为了实现微型足球机器人的平滑最优路径规划，提出了一种结合Ferguson样条路径描述和改进粒子群优化算法的路径规划方法。利用Ferguson样条描述移动机器人路径，将路径规划问题转化为三次样条曲线的参数优化问题，借助改进的具有速度变异的粒子群算法进行路径优化。仿真实验表明，算法可以有效进行障碍环境下机器人的无碰撞路径规划，改进的粒子群算法进行路径优化迭代80次左右即可收敛，规划路径平滑、合理，有一定的实用价值。
2023-04-13 09:56:56
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在基于粒子群优化的节点定位过程中，惯性权重的设置对算法收敛速度和定位精度有着重要影响。本文从两个方面对其进行改进：利用节点间的连通信息对未知节点可能存在的区域进行估计，缩小粒子搜索范围；根据未知节点存在区域，对粒子群优化算法的惯性权重设置进行改进。仿真结果表明，改进算法的定位精度和稳定性有明显的提高，是一种可行的无线传感器网络节点定位的解决方案。
2022-11-27 21:14:34
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针对无线传感器网络分簇路由协议所筛选簇头节点的位置分布不均衡及转发节点的数据传输路径不合理会加剧节点能量消耗、缩短网络生存周期的问题，提出一种基于改进粒子群优化算法的分簇路由协议。在簇头选举过程中，通过定义节点的能量因子和位置均衡因子建立新的适应度函数，评估和选择更优的候选簇头节点；通过优化的自适应学习因子调整候选簇头节点的位置更新速度，扩大局部搜索并加快全局搜索的收敛速度。根据转发节点与基站的距离确定采用单跳还是多跳传输方式，设计一种基于最小生成树的多跳方法，为转发节点数据传输选择最优的多跳路径。仿真测试结果表明，基于改进粒子群算法的分簇路由协议能够选举能量与位置更均衡的簇头节点和转发节点，缩短了网络的通信距离，节点的能耗更低且更均衡，有效延长了网络生存周期。
2022-07-14 21:51:28
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闭环时滞模型参数的辨识一直是先进工业控制领域的一个重要课题。然而由于时滞的存在,被控量不能及时地反映系统所承受的扰动,从而产生明显的超调,使得控制系统的稳定性变差。本文充分利用粒子群优化算法收敛速度较快和混沌运动遍历性的优点,提出了一种基于混沌优化思想的混沌粒子群优化算法来直接辨识含有滞后环节的被控对象的闭环传递函数,而不用将其转化为状态方程。将闭环时滞系统的传递函数通过z变换转化为离散的差分方程,对于滞后环节的处理,用一阶Pade近似。利用CPSO的全局优化能力来极小化误差准则函数,从而获得模型参数的估
2022-05-06 17:20:45
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电力系统经济调度问题是电力系统中的一个重要的研究课题,针对该问题,提出一种改进粒子群优化(ODPSO)算法.改进算法在搜索前期,采用广义的反向学习策略,使算法能够快速地靠近较优的搜索区域,从而提高收敛速度;在搜索后期,借鉴差分进化算法的进化机制设计改进的变异和交叉策略,对当前种群的最优粒子进行更新,从而提高种群的多样性,进而协助算法获得全局最优解.为了验证改进粒子群优化算法的有效性,对CEC2006提出的22个基准约束测试函数进行仿真,结果表明改进算法相比其他算法在寻优精度和稳定性上更具优势.最后,将改进算法应用于考虑机组爬坡速率约束、机组禁行区域约束以及电力平衡约束的两个电力系统经济调度问题,取得了令人满意的结果.
2022-04-17 11:52:08
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旅游客流量受多种因素影响，传统的时间序列预测模型无法描述预测对象的规律，人工智能方法如BP神经网络，其结构的选择过多依赖经验，基于此提出了利用改进的粒子群算法优化BP神经网络，通过惯性因子的非线性递减来改善粒子群的寻优性能。将该预测模型应用于自贡灯会的客流量进行实际预测分析，通过对150组训练样本和50组测试样本的实验仿真，可知改进后的方法提高了预测结果的准确度，并且涉及参数少、简单有效。
2022-03-23 21:05:03
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包括：1、标准粒子群算法程序，和含变异算子的改进PSO算法
2、基于模拟退火的粒子群优化算法
3、混合粒子群算法
4、遗传算法与粒子群神经网络的混合算法等
2022-02-15 19:10:00
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针对粒子群优化算法局部搜索能力不足和易出现早熟收敛的问题，提出一种基于动态随机搜索和佳点集构造的改进粒子群优化算法。该算法通过引入动态随机搜索技术，对种群当前最优位置进行局部搜索；采用佳点集构造对陷入早熟收敛的种群重新初始化；引入负梯度方向直线搜索来加速算法寻优。仿真实验结果表明，与标准粒子群优化(SPSO)算法和耗散粒子群优化(DPSO)算法比较，提出的改进算法具有快速的收敛能力而且能有效地跳出局部最优，优化性能得到明显提高。
2021-12-10 23:19:09
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行业资料-电子功用-一种基于改进粒子群优化算法的同步风力发电机参数辨识方法
2021-12-04 16:17:38
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