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基于改进多种群PSO算法的火炮随动系统调节器参数优化
被引量:
5
1
作者
韩超
段纬然
+1 位作者
贾长治
闫媛媛
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2020年第6期56-61,66,共7页
针对传统火炮随动系统调节器参数整定难以达到最优的问题,提出一种基于K-均值与惯性权重指数递减的多种群PSO(KEDM-PSO)优化算法。为保证种群的全局搜索能力得到最优的参数,采用将初始种群划分为多个子群协同寻优的策略。综合考虑系统...
针对传统火炮随动系统调节器参数整定难以达到最优的问题,提出一种基于K-均值与惯性权重指数递减的多种群PSO(KEDM-PSO)优化算法。为保证种群的全局搜索能力得到最优的参数,采用将初始种群划分为多个子群协同寻优的策略。综合考虑系统复杂程度、种群规模、解集的多样性及收敛性,采用K-均值算法将初始种群划分为3个子群,使3个子群协同寻优。为保持种群多样性,各子群不断地聚类重组,动态调整子群规模以更好地进化。子群寻优采用惯性权重指数递减策略,使得算法具有初期搜索范围大、速度快,后期惯性权重小,利于收敛、稳定的特点。试验表明该算法是有效可行的。
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关键词
随动系统
参数优化
多种群pso算法
惯性权重指数递减
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职称材料
题名
基于改进多种群PSO算法的火炮随动系统调节器参数优化
被引量:
5
1
作者
韩超
段纬然
贾长治
闫媛媛
机构
陆军工程大学石家庄校区
解放军
出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2020年第6期56-61,66,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(51175508)。
文摘
针对传统火炮随动系统调节器参数整定难以达到最优的问题,提出一种基于K-均值与惯性权重指数递减的多种群PSO(KEDM-PSO)优化算法。为保证种群的全局搜索能力得到最优的参数,采用将初始种群划分为多个子群协同寻优的策略。综合考虑系统复杂程度、种群规模、解集的多样性及收敛性,采用K-均值算法将初始种群划分为3个子群,使3个子群协同寻优。为保持种群多样性,各子群不断地聚类重组,动态调整子群规模以更好地进化。子群寻优采用惯性权重指数递减策略,使得算法具有初期搜索范围大、速度快,后期惯性权重小,利于收敛、稳定的特点。试验表明该算法是有效可行的。
关键词
随动系统
参数优化
多种群pso算法
惯性权重指数递减
Keywords
follower system
parameter optimization
multi-group
pso
algorithm
inertia weight index decreasing
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TJ302 [兵器科学与技术—火炮、自动武器与弹药工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进多种群PSO算法的火炮随动系统调节器参数优化
韩超
段纬然
贾长治
闫媛媛
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2020
5
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职称材料
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参考文献
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