非线性权重粒子群算法的机械臂动力学参数辨识

对机械臂的动力学模型进行了研究,提出了一种六关节串联机械臂动力学参数辨识方法。首先,基于牛顿欧拉法建立模型,通过关节类型将动力学参数组合,确定待辨识的最小惯性参数集;其次,将傅里叶级数作为激励轨迹,采用一种非线性权重粒子群算法对其系数进行寻优,并设置惩罚函数来剔除不满足条件的粒子;最后,设计测试轨迹来进行力矩验证。仿真结果表明,非线性权重的粒子群算法仿真时间短,适应度值较优,明显地加快了收敛速度。在测试轨迹中,估算力矩与实际力矩基本吻合,其力矩差值在误差允许范围内。

一种非线性动态权重的粒子群寻优改进算法

在传统的线性递减惯性权重粒子群优化算法(Linearly Decreasing Inertia Weight Particle Swarm Optimization,LDW-PSO)中,惯性权重通过一个固定的线性递减方式进行调整。这种方法在适应具体问题和反映算法当前状态方面存在局限性。为了克服这些限制,在线性递减权重的基础上引入了幂律分布函数,提出了一种新的自适应权重计算方法。该方法使得惯性权重能够根据迭代次数的增加,按照幂律函数的非线性规律逐渐减小,从而在算法的早期阶段增强全局搜索能力,在后期阶段更侧重于局部搜索。通过这种灵活的权重调整,改进方法能够有效提升粒子群优化算法的性能。为了验证所提出方法的有效性,采用4种基准测试函数进行性能分析。实验结果表明,与传统的线性递减权重方法和标准粒子群优化算法相比,改进后的算法展现了更优的搜索能力和更好的收敛性能。

融合特征权重与改进粒子群优化的特征选择算法

随着教育信息化的发展,教育数据呈现特征数量高、冗余度高等特点,这使目前的分类算法在教育数据上分类准确率不理想。提出一种将特征权重算法与改进粒子群优化算法融合的混合式特征选择算法(RF-ATPSO)。该算法首先使用RELIEF-F算法计算各个特征的权重,筛除冗余特征,然后在筛选后的特征集合中利用改进粒子群算法搜索最优特征子集。实验结果表明,在6个UCI公共数据集上,经RF-ATPSO算法进行特征选择后,平均准确率提升了10.04%,且平均特征子集规模最小、收敛速度最快;在学生学业成绩画像特征数据集上,该算法以较小的特征子集规模达到较高的分类准确率,平均准确率为94.77%,明显优于其它特征选择算法,实验充分证明了该算法具有实际应用意义。

基于粒子群算法的正交条件非线性最优扰动求解

在已有的条件非线性最优扰动计算方法中,利用粒子群智能优化算法设计了求解正交条件非线性最优扰动的算法,并在Lorenz96模式中求解了正交条件非线性最优扰动。与传统方法进行对比,求解出了2类具有负相关性的条件非线性最优扰动,并且求解了全局条件非线性最优扰动所对应的正交条件非线性最优扰动。

改进自适应惯性权重粒子群算法及其在核动力管道布置中的应用

[目的]旨在研究非线性自适应惯性权重粒子群优化算法,实现船用核动力一回路系统管道路径的布置优化设计。[方法]根据船用核动力一回路系统的管道布局设计特点,建立一回路系统的管道布局空间模型、约束条件和评价函数;基于管道节点数量,提出一种粒子群优化(PSO)算法的新型定长编码方法,然后结合该编码方法建立方向引导机制;在此基础上,针对粒子群优化算法易陷入局部最优解、收敛速度慢的缺点,结合辅助线性变化的学习因子,提出一种基于非线性自适应惯性权重的改进粒子群优化算法;将改进粒子群优化算法与协同进化算法相结合,提出一种用于求解分支管道布局问题的协同进化粒子群优化算法,以用于核动力一回路系统的管道布局优化。[结果]仿真结果显示,所提的改进算法与标准算法相比收敛速度提高了40%~50%,不仅能够得到更好的管道布局效果,还解决了标准粒子群优化算法容易陷入局部最优解的问题。[结论]研究成果可为船用核动力一回路系统管道布置的优化设计提供有益的参考。

一种非线性改变惯性权重的粒子群算法

引入递减指数和迭代阈值对基本粒子群算法中线性递减权策略进行了改进,在优化迭代过程中,惯性权重随当前迭代次数、指数递减率和迭代阈值非线性变化。对三种具有代表性的测试函数进行了仿真实验,并与基本粒子群算法以及其他改进的粒子群算法进行了比较,结果表明,文中所提的改进粒子群算法在搜优精度、收敛速度以及稳定性等方面有明显优势。

一种非线性权重的自适应粒子群优化算法

针对粒子群优化算法中出现早熟和不收敛问题,分析了基本PSO算法参数对其优化性能的影响,提出了基于非线性权重的自适应粒子群优化算法(NWAPSO)。在优化过程中,惯性权重随迭代次数非线性变化,改进的算法能使粒子自适应地改变搜索速度进行搜索,并与基本粒子群算法以及其他改进的粒子群算法进行了比较。实验结果表明,该算法在搜索精度和收敛速度等方面有明显优势。特别对于高维、多峰等复杂非线性优化问题,算法的优越性更明显。

一种非线性递减惯性权重策略的粒子群优化算法

目的改进基本粒子群算法的一些缺点.基本粒子群算法是一种有效的寻找函数极值的演化计算方法,它简便易行,收敛速度快.但此算法也存在收敛精度不高,易陷入局部极值点的缺点.方法对原有算法中的固定惯性权重进行改进.结果提出一种非线性递减惯性权重策略的粒子群优化算法.结论对六种具有代表性的测试函数进行了仿真实验,并与基本粒子群算法中惯性权重分别取固定权重、线性递减权重进行了比较,说明了非线性递减惯性权重策略的粒子群优化算法具有更好的性能和全局搜索能力。

基于惯性权重非线性递减的粒子群优化算法研究

针对粒子群算法(PSO)出现“早熟”收敛,在寻优过程中易于陷入局部最优、收敛速度慢的问题,本文提出一种新的自适应惯性权重粒子群优化算法(AIW-PSO).该算法以PSO算法为基础,采用非线性递减策略对惯性权重进行调整,使其具有平衡PSO算法的全局和局部搜索能力,当算法出现早熟收敛时,再利用变异操作对群体粒子的最优解做随机扰动,以提高算法跳出局部极值的能力.通过借助6个标准测试函数将该算法与其他三种改进的PSO算法进行仿真对比,结果表明:AIW-PSO算法能够摆脱局部最优,得到全局最优解,在寻优过程中无效迭代次数更少,而且收敛率、收敛速度均具有明显的优势.

带过滤机制非线性惯性权重粒子群算法

为改进非线性惯性权重粒子群算法,提出了一种带过滤机制的非线性惯性权重粒子群算法。由于原算法存在粒子易陷入局部最优解与搜索效率较低的缺点,将适应度缩放函数引入到非线性惯性动态调整的粒子群算法中,剔除适应度过高与过低的粒子,再对剩余种群部分优良个体进行复制,并随机产生一些新粒子,然后进行交叉操作,种群数量保持不变,减少了粒子陷入局部极值的概率,使结果收敛于全局最优解。通过低维度与高维度函数的对比测试,表明新算法具有较为理想的效果。

自适应惯性权重优化的粒子群算法

惯性权重作为粒子群最重要的参数之一,对全局搜索能力和局部搜索能力有重要的影响。针对传统粒子群算法的局限性,本文对其惯性权重进行改进,提出自适应惯性权重优化的粒子群算法,与原始粒子群算法相比,现在惯性权重和迭代次数与每个粒子适应度有关。仿真结果表明:本文所提出的自适应粒子群算法在迭代次数上优于基本粒子群算法,平均适应度低于基本粒子群算法。

融合禁忌搜索和惯性权重动态调整的二进制粒子群优化算法

传统的二进制粒子群算法在优化过程中容易出现收敛速度慢和容易陷入局部最优的问题,因此提出了一种融合禁忌搜索和惯性权重动态调整的二进制粒子群优化算法。该算法不仅综合了粒子群优化算法的快速性、随机性、全局收敛性的优点,而且能够进行禁忌搜索以实现局部寻优。通过在4个基准测试函数上进行实验,实验结果表明该算法在逃离局部最优解方面具有更好的能力,提高了算法的收敛性能。

多种群变异非线性动态粒子群算法求解机场登机口分配问题

针对机场登机口分配不均造成航班拥堵和资源浪费的问题,提出多种群变异非线性动态粒子群算法。该算法设立了多个粒子种群进化并变异,将每次变异迭代后的全局最优个体纳入一个优质种群,而后结合非线性策略和动态策略对优质群的进化公式做出了改进,优质种群通过此进化公式迭代得到问题的最优解。该算法明显加大了前期的搜索范围和种群多样性,并有效避免了算法陷入局部最优的早熟问题。为了证明改进策略的有效性,将改进策略分步加进传统PSO并用四种经典测试函数测试改进效果,结果证明了改进策略的有效性。最后将PSO、GA、FA以及提出新算法对机场登机口问题进行求解。结果证明,该算法的精确度相对于FA、GA、PSO提高了23.13%、14.94%、8.01%,对于机场登机口有着更好的适应性。

非线性递减惯性权重的简化粒子群算法

简化粒子群算法舍弃了标准粒子群算法中的速度项,使算法更加简练高效。但简化粒子群算法每个粒子都采用相同的迭代公式进行迭代,使得算法在进化后期粒子的差异性不强,算法容易出现早熟。提出非线性递减惯性权重的简化粒子群算法,每个粒子采用动态的公式进行迭代,提高粒子群的多样性,避免陷入局部最优,提高解的精度。最后在Matlab上进行数值模拟,发现改进后的算法在寻优精度和收敛速度上具有明显优势。

基于自适应调整惯性权重的改进粒子群优化算法

针对粒子群算法收敛速度慢,搜索精度不高,最终收敛解波动大的问题,本文提出基于自适应调整惯性权重的改进粒子群优化算法。在惯性权重随机取值的基础上,产生随机惯性权重进行速度更新,对优良的惯性权重数值进行储存,当储存数量达到一定额度以后,在下一次迭代中以一定的概率使用已经储存的优良惯性权重数值,通过benchmark函数进行仿真验证,结果表明此方法可以有效地改善粒子群优化算法寻优末期精度差、收敛解不稳定的问题。

自适应惯性权重的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法容易陷入局部极值、进化后期的收敛速度慢和精度低等问题,提出自适应惯性权重的粒子群优化算法。算法采用自适应更新惯性权重,添加影响算子,并通过惯性权重自适应调整学习因子,然后加入随机局部搜索策略;最后使用测试函数,通过和3种优化算法进行30次重复实验。结果表明,提出的算法具有更好的全局收敛能力,且收敛精度、和稳定性都有明显的提升。

面向XRF的竞争性自适应重加权算法和粒子群优化的支持向量机定量分析研究

研究高效、准确、便捷的土壤重金属检测方法对于了解土壤的污染状况以及开展污染防治工作具有重要的意义。由于X射线荧光光谱分析(XRF)技术具备快速、准确、无损检测、样品制备简单等优势,在土壤重元素定量检测获得广泛应用。XRF仪器测试标准样品的荧光光谱并建立校准曲线,通过反演计算得到待测样品的元素含量。由于样品元素间存在基体效应,以及荧光谱特征峰存在叠加干扰,未经优化的校准曲线的线性度较差,这给反演计算来困难。为了解决上述问题,分别利用小波变换、非对称加权惩罚最小二乘法(arPLS)对光谱进行去噪和扣除本底基线,提高校准曲线的决定系数(R2);运用竞争性自适应重加权算法(CARS),针对不同目标元素优化变量选取;进一步地,基于选取的变量建立粒子群算法(PSO)优化的支持向量机回归(SVR)模型,并通过该模型反演计算各元素含量,提高定量分析的准确度和预测的泛化能力。实验结果显示,经过小波去噪和arPLS本底扣除后的校准曲线的决定系数(R2)有明显提升,Cr、Cu、Zn、As、Pb分别从0.965、0.979、0.971、0.794、0.915提高为0.979、0.987、0.981、0.828、0.953;通过CARS选取的谱线变量的个数大幅度减少,从2 048个通道降低到30个以下,为原来变量个数的1.5%,提高了变量选择的精准性;与偏最小二乘法(PLS)、未优化的SVR模型进行对比,采用CARS变量选择和PSO优化的SVR模型进行含量预测,训练集RC2与测试集RP2的决定系数分别在0.99、0.90以上,预测准确性有明显提高。因此,所提出的竞争性自适应重加权算法和PSO优化的SVR定量分析模型对于土壤重金属元素定量分析具有较好的理论指导和应用价值。

基于后随机非线性动态粒子群算法的地震模拟振动台参数优化设计

地震模拟振动台系统控制参数的质量影响着台面波形复现精度,进而影响试验效果。为实现对系统控制参数的高效校调与智能化寻优,提高系统对台面的控制效果,在标准粒子群算法的基础上提出了一种基于后随机非线性动态粒子群算法的三参量控制参数寻优方法,用于地震模拟振动台系统控制参数的优化整定。仿真结果表明,改进算法寻优参数控制下复现波形的相关系数比理论参数控制时提高了25%以上;与试验反馈数据波形仿真结果相比,寻优参数控制下的系统仿真波形相关度均提升至0.95以上,绝对峰值误差降至10%以内;对比结果证明了改进算法可行有效,优化参数控制下系统对不同输入波形具有更好的适应性,系统受控效果良好。

粒子群优化算法中的惯性权值非线性调整策略

为提升粒子群优化算法的性能,提出基于正弦曲线、正切曲线和对数曲线的非线性惯性权值调整策略。采用镜像策略对越界粒子进行处理,利用标准测试函数测试这些策略对算法的影响。实验结果表明,对于连续函数优化问题,正弦曲线和对数曲线策略优于传统的线性调整策略,而传统的线性调整策略又优于正切曲线策略。

基于粒子群算法的钢丝网垫隔振器参数识别

目的 证明粒子群优化算法对钢丝网垫隔振器参数识别的有效性和准确性。探究不同的加载条件对钢丝网垫元件力学性能的影响。方法 对钢丝网垫元件进行正弦加载试验,获取试验响应数据。以双折线模型对钢丝网垫的力学性能进行描述,建立隔振器的参数识别方程,应用粒子群算法和试验响应数据识别出模型参数,并研究不同加载条件下识别参数的变化规律。结果 用识别出的参数计算绘制的迟滞回线和试验结果吻合较好。改变激励幅值和频率,钢丝网垫的一次刚度、三次刚度、滑移刚度、等效阻尼均发生规律性变化,而改变钢丝网垫所受静载,曲线变化极为微小。结论 研究证明了粒子群优化算法对钢丝网垫隔振器参数识别的有效性和准确性,是一种有工程应用价值的参数识别方法。