马尔可夫随机场中应用蚁群系统的红外图像分割

利用蚁群系统(ACS)的信息正反馈和启发式的搜索特点,针对马尔可夫随机场(MRF)图像模型的局部相关特性和最大后验概率(MAP)估计,可以在较短时间内得到图像分割目标函数的全局最优解,从而可以避免传统模拟退火算法的庞大时间复杂度.通过对军用红外图像的分割实验,可以看出这种算法能够在抗噪声、保留目标边缘和降低时间复杂度方面得到较满意的结果.     

基于多群体改进萤火虫算法的装配序列规划

为了解决机械产品装配序列优化问题,提出了一种基于多群体改进萤火虫优化算法的装配序列规划方法。建立了装配序列规划的数学模型,针对萤火虫算法收敛效率低的不足,借鉴混合蛙跳算法族群划分思想对萤火虫算法进行了改进,引用局部搜索与全局信息交换机制提升了算法性能;根据装配序列规划问题离散型的特点,定义了新的离散编码方式和粒子更新策略。通过实例仿真结果表明,改进后的萤火虫优化算法简单有效、稳定性好、求解精度高,能够稳定快速地给出装配序列最优方案。     

一种改进的量子粒子群算法

量子粒子群算法是将量子计算与粒子群算法相结合的一种新的优化方法。首先利用相位角进行实数编码，将动态量子旋转门引入到粒子群算法中，采用自适应变异，提出了一种改进的量子粒子群算法。然后运用Pe-nalized函数和Ackley函数测试了该算法的性能。最后将该算法应用到武器目标分配模型中，获得了最优的分配方案。仿真研究表明，该算法具有收敛速度快、搜索能力强和稳定性高的特点。     

基于族群机制的花朵授粉算法

针对花朵授粉算法易陷入局部极值、收敛速度慢等不足,提出一种具有族群机制的花朵授粉算法。该算法把种群分成多个族群,各族群的最优个体再组成新的种群,进而促进种群间的信息交流,有效地协调种群进化过程中的全局搜索和局部搜索能力,避免个体的早熟收敛,提高算法的全局寻优能力及收敛速度。通过8个CEC2005benchmark测试函数进行测试比较,仿真结果表明,改进算法的寻优性能明显优于基本的花朵授粉算法、粒子群算法和蝙蝠算法,其收敛精度、收敛速度、鲁棒性均较对比算法有较大提高。     

基于免疫FNN算法的加热炉炉温优化控制

针对复杂钢坯加热过程,提出了一种免疫克隆进化模糊神经网络(ICE-FNN)控制算法。首先根据现场样本数据建立过程神经网络模型;然后基于该模型,采用模糊神经网络控制器(FNNC)规则优化算法,确定FNNC的最佳规则数;最后由FNNC的规则优化所得参数构造初始种群的一个解,采用免疫克隆进化(ICE)算法对FNNC参数优化。该算法具有全局寻优和局部求精能力,仿真结果证实了其有效性。     

基于混合粒子群优化的多目标决策新方法

多目标优化问题中的一个关键在于合理地评判各有效解的优劣。通过引入灰色系统理论中灰色关联度的概念作为评判准则,结合粒子群优化算法进行有约束多目标规划问题的研究。提出了一种新的不可行解的保留策略,进化过程中以此策略保留适量的不可行解,有利于增强对约束边界附近可能的最优解的搜索,同时,针对粒子群优化算法的容易陷入局部最优的缺点,实现了以粒子群优化为载体的混合算法:即对全局极值邻域进一步混沌搜索寻优。仿真结果表明改进的算法对多目标决策问题是有效的。     

对流层散射无源监视系统最优布局方法

为提高对流层散射无源监视系统对辐射源的定位精度,利用改进粒子群优化算法对分布式监视节点进行最优布局设计。推导了基于电磁波方位到达角定位机制下的几何精度因子。在改进粒子群优化算法中,采用混沌理论初始化所有粒子的初始参数;通过自适应变化的惯性权重和学习因子来提高算法寻优能力;为防止粒子陷入局部最优,利用双子群机制进行寻优,并在两子群之间进行交叉变异操作,以增加粒子的多样性。仿真结果表明:相对于几种常规的布站方式,所提算法能够明显提高监视系统对辐射源的定位精度,运行时间较遍历寻优算法有所减少。     

参数化滤波器逼近问题的全局最优算法

基于Lipschitz下界估值和分枝定界技术,给出了一维参数化小波滤波器逼近问题的全局最优算法。由于充分利用了滤波器逼近问题的特点,本方法将原来的Lipschitz算法的线性收敛速率提高为二次收敛速率。     

一种改进的粒子群优化算法

针对基本粒子群算法存在着收敛速度慢、效率低、易陷入局部最优等缺陷,为了更好地平衡全局和局部搜索能力,在粒子群算法中引入收缩因子,使算法中粒子不仅向种群最优的粒子进行学习,而且向种群中比自己优秀的所有粒子学习,增加了粒子的多样性。实验结果证明,与基本蚁群算法相比,改进的粒子群算法提高了收敛速度和效率,能一定程度地避免局部最优解的产生。     

异步电机模型参考自适应滑模矢量控制系统研究

在异步电机矢量控制系统中,针对温度变化所引起的定子阻值改变对系统性能的影响,利用模型参考自适应控制（Model Reference Adaptive Control,MRAC）技术对转子磁链进行了观测,并且设计了一种滑模速度调节器代替PI调节器,构建了基于模型参考自适应系统（Model Reference Adaptive System,MRAS）和滑模速度调节器的异步电机矢量控制系统。仿真结果表明：该系统能够实现磁链的准确快速辨识,具有响应速度快、鲁棒性强等优点,适用于温度变化较大的场合,为军用车辆电驱动系统的发展提供了有效的研究方法。     

改进BAS-TIMS算法在空战机动决策中的应用

针对当前空战机动决策精确度低、实时性差的缺点,对天牛须搜索-战术免疫机动系统(Beetle Antennae Search-Tactical Immune Maneuver System, BAS-TIMS)算法进行改进,并应用于空战机动决策中。增加左爬升、右爬升、左俯冲、右俯冲4种机动,对传统的机动策略库进行扩充,设计了11种基本机动策略并给出了相应的控制方法。基于距离、高度、速度、角度和战机性能优势函数,利用非参量法构造战机机动决策综合优势函数。针对天牛须搜索算法在全局搜索和收敛速度上存在的缺陷,引入蒙特卡洛概率迭代的方法对算法进行改进,并和战术免疫机动系统进行融合,将改进的BAS-TIMS算法用于空战机动决策。设计算例进行仿真分析,并将结果和博弈论法、改进共生生物免疫进化算法、传统BAS算法和传统TIMS模型的计算结果进行对比,验证所提算法的有效性。仿真结果表明:改进BAS-TIMS算法在空战机动决策的收敛精度、收敛速度和全局搜索能力上更加具有优势。     

成像卫星任务周规划模型与算法

作为卫星运控系统中的一个重要模块,卫星任务短期规划对充分发挥卫星系统效能有着重要影响。与卫星任务的日规划的作用和特点不同,它既涉及到任务规划的技术问题又涉及到卫星管理问题。针对周规划任务,本文分析周规划的需求和特点,兼顾周规划的四项主要作用,构造周规划的分层框架;分析周规划优化目标及约束条件,建立卫星任务的负载度周规划模型;针对模型求解属于高维离散组合优化问题,仿真实验评价了几种基本智能优化求解算法,并应用引入分布式并行技术的遗传模拟退火算法求解。     

指挥信息系统非线性最优化问题的混沌搜索解法

指挥信息系统进行辅助决策很多情况下是一个求解最优化问题的过程,指挥信息系统遇到的很多问题具有非线性,同时指挥信息系统对算法的适应性和收敛速度要求相当严格。对此,普通的优化技术只能求出局部最优解。基于混沌搜索技术的计算智能具有全局搜索能力强、算法简洁、计算量小、收敛速度快的特点,成为一种求解非线性最优化问题全局最优的有效方法。算例表明,当搜索次数达到一定数量时,混沌搜索方法可以保证算法收敛到全局最优解,且计算效率很高。     

A New Chaotic Genetic Hybrid Algorithm and Its Applications in Mechanical Optimization Design

A new chaotic genetic hybrid algorithm(CGHA) based on float point coding was put forward in this paper.Firstly,it used chaos optimization to search coarsely and produced a better initial population.Then,a power function carrier was adopted to improve the ergodicity and the sufficiency of the chaos optimization.Secondly,the genetic algorithm(GA) was used to search finely and guaranteed the population's evolution.To avoid the search being trapped in local minimum,a chaos degenerate mutation operator was designed to make the search converge to a global optimum quickly.Finally,CGHA was used to solve a typical mechanical optimization problem of shear stress checking for a cylinder helix spring.Compared with traditional penalty function method,chaos-Powell hybrid algorithm and standard GA,CGHA shows better performance in solution precision and convergence speed than those of the algorithms.Therefore,CGHA is a new effective way to solve the problems in mechanical optimization design.     

基于PSO算法的脉冲修正弹控制参数优化*

针对脉冲修正弹自身控制离散不连续特征,开展了脉冲修正弹脉冲控制参数优化设计方法研究。考虑到脉冲成本和精度的双重要求,选择以脉冲发动机工作次数和脱靶量最少为双目标函数,并在风干扰的条件下,提出了以脉冲控制时间间隔为离散脉冲控制参数设计变量建立优化模型,以此发展了一种改进型递减惯性权重粒子群优化脉冲控制参数的方法,提高了修正参数优化收敛速度。仿真结果表明,该算法能快速有效地获得最优解,为在干扰条件下寻找最优的脉冲修正参数和脉冲工作方式提供了一种优化设计思路。     

基于改进粒子群算法的MIMO雷达布阵优化

针对MIMO雷达收发阵列在给定阵元数和阵列孔径下的布阵优化问题，将一种改进的粒子群算法———二分粒子群算法用于非均匀对称直线阵的旁瓣优化。该算法以MIMO雷达联合收发波束为优化对象，对MIMO雷达发射和接收阵列同时进行了布阵优化。仿真实验表明，当阵元数和孔径大小确定时，该算法可以在保证主瓣不展宽的情况下，将旁瓣峰值控制在－21dB以下，且与现有方法的相比，收敛速度更快。该算法在MIMO雷达设计方面具有一定的理论参考意义。     

基于进化搜索策略的并行子空间设计算法

并行子空间设计是一种有效的多学科设计优化算法,但其搜索策略存在两点不足:一是寻找全局最优解能力有限,二是计算复杂。为弥补上述不足,将遗传算法应用到CSD算法中,提出了一种基于进化搜索策略的CSD算法。介绍了该算法的设计流程,应用该算法对一测试问题进行了优化,取得了满意结果。     

利用分数抽头均衡器快速定时同步

建立了分数抽头均衡器(FSE)与定时同步相结合的信号模型,分析了定时误差对于均衡性能的影响,提出了一种新的基于FSE的快速定时同步算法。在未知参考序列相位的情况下,利用循环均衡快速收敛并建立同步。在相位跟踪阶段,利用抽头增益跟踪定时相位误差,通过对采样数据进行抽取或插值以及均衡器抽头的移位操作控制相位误差。仿真表明,该算法能在长度为均衡器抽头数的符号周期内快速建立同步,通过采样率的选择可以精确地控制定时相位误差。     

果蝇算法优化的相关向量机在电子装备中的应用

针对电子装备渐变故障预测问题,提出一种基于果蝇算法优化相关向量机的故障预测方法。该方法将原始时间序列数据进行相空间重构处理,并基于折交叉验证和果蝇算法优化相关向量机模型的核函数参数,从而建立故障预测模型,并以某型雷达发射机速调管监测数据对模型性能进行了验证。实验结果表明,相比已有方法,该方法在全局优化、收敛速度、预测精度以及预测可靠性方面都具有一定优势。     

改进预测协方差门限法的采样周期自适应选择算法

传感器采样周期是影响目标跟踪的一个重要参数。现有自适应采样周期策略中,一些算法运算量比较大,计算效率低,不具有一般性。为此提出了一种改进的预测协方差门限法。该算法改进传统采样周期的全遍历寻优策略。最后与几种自适应采样周期算法与固定采样周期算法通过交互式多模型(IMM)滤波算法进行仿真比较。仿真结果表明该算法在目标跟踪过程中能满足跟踪需求,具有较少的计算量,较高的运行效率,比固定采样周期算法更能节约资源。