基于多策略融合算法的无刷直流电机控制研究

为了解决复杂情况下模糊规则难以制定的问题,在沙猫群算法基础上,融合高斯随机游走策略、麻雀算法的警戒机制及混沌映射对算法进行优化,测试表明多策略融合算法优于对比算法;对模糊规则进行十进制编码,实现算法迭代寻优;将优化方法用于无刷直流电机调速系统并进行仿真实验。结果表明,优化模糊规则后的模糊PID控制具有更好的控制性能,验证了所提模糊规则寻优方法的有效性。

基于Logistic映射的果蝇算法优化Otsu图像分割方法

针对传统最大类间方差法(Otsu)在处理图像时分割精度低、实时性差的缺陷,提出一种基于Logistic混沌映射和高斯游走策略果蝇优化算法的Otsu阈值分割方法(LGFOA-Otsu)用于图像分割。首先,在标准果蝇优化算法(FOA)中利用Logistic映射产生的混沌现象来增强果蝇种群初始位置的随机性,提高FOA算法的搜索速度;其次,引入高斯游走策略更新果蝇位置信息以提高种群多样性;最后,对8个经典测试函数进行测试,并与多个算法进行对比分析。仿真实验结果表明,提出的改进算法相较于标准果蝇算法和部分改进算法,在寻优精度和收敛速度方面都有较大的提高,验证了该算法的可行性和有效性。

一种改进的沙丘猫优化算法求解装箱问题

针对沙丘猫优化算法容易陷入局部最优的问题,提出一种改进的沙丘猫优化算法。首先通过帐篷混沌为映射模式来增强沙丘猫群体的多样性;然后采用非线性递减模型控制参数,降低了沙丘猫个体的敏感度;为增强沙丘猫的移动能力,引入了高斯随机游走策略,使算法有更强大的全局探索能力。将沙丘猫优化改进算法和其他比较算法用于装箱问题求解,结果表明,沙丘猫优化改进算法在所有算法中代价最小,收敛速度最快。