2维静磁场多参量微动粒子群优化算法

提出一种微动粒子群优化算法,针对2维静磁场多参量优化问题,在给出轴上目标轴向磁感应强度分布曲线的前提下,可以得到趋近于该分布曲线的磁结构。该算法分为前后两阶段:第一阶段采用前后试探法(微动),同时也参照最优粒子的信息;第二阶段采用基本粒子群优化算法。微动粒子群优化算法可以发挥多核计算机在工程设计上的潜力,而且即使粒子数目很少,也能不断趋近目标解。     

微动粒子群优化算法用于Egun的多参量优化

 针对2维电子光学多参量优化问题,采用微动粒子群优化算法,在给出目标电子轨迹和优化范围的前提下,可以得到趋近于该电子轨迹的真空边界和聚束磁结构。该算法分为前后两阶段：第一阶段采用前后试探法(微动),同时参照最优粒子的信息;第二阶段采用标准粒子群优化算法。针对涉及多个相关参量的电子光学设计问题,标准粒子群优化算法仅能保证以较高概率收敛到局部最佳解,而微动粒子群优化算法能以较高概率收敛到全局最佳解,并且展现了多核计算机在电子光学设计上的潜力。初步的软件试验显示：消耗人类工程师几周时间的电子光学设计问题,用微动粒子群算法在普通个人计算机上几十小时就能完成。     

机动目标跟踪的自适应相互作用多模型算法

 针对目标跟踪中的目标机动问题提出了一种“基于自适应相互作用多模型”的算法。使用不同的几个子模型来描述目标的运动状态,各个模型有自己的随目标估计状态和当前测量值变化的模型概率,并且各模型之间能通过马尔可夫链的控制自动平滑切换。仿真实验表明了该算法能很好地适应目标的机动,即使采用两个子模型来描述目标的运动,跟踪精度也比较好。     

自适应分层采样辅助粒子滤波在视频跟踪中的应用研究

以视频目标跟踪中粒子滤波的粒子采样优化设计为研究内容,提出一种自适应分层采样辅助粒子滤波算法,以实现保证跟踪准确度和兼顾跟踪鲁棒性的要求.以Bhattacharyya系数为参量设计了粒子数调节函数,能够根据跟踪质量在粒子集中自适应分配用于保证准确度的粒子数和维持鲁棒性的粒子数.以最小二乘法对目标运动的预测点作为产生新粒子集的均值偏移操作起点,使新粒子集更准确的描述目标似然分布并提高算法效率.不同场景下的跟踪实验表明,算法能很好的应用于遮挡和运动方向渐变等情况下的跟踪,处理时间满足实时性要求.     

基于改进CAPSO的原油管道调合多性质优化方法

在仔细研究原油管道调合工艺基础上,提出一种基于改进有约束自适应粒子群优化(CAPSO)算法的原油管道调合多性质优化方法。首先,基于原油调合规则库、优化预处理及设备实际工作能力约束,建立了多原油多性质优化模型;然后,根据原油调合目标,通过CAPSO算法对优化模型进行快速、准确的优化计算,获得多种组分原油的最优配比。投运效果表明,系统能够自动、高效计算出原油调合的最优配比,避免人工计算所造成的一致性差,计算效率低并且不易获得最佳配比的问题,有效提高了加工设备的生产效率。     

粒子群优化算法在自适应偏振模色散补偿中的性能研究

反馈控制算法是偏振模色散的自适应补偿器的关键组成部分,将粒子群优化算法(PSO)引入到偏振模色散自适应补偿系统中。该算法的优点是具有快速收敛到全局最佳值的能力、避免搜索陷入局部极值的能力、抗噪声能力和多自由度控制能力。理论上分析了粒子群优化算法的两个分类———全局邻居结构粒子群优化(GPSO)和局部邻居结构粒子群优化(LPSO)在搜索全局最佳值方面的能力优劣,给出了局部邻居结构粒子群优化算法成功率达100%的三种邻居拓扑结构。实验表明:在补偿一阶偏振模色散时,全局邻居结构和局部邻居结构搜索全局最佳的成功率都能满足要求,全局邻居结构算法收敛速度快。而在补偿二阶偏振模色散时,全局邻居结构成功率降低,而局部邻居结构仍可以满足要求。     

一种结合粒子滤波和张量子空间的目标跟踪算法

由于传统的子空间方法易于丢失图像目标的二维特性,为此本文提出了一种新颖的自适应目标跟踪算法,通过张量的方式建立目标的外观模型——张量子空间,利用在线学习的方法更新其外观模型,同时,利用目标仿射运动的先验信息,通过粒子滤波自适应地跟踪运动目标,并将获得的最优目标观测作为新数据反馈回子空间更新.此外,为了保证子空间更新能获得精确且紧致的目标子空间表达,引入动态部分函数滤除样本野点.实验结果表明,本文提出的自适应目标跟踪方法具有较强的鲁棒性,对于存在姿态变化、短时遮挡和光照变化等情况下均可有效地跟踪目标.     

一种结合粒子滤波和张量子空间的目标跟踪算法

由于传统的子空间方法易于丢失图像目标的二维特性,为此本文提出了一种新颖的自适应目标跟踪算法,通过张量的方式建立目标的外观模型——张量子空间,利用在线学习的方法更新其外观模型,同时,利用目标仿射运动的先验信息,通过粒子滤波自适应地跟踪运动目标,并将获得的最优目标观测作为新数据反馈回子空间更新.此外,为了保证子空间更新能获得精确且紧致的目标子空间表达,引入动态部分函数滤除样本野点.实验结果表明,本文提出的自适应目标跟踪方法具有较强的鲁棒性,对于存在姿态变化、短时遮挡和光照变化等情况下均可有效地跟踪目标.     

基于粒子群算法的多阈值图像分割方法

在对粒子群优化算法的基本原理和方法进行简要概述的基础上,提出了一种基于粒子群的多阈值图像分割算法。算法采用信息熵构建优化目标函数,提出了新的粒子更新准测,并以此对图像进行了多阈值优化搜索。实验表明,该算法不仅能对图像进行正确的分割,而且还具有稳定性高,易于实现,速度快等特点。     

基于粒子群优化算法的船舶动力定位云模型控制器设计

云模型控制理论是智能控制学科的新兴领域,因此如何扩展云模型的应用范围并使其走向工程化实用化成为其研究重点。针对船舶运动模型具有不确定性和外部扰动随机性等特点,尝试将云模型应用于船舶动力定位的控制过程中。由于云模型控制器存在参数难以整定的问题,提出了基于粒子群算法的优化设计方法。针对标准粒子群优化算法容易出现早熟收敛的问题,引入自适应粒子群优化算法。仿真研究表明云模型控制及粒子群优化的可行性和有效性。