粒子群優(yōu)化算法研究及其在海底地形輔助導(dǎo)航中的應(yīng)用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、海底地形輔助導(dǎo)航是水下潛器智能化航行的關(guān)鍵技術(shù)之一,其研究目的是利用存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)中的數(shù)字地圖,來對(duì)參考導(dǎo)航系統(tǒng)的漂移累積誤差進(jìn)行校正,從而達(dá)到精確的導(dǎo)航目的。匹配搜索算法是地形輔助導(dǎo)航的核心,傳統(tǒng)地形輔助導(dǎo)航采用遍歷的搜索方式進(jìn)行匹配定位,該方式所帶來的巨大計(jì)算量嚴(yán)重影響了導(dǎo)航效率,同時(shí)由于水下環(huán)境的特殊性,海底地形輔助導(dǎo)航相對(duì)于陸地環(huán)境更加復(fù)雜,因此對(duì)復(fù)雜的匹配搜索策略進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化是提高海底地形輔助導(dǎo)航效率的重要手段。
  

2、 粒子群優(yōu)化算法是20世紀(jì)90年代中期提出的一種群智能優(yōu)化算法,其優(yōu)越的全局尋優(yōu)能力、簡單的速度一位移模型以及特有的記憶功能引起了相關(guān)領(lǐng)域?qū)W者的廣泛關(guān)注。目前粒子群優(yōu)化算法已經(jīng)是當(dāng)今諸多領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究內(nèi)容,并且在諸多問題上得到了成功應(yīng)用,驗(yàn)證了其在復(fù)雜優(yōu)化問題應(yīng)用中的有效性。本文主要針對(duì)粒子群優(yōu)化算法及其在海底地形輔助導(dǎo)航中的應(yīng)用進(jìn)行研究,論文主要研究工作如下:
   1.從粒子群算法的理論基礎(chǔ)入手,對(duì)其求解優(yōu)化問題的統(tǒng)一框架和

3、設(shè)計(jì)步驟進(jìn)行分析,概述了粒子群算法的基本原理,并在此基礎(chǔ)上對(duì)粒子群優(yōu)化算法的收斂性進(jìn)行分析證明。
   2.從典型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)以及粒子之間的通信方式兩方面研究了種群拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對(duì)粒子群算法性能的影響,在原始粒子群算法速度與位置更新公式的基礎(chǔ)上,建立了表現(xiàn)粒子個(gè)體影響力的加權(quán)模型,并以地形輔助導(dǎo)航為應(yīng)用背景,設(shè)計(jì)了更加合理的加權(quán)函數(shù),仿真試驗(yàn)驗(yàn)證了該加權(quán)函數(shù)的有效性。提出了一種基于pso for pso思想的粒子群算法參數(shù)設(shè)置方法,將算法

4、的參數(shù)選取問題轉(zhuǎn)變?yōu)榉蔷€性優(yōu)化問題,并使用粒子群算法本身對(duì)其進(jìn)行尋優(yōu)求解。仿真結(jié)果表明,該方法可以方便有效地實(shí)現(xiàn)對(duì)算法參數(shù)的優(yōu)選。
   3.針對(duì)粒子群算法在求解存在多局部極值的優(yōu)化問題時(shí)存在早熟收斂的問題,提出了一種基于種群多樣性的模糊粒子群算法。在對(duì)種群多樣性進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,指出種群多樣性的迅速下降是導(dǎo)致算法陷入早熟收斂的主因,提出通過引入變異操作來抑制種群多樣性的衰減,并設(shè)計(jì)了動(dòng)態(tài)調(diào)整變異率ρ0和慣性權(quán)重w的模糊邏輯控制

5、器FLC,實(shí)現(xiàn)對(duì)搜索過程的動(dòng)態(tài)調(diào)整。對(duì)典型測試函數(shù)的求解結(jié)果表明,基于種群多樣性的模糊粒子群算法是有效的,可以有效地降低算法陷入局部最優(yōu)的危險(xiǎn)性。
   4.針對(duì)本質(zhì)上連續(xù)的粒子群算法在離散空間的應(yīng)用,提出了一種具有雙子群結(jié)構(gòu)的二進(jìn)制離散粒子群優(yōu)化算法。建立了雙子群運(yùn)動(dòng)模型,并在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了子群規(guī)模的動(dòng)態(tài)變化規(guī)則,提出引入基于爬山思想的位置更新策略和偽變異策略以提高算法的收斂速度和全局尋優(yōu)性能。分析了算法參數(shù)對(duì)算法性能的影響,

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