基于粒子群算法的数值积分方法研究

提出了一种基于粒子群算法的不等距节点数值积分方法.该方法初始时在积分区间内任意选取一定的节点,通过粒子群算法优化这些节点,最后得出比较精确的积分结果.本算法计算精度高,对被积函数要求低.数值积分算例验证了本算法的有效性和正确性,因此在工程实际中具有一定的参考和应用价值.

基于粒子群算法的二重积分方法研究

提出了一种基于粒子群算法的不等距节点数值积分方法,该方法初始时在矩形积分区域两个方向的区间内各自任意选取一定的节点,通过粒子群算法优化这些节点,以优化后的节点为分割点求数值积分的值,最后得到比较精确的积分结果。数值积分算例表明,该算法得到的积分值精度高,自适应强,是一种有效的数值积分方法,在数值计算和工程实际应用中具有一定的参考和应用价值。

基于生物地理优化算法的数值积分方法实验

根据不等距节点原理,利用生物地理优化算法求解数值积分。介绍了生物地理优化算法的基本原理,定义了栖息地适应性指数、适合指数变量等参数,给出了迁移和变异操作的数学模型。根据数值积分不等距节点原理,在积分区间内任意选取一定的节点,采用生物地理优化算法优化这些节点求取积分值。最后,利用Matlab软件进行了仿真和实验,以证明该算法的有效性。典型的数值积分函数实例仿真表明,利用生物地理优化算法求解数值积分具有精度高和自适应强的特点,计算结果好于粒子群算法、梯形法和Simpson法。

控制系统误差估计及在反馈控制中的应用

利用最优不等距节点的样条函数表示制导工具系统误差 ,建立了一个能同时估计制导工具系统误差和外弹道测量系统误差的数学模型及参数估计方法 ,在此基础上 ,利用落点折合信息 。

人工萤火虫群优化算法求解二重数值积分

为提高传统方法求解二重数值积分精度,提出利用人工萤火虫群优化算法求解二重积分的新方法。该方法初始时将矩形积分区域两个方向分割成若干不等距节点,通过萤火虫算法优化这些节点,以优化后的节点为分割点求数值积分的值,以得到比较精确的积分结果。数值积分算例表明,该算法得到的积分值精度高、自适应性强,是一种有效的数值积分方法,在数值计算、工程实际应用中具有一定的参考和应用价值。