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果蝇算法和5种群智能算法的寻优性能研究 总被引:1,自引:0,他引:1
截止到目前为止进化式算法主要有遗传算法、蚁群算法、鱼群算法、免疫算法、粒子群算法.这些算法已经被广泛地用于寻优,但都有各自的缺点,导致其不易被用于解决实际问题.某学者提出了一种新群智能算法——果蝇算法.对该算法的起源进行分析,并将该算法与其他算法对比,通过仿真分析各个算法寻优性能.重点分析果蝇算法的寻优性能,得出果蝇算法简单、参数少、易调节、计算量小、寻优精度较高,从而较容易被用于解决实际问题,对于复杂问题算法可能不稳定.指出该算法的缺点,提出应改进的地方,对其应用前景作了概括. 相似文献
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人工免疫算法在火力分配上的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
人工免疫算法是新兴的智能计算方法,已被用于解决网络安全、模式识别、函数优化、遗传算法等领域的问题.为解决传统火力分配模型不易求解的问题,将人工免疫算法引入其中.简要分析了火力分配问题的数学模型,采用类比的方法构造了相应的人工免疫算法,比较了人工免疫算法和遗传算法的异同,并用人工免疫算法求解了该问题.结果表明该方法计算速度快、精度高,为解决火力分配问题提供了参考. 相似文献
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为解决大惯量飞轮储能系统应急制动器优化设计的难题,提出了适用于多目标、多约束问题的改进粒子群算法。该算法利用加权算法将多目标优化问题转换为单目标优化问题,并通过罚函数方法将多约束问题转化为普通约束问题,再采用粒子群寻优算法进行求解。样机试验验证了大容量飞轮储能系统制动方案的可行性与摩擦制动器优化算法的优良性能。 相似文献
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随着智能算法的研究深入,一些新的智能优化算法不断被提出,包括从遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、人工鱼群算法等。这些算法都是从自然界的自然生物的特性启发而研究出来的,由于这些算法在求解时不依赖于梯度信息,因而特别适用于传统方法解决不了的大规模复杂问题。通过这些算法的介绍和分析,并通过测试函数测试了四种算法的收敛性、收敛速度和精度,评价了这些智能算法在求解函数优化问题的能力。最后对优化算法今后的发展方向进行了评述与展望。 相似文献
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运载火箭最优上升轨道设计问题是一类终端时刻未定、终端约束苛刻的最优控制问题,经典算法求解这类问题时收敛性差、局部收敛等问题表现得比较突出。针对上述问题,将具有良好全局收敛性的遗传算法应用到运载火箭最优上升段设计问题求解中,为了提高遗传算法的收敛速度和克服早熟问题,结合遗传算法和单纯型算法的优点,设计了两种混合遗传算法。计算结果表明,所设计的混合遗传算法是求解复杂问题的有效全局优化方法,可以成功地解决一类终端时刻可变飞行器最优控制问题。 相似文献
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武警部队开进路线问题的蚂蚁算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
王周缅 《武警工程学院学报》2010,(2):8-11
部队开进路线问题是类似于TSP的NP问题。本文将蚂蚁算法应用于部队开进路线问题中,在综合考量每条路径的通行条件、隐蔽性、迂回道路数量基础上,通过层次分析法求出每条路径的权值,进而运用蚂蚁算法原理对问题设计算法。算法用Delphi实现,通过对实际部队开进路线问题的测试,得到较好结果。相对于传统的经验选择路径方法,此方法更少依赖选择主体的主观性,从而更具客观性与可重复性。 相似文献
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罗鹏飞 《国防科技大学学报》1992,14(1):30-36
机动目标的跟踪是雷达数据处理中的重要问题,对此进行了探讨的代表性的算法有Singer算法、IE算法、VD算法、IMM算法等。本文提出了修正的输入估计(MIE)与自适应的α—β两种新算法。MIE算法性能与IE算法相当,但运算量比IE算法小。自适应α—β算法的性能略低于以上几种算法,但运算量则大大低于上述几种算法,在对性能要求不很高的情况下,采用这种算法是较为合适的。 相似文献
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带时间窗的多无人机(Unmanned Aerial Vehicles,简称UAV)航迹规划问题是一类重要的NP-Hard问题,相关启发式算法研究一直是该问题的研究重点和难点。建立了问题的UAV流模型,并提出了一种两阶段启发式算法用于问题求解。算法的第一阶段提出了一种基于"最迟完成服务优先"规则的航迹构造算法,用于获取问题的初始解;第二阶段利用模拟退火算法对初始解进行改进。最后基于Solomon Benchmark数据集对算法进行了测试,实验结果表明该启发式算法可以有效地求解带时间窗的多UAV航迹规划问题。 相似文献
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分析了差分演化算法的基本原理,针对基本差分演化算法对控制参数选择敏感性强、算法后期收敛速度较慢等问题,提出了基于二次繁殖的自适应差分演化算法,并通过实验对改进算法的性能进行测试。实验结果表明,改进算法的性能优于基本差分演化算法和自适应差分演化算法。 相似文献
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为更正现有雷区范围估计算法因搜扫率处置不当而存在的矛盾与不足,研究了搜扫率条件下的雷区范围估计问题。分不规则雷区和规则雷线两种情况,依据极大似然估计的原理,推导出搜扫率条件下的雷区范围估计算法,并对改进算法与现有算法进行了分析比较和仿真示例验证。分析和示例表明新算法克服了现有算法的缺陷,能够更符合实际地解决雷区范围估计问题。 相似文献
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将蚁群算法和遗传算法应用于装备调拨决策系统,实现了装备调拨决策信息的生成.同时利用遗传算法对蚁群算法的参数进行了优化,实验证明优化后的蚁群算法在平均路径长度、算法平均执行时间和总执行时间上较传统蚁群算法都有一定程度的改进. 相似文献
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为满足跳频频率测量中频率估计高精度及实时性的要求,提出了一种将调制FFT和MUSIC算法相结合的频率算法:首先利用调制FFT对谐波频率进行预估计,确定感兴趣的频域区间;然后利用MUSIC算法在锁定区间内估计伪谱谱峰的位置,实现频率的精确估计。该算法可得到较高的频率分辨率,并减少了MUSIC算法的谱峰搜索范围。仿真试验表明:该算法的频率分辨率高,且实时性能满足频率测量需求。 相似文献
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空时自适应处理(STAP)权值计算有数据域和均方域两种方法,分别以QR分解和样本协方差矩阵求逆(SMI)方法为代表.QR分解方法可以映射到脉动阵上并行实现,但实现复杂且设计成本较高;SMI方法实现则相对简单,但需要对样本协方差矩阵直接求逆.首先考察了不同矩阵求逆方法的内在并行性,基于DSP支持的片内并行技术,提出并实现了SMI方法的单DSP分块并行处理,进一步给出了数值稳定性分析和改善方法,实验结果证明了方法的有效性. 相似文献
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To deal with the radio frequency threat posed by modern complex radar networks to aircraft, we researched the unmanned aerial vehicle (UAV) formations radar countermeasures, aiming at the solution of radar jamming resource allocation under system countermeasures. A jamming resource allocation method based on an improved firefly algorithm (FA) is proposed. Firstly, the comprehensive factors affecting the level of threat and interference efficiency of radiation source are quantified by a fuzzy comprehensive evaluation. Besides, the interference efficiency matrix and the objective function of the allocation model are determined to establish the interference resource allocation model. Finally, A mutation operator and an adaptive heuristic are integtated into the FA algorithm, which searches an interference resource allocation scheme. The simulation results show that the improved FA algorithm can compensate for the deficiencies of the FA algorithm. The improved FA algorithm provides a more sci-entific and reasonable decision-making plan for aircraft mission allocation and can effectively deal with the battlefield threats of the enemy radar network. Moreover, in terms of convergence accuracy and speed as well as algorithm stability, the improved FA algorithm is superior to the simulated annealing algorithm (SA), the niche genetic algorithm (NGA), the improved discrete cuckoo algorithm (IDCS), the mutant firefly algorithm (MFA), the cuckoo search and fireflies algorithm (CSFA), and the best neighbor firefly algorithm (BNFA). 相似文献