基于时变适应度函数的改进粒子群算法及其在移动机器人路径规划中的应用

针对粒子群算法在解空间盲目搜索的缺点,提出一种基于时变适应度函数的改进粒子群路径规划算法。该算法有效地将人类搜索经验与粒子群算法相结合,利用神经网络描述环境约束和距离信息,并构造粒子的适应度函数,从而该算法在迭代过程中可以利用权值的改变合理地调整适应度函数。这样,新算法在寻优过程中能够先确定路径方向,然后逐步提高路径安全性。将该算法应用于机器人路径规划,与标准的粒子群算法相比,数值仿真结果表明,改进算法具有较强的寻优能力和实时性。

基于粒子群优化算法的功率倒置阵列

针对功率倒置阵列采用最小均方(LMS)算法不能兼顾收敛速度和稳态误差的问题,以及采用递归最小二乘(RLS)算法运算量增大,实现复杂等缺点,提出采用时变适用度函数的粒子群优化(PSO)算法.通过引入可变的惯性因子、可变的最大速度、选择机制等操作,自适应调整阵列权系数来寻找最优权值.将此算法应用于功率倒置阵列中能有效地生成零陷抑制干扰.