 巫光福 万路萍 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2022年第11期1759-1764,共6页
针对标准粒子群算法在移动机器人路径规划问题上存在的收敛速度慢、易陷入“早熟”现象以及路径不平滑等缺点,对粒子群优化算法进行改进,该方法在粒子陷入局部最优值时,对全局最优粒子的速度进行了轻微的干扰,从而提高收敛速度。为了平... 针对标准粒子群算法在移动机器人路径规划问题上存在的收敛速度慢、易陷入“早熟”现象以及路径不平滑等缺点,对粒子群优化算法进行改进,该方法在粒子陷入局部最优值时,对全局最优粒子的速度进行了轻微的干扰,从而提高收敛速度。为了平衡局部和全局搜索能力,提出了非线性惯性权重。最后提出一个考虑路径最短和平滑性的适应度函数。仿真结果表明,在一个动态环境中,改进之后的粒子群优化算法收敛快,并能避开障碍物,寻找到符合要求的最优路径。 展开更多
关键词 粒子群算法 非线性惯性权重 平滑性 路径规划
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基于改进粒子群算法的光伏系统MPPT控制研究 被引量：10
11
作者 梁明玉 蔡新红 赵咪 《计算机仿真》 北大核心 2021年第10期133-139,153,共8页
光伏(PV)阵列输出的功率-电压特性曲线在部分阴影条件下具有多个峰值,传统的最大功率点跟踪算法,无法准确跟踪光伏系统的全局最大功率点而且效率低下。由于粒子群优化(PSO)算法非常适合解决多极优化问题,因此,提出了一种随机惯性权重的... 光伏(PV)阵列输出的功率-电压特性曲线在部分阴影条件下具有多个峰值,传统的最大功率点跟踪算法,无法准确跟踪光伏系统的全局最大功率点而且效率低下。由于粒子群优化(PSO)算法非常适合解决多极优化问题,因此,提出了一种随机惯性权重的PSO算法来实现全局最大功率点跟踪。通过改善传统PSO算法的惯性权重系数并优化粒子的搜索顺序,可以减少迭代次数,从而在更短的时间内找到MPP(最大功率点),以确保准确的跟踪最大功率,使系统始终保持最高效率运行。最后,搭建了局部阴影条件下的光伏阵列仿真模型,对提出的算法进行了仿真验证,并与传统的扰动观察法对比分析,仿真结果表明,相较于传统的扰动观察法,利用改进的智能算法,有效地解决了光伏系统在局部阴影条件下准确的追踪系统全局最大功率点的问题,并且加快了系统控制器的响应速度、有效地抑制震荡并且提高了追踪效率。 展开更多
关键词 光伏 最大功率点跟踪 局部阴影 粒子群优化 随机惯性
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改进自适应惯性权重粒子群算法及其在核动力管道布置中的应用 被引量：5
12
作者 林焰 辛登月 +2 位作者 卞璇屹 张乔宇 李铁骊 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2023年第3期1-12,25,共13页
[目的]旨在研究非线性自适应惯性权重粒子群优化算法,实现船用核动力一回路系统管道路径的布置优化设计。[方法]根据船用核动力一回路系统的管道布局设计特点,建立一回路系统的管道布局空间模型、约束条件和评价函数;基于管道节点数量,... [目的]旨在研究非线性自适应惯性权重粒子群优化算法,实现船用核动力一回路系统管道路径的布置优化设计。[方法]根据船用核动力一回路系统的管道布局设计特点,建立一回路系统的管道布局空间模型、约束条件和评价函数;基于管道节点数量,提出一种粒子群优化(PSO)算法的新型定长编码方法,然后结合该编码方法建立方向引导机制;在此基础上,针对粒子群优化算法易陷入局部最优解、收敛速度慢的缺点,结合辅助线性变化的学习因子,提出一种基于非线性自适应惯性权重的改进粒子群优化算法;将改进粒子群优化算法与协同进化算法相结合,提出一种用于求解分支管道布局问题的协同进化粒子群优化算法,以用于核动力一回路系统的管道布局优化。[结果]仿真结果显示,所提的改进算法与标准算法相比收敛速度提高了40%~50%,不仅能够得到更好的管道布局效果,还解决了标准粒子群优化算法容易陷入局部最优解的问题。[结论]研究成果可为船用核动力一回路系统管道布置的优化设计提供有益的参考。 展开更多
关键词 船用核动力 一回路系统 粒子群优化算法 非线性惯性权重 自适应 线性学习因子
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基于改进粒子群算法的无人机路径规划 被引量：3
13
作者 叶梓菁 魏文红 +1 位作者 李环 吴帅 《东莞理工学院学报》 2023年第3期18-23,共6页
粒子群算法由于搜索速度快、易于实现等优点,在处理环境复杂、约束条件多的无人机路径规划中,可克服传统算法寻优能力不足、计算量大、难于规划出最优路径的缺陷。但是传统粒子群算法存在早期收敛速度较快、后期易陷入局部最优等缺点,... 粒子群算法由于搜索速度快、易于实现等优点,在处理环境复杂、约束条件多的无人机路径规划中,可克服传统算法寻优能力不足、计算量大、难于规划出最优路径的缺陷。但是传统粒子群算法存在早期收敛速度较快、后期易陷入局部最优等缺点,为解决此问题,本文通过设置随机惯性权重、增加扰动粒子更新机制对粒子群算法进行改进并应用于无人机路径规划。通过仿真实验证明,本文提出的改进PSO算法在算法稳定性、路径规划效果等方面均优于传统PSO算法。 展开更多
关键词 无人机 路径规划 随机惯性权重 扰动粒子 改进粒子群算法
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基于自适应反向学习秃鹰搜索算法的最优潮流计算 被引量：2
14
作者 陈将宏 胡炀 +1 位作者 饶佳黎 李伟亮 《电工材料》 CAS 2023年第1期85-93,共9页
针对秃鹰搜索算法(BES)易陷入局部最优、全局搜索与局部开发难以平衡的缺点,引入反向学习策略,促使秃鹰个体进行竞争,结合柯西变异策略和自适应惯性权重因子,提出了一种自适应反向学习秃鹰搜索算法(AOBES),并将其引入最优潮流问题求解。... 针对秃鹰搜索算法(BES)易陷入局部最优、全局搜索与局部开发难以平衡的缺点,引入反向学习策略,促使秃鹰个体进行竞争,结合柯西变异策略和自适应惯性权重因子,提出了一种自适应反向学习秃鹰搜索算法(AOBES),并将其引入最优潮流问题求解。IEEE30节点系统仿真结果表明,采用AOBES算法求解最优潮流问题具有寻优精度高、稳健性强等优势。 展开更多
关键词 秃鹰搜素算法 柯西变异 自适应惯性权重 反向学习策略 最优潮流
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基于改进BOA-ELM的热轧带钢宽度预测
15
作者 陈啸天 张帅 +1 位作者 杨培宏 张勇 《锻压技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期101-106,126,共7页
针对传统粗轧宽度预测模型参数强耦合、非线性等特点,从数据驱动角度出发,提出一种基于改进蝴蝶算法优化极限学习机(IBOA-ELM)的粗轧宽度预测模型。首先,利用蝴蝶优化算法(BOA)对极限学习机(ELM)的随机权重和偏置进行参数寻优,以提高EL... 针对传统粗轧宽度预测模型参数强耦合、非线性等特点,从数据驱动角度出发,提出一种基于改进蝴蝶算法优化极限学习机(IBOA-ELM)的粗轧宽度预测模型。首先,利用蝴蝶优化算法(BOA)对极限学习机(ELM)的随机权重和偏置进行参数寻优,以提高ELM模型的预测精度。然后,针对蝴蝶优化算法易陷入局部最优及收敛性差等问题,引入Fuch混沌映射、非线性惯性权重和折射反向学习等策略改进蝴蝶优化算法,进一步提高宽度预测模型的精度。最后,通过某钢厂热轧生产现场数据对该模型进行仿真测试。结果表明:基于数据驱动的IBOA-ELM模型在预测精度方面具有明显优势,预测粗轧宽度误差在±8 mm以内的命中率为93%,明显优于对照模型,可用于热轧带钢粗轧宽度预测且具有较强的适用性。 展开更多
关键词 粗轧宽度预测 热轧带钢 蝴蝶优化算法 Fuch混沌映射 非线性惯性权重 折射反向学习
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基于时序配合的主从微电网需求侧资源动态聚类算法
16
作者 袁晓鹏 申少辉 +1 位作者 汪涛 关英宇 《微型电脑应用》 2024年第5期149-152,共4页
为了合理利用和动态聚类主从微电网需求侧资源,提高资源利用效率和运行性能,提出了基于时序配合的主从微电网需求侧资源动态聚类算法。在时序配合下,对主从微电网需求侧资源进行提取。将主从微电网需求侧资源负荷峰谷差、负荷波动率最... 为了合理利用和动态聚类主从微电网需求侧资源,提高资源利用效率和运行性能,提出了基于时序配合的主从微电网需求侧资源动态聚类算法。在时序配合下,对主从微电网需求侧资源进行提取。将主从微电网需求侧资源负荷峰谷差、负荷波动率最小化和负荷消纳率最大化作为目标函数,设定主从微电网需求侧资源曲线波动率和负荷互补约束条件,构建主从微电网需求侧资源动态聚类模型。基于动态调整惯性权重的粒子群算法,求解主从微电网需求侧资源动态聚类模型,实现主从微电网需求侧资源动态聚类。实验结果表明,所提算法的主从微电网需求侧资源动态聚类效果较好,能够有效实现主从微电网需求侧资源的合理利用,提高主从微电网需求侧资源动态聚类效率。 展开更多
关键词 时序配合 主从微电网 动态调整惯性权重 需求侧资源 粒子群算法 资源动态聚类
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精英反向学习及柯西扰动引导的瞪羚优化算法
17
作者 班云飞 张达敏 +1 位作者 左锋琴 沈倩雯 《国外电子测量技术》 2024年第7期1-13,共13页
针对瞪羚优化算法收敛精度低和易陷入局部最优的问题,提出一种精英反向学习及柯西扰动引导的瞪羚优化算法(improved gazelle optimization algorithm,IGOA)。首先,对瞪羚个体利用精英反向学习策略进行初始化,提升初始解的质量并增加种... 针对瞪羚优化算法收敛精度低和易陷入局部最优的问题,提出一种精英反向学习及柯西扰动引导的瞪羚优化算法(improved gazelle optimization algorithm,IGOA)。首先,对瞪羚个体利用精英反向学习策略进行初始化,提升初始解的质量并增加种群多样性;其次,在算法迭代初期,利用二阶段非线性惯性权重引导种群的位置更新方式,提高算法的精度并均衡算法的全局搜索和局部搜索;最后,将存活率引导的柯西扰动策略引入勘探阶段种群的位置更新公式中,提升算法跳出局部最优的能力。利用12个基准测试函数和Wilcoxon秩和检验在8个对比算法上进行实验检测,结果表明改进算法寻优精度更高、收敛速度更快且具有跳出局部最优的能力。在齿轮系和三杆桁架设计两个实际工程问题上验证了IGOA的实用性和有效性。 展开更多
关键词 瞪羚优化算法 精英反向学习 二阶段非线性惯性权重 柯西扰动 工程问题
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基于改进粒子群算法的无人机航迹规划 被引量：1
18
作者 刘春玲 冯锦龙 +1 位作者 田玉琪 张琪珍 《计算机仿真》 北大核心 2023年第10期38-43,共6页
标准粒子群算法在解决无人机航迹规划问题上容易陷入局部最优解。针对上述问题,提出了随机位置突变的自适应粒子群算法。算法选择基于凸函数的自适应惯性权重递减模型,能够同时兼顾全局搜索和局部精细搜索,引入早熟判定机制和位置突变机... 标准粒子群算法在解决无人机航迹规划问题上容易陷入局部最优解。针对上述问题,提出了随机位置突变的自适应粒子群算法。算法选择基于凸函数的自适应惯性权重递减模型,能够同时兼顾全局搜索和局部精细搜索,引入早熟判定机制和位置突变机制,通过该机制使得群体符合位置突变条件时,各个粒子将会在保留记忆和速度的基础上,跳跃到一个新的位置进行搜索,增加了群体的多样性,具备了跳出局部最优的能力。通过MATLAB仿真表明,基于随机位置突变的自适应粒子群算法收敛效果有显著提升,并且改进算法的复杂度没有明显增加。所提算法在复杂环境下的适用性要远远优于标准粒子群算法,在航迹规划问题上具备可行性和优越性。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 随机位置突变 自适应惯性权重 三维航迹规划
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基于改进PSO算法对榴弹最佳杀伤面积的计算
19
作者 刘双庆 杨臻 +1 位作者 郁卫星 王永艳 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2023年第3期95-100,共6页
为了获得榴弹在空中爆炸时的最佳杀伤参数,提出了一种最优参数计算方法。以卧姿人员为杀伤目标,建立了杀伤面积与落速、落角和炸高的数学模型和优化模型,利用随机惯性权重法对标准粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)算法... 为了获得榴弹在空中爆炸时的最佳杀伤参数,提出了一种最优参数计算方法。以卧姿人员为杀伤目标,建立了杀伤面积与落速、落角和炸高的数学模型和优化模型,利用随机惯性权重法对标准粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)算法中的惯性权重进行改进,采用改进后的算法对榴弹最佳杀伤参数进行计算。结果表明:改进的算法对比传统计算方法,计算精度更高,最大炸高改进误差超过0.1 m,对比标准PSO算法需要的粒子数量更少,收敛速度更快。为榴弹最佳杀伤参数的设计提供了一种高效计算方法。 展开更多
关键词 榴弹 杀伤面积 粒子群优化算法PSO 随机惯性权重
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面向林业资源防护的CGPSO算法UAV航迹优化应用研究
20
作者 赵永辉 万晓玉 +2 位作者 吕勇 刘雪妍 刘淑玉 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2023年第12期252-259,共8页
针对传统PSO无人机航迹规划算法在林业资源防护任务中存在收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,提出了一种基于CGPSO的无人机航迹优化算法(cauchy gauss particle swarm optimization, CGPSO)。借助雷达传感器对林间环境进行预检,构建了... 针对传统PSO无人机航迹规划算法在林业资源防护任务中存在收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,提出了一种基于CGPSO的无人机航迹优化算法(cauchy gauss particle swarm optimization, CGPSO)。借助雷达传感器对林间环境进行预检,构建了无人机飞行任务环境模型;引入了自适应惯性权重和融合柯西-高斯变异算子调整粒子群算法,平衡全局-局部收敛速度,优化局部极值问题;综合分析了无人机航迹长度代价、障碍物碰撞代价和高程范围代价,建立了航迹规划适应度函数。仿真结果显示,所规划算法适应度标准差达到了0.148 6,用时54.34 s,相比PSO算法,收敛代价值减少了42%,用时提升了25%,与所有算法相比,整体航迹具有较强的鲁棒性,对环境的适应性更优。因此,采用新规划航迹算法在林区进行林业资源防护工作是可行的。 展开更多
关键词 无人机航迹规划 粒子群算法 雷达传感器 自适应惯性权重 柯西-高斯变异
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