基于参数方程处理等式约束优化的粒子群算法

针对目前已有的粒子群优化算法求解有等式约束优化问题时对收敛速度和解的精度的影响,提出了一种新的基于参数方程的粒子群优化算法.它是粒子群在初始化和选代进化过程中使用求解参数方程的方法处理等式约束设计出的粒子群优化算法.数值实验结果表明,新算法是有效的.它不仅提高了收敛速度和解的精度,而且是一种通用的智能算法.     

改进协同微粒群优化的模糊神经网络控制系统设计

针对协同微粒群算法不能保证收敛到局部或全局最优值的问题,提出一种改进协同微粒群算法(ICPSO),并证明了该算法能以概率1收敛干全局最优解.应用ICPSO建立一类非线性对象的神经网络辨识模型,并对系统的模糊神经网络自适应控制器的参数进行了离线和在线优化.仿真结果表明,ICPSO能提高系统的建模精度,增强模型的泛化能力,而且由ICPSO训练的控制器可以达到良好的控制效果.     

一种新的半监督入侵检测算法

针对无监督学习的入侵检测算法准确度不高、监督学习的入侵检测算法训练样本难以获取的问题,提出了一种粒子群改进的K均值半监督入侵检测算法,利用少量的标记数据生成正确样本模型来指导大量的未标记数据聚类,对聚类后仍未能标记的数据采用粒群优化的K均值聚类,有效提高分类器的分类准确性,并实现了对新类型攻击的检测。实验结果表明,算法的整体检测效果明显优于基于无监督学习和监督学习的检测算法。     

基于视频序列的火焰模拟

在现有火焰模拟方法的基础上,提出了基于视频序列的火焰模拟方法.该方法首先用火焰视频帧图像提取火焰边界,然后用提取出来的边界对火焰形状建模,并在相邻模型间进行线性插值,获得火焰燃烧过程的形状变化3D动态模型,最后用粒子系统模拟,给出了具体的模拟步骤和实际的模拟效果.     

局部随机搜索扰动的粒子群优化算法

在粒子群优化（PSO）算法中,gBest粒子的行为对算法的收敛性能有较大的影响。提出一种新的改进粒子群优化算法——SLS-PSO算法。该算法以基本PSO算法为框架,融合随机局部搜索算法（SLS）对进化中的gBest粒子进行局部寻优计算,以改善PSO算法在进化中特别是进化后期的收敛性能。通过典型测试函数的计算表明,该算法在收敛速度和精度上都有不同程度的改善。     

模拟退火粒子群算法在新交通控制模型中的应用

城市交通系统是个随机性很强、复杂的巨型系统,为了获得良好的通行效率,提出了一种基于模拟退火温度的自适应粒子群优化算法,同时给出了一种城市区域交通协调控制信号配时模型,然后将提出的方法应用于此模型。仿真结果表明：这种算法不仅能够克服基本粒子群算法陷入局部寻优的缺点,而且算法的收敛性和稳定性都很好,同时也表明该模型是可行的、有效的。     

基于粒子系统和Vega的实时雨雪模拟

在分析粒子系统实现原理的基础上,基于Vega提出了一种在大型场景漫游系统中实时模拟雨、雪的方法.基本思想是基于Vega特效模块粒子属性的设置,采用一种始终面向视点的多边形来表示雨、雪粒子模型.试验结果表明,该方法交互性强,能够有效地再现三维场景中的降雨、降雪景象,在实时交互漫游的前提下表现出较强的真实感.     

一种基于差异演化的协同粒子群优化算法

提出一种协同进化PSO算法,用于保持粒子种群的多样性并避免发生“早熟”的问题．该方法采用两个不同的分群;其中分群一的粒子采用标准PSO算法进行搜索寻优,分群二的粒子采用差异演化算法进行搜索和寻找最优解．在搜索过程中,如果标准PSO算法的适应度变化率低于一个阈值,则按照黄金分割率用分群二中的若干优势粒子取代分群一中的劣势粒子．用所提出的PSO算法和标准PSO算法对4种常用函数进行优化．结果表明,该粒子群优化算法比标准粒子群优化算法更容易找到最优解,而且优化效率和优化性能明显提高．     

基于粒子滤波的机动目标跟踪算法仿真研究

针对非线性多目标模型,应用粒子滤波算法,这种方法不受模型线性和Gauss假设的约束,是一种处理非线性非高斯动态系统状态递推估计的有效算法。在粒子滤波的基础上融合扩展卡尔曼滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法。融合后的新算法在计算提议概率密度分布时,粒子的产生充分考虑当前时刻的量测,使得粒子的分布更加接近状态的后验概率分布,再用平滑算法处理滤波的结果。仿真结果表明,算法有较好的跟踪效果。     

改进的粒子群算法

针对基本粒子群算法容易陷入局部最优点,进化后期速度慢等缺点,设计了一种新的粒子群算法,将基本粒子群算法粒子行为基于个体极值点转化为个体自身极值与其他某一个个体极值的加权平均值,而全局极值点转化为群体中优秀个体极值的加权平均值。数值仿真实验表明,新算法比PSO具有更好的收敛性,能更快地找到问题的最优解。