粒子群优化粒子滤波方法

针对粒子滤波方法存在粒子贫乏以及初始状态未知时需要大量粒子才能进行鲁棒状态预估等问题,将粒子群优化思想引入粒子滤波中．该方法将最新观测值融合到采样过程中,并对采样过程利用粒子群优化算法进行优化．通过优化,可使粒子集朝后验概率密度分布取值较大的区域运动,从而克服了粒子贫乏问题,并极大地降低了精确预估所需的粒子数．实验结果表明,该算法具有较高的预估精度和较好的鲁棒性．     

基于粒子群优化的Rao-Blackwellized粒子滤波SLAM算法

为了实现在高相似度环境中移动机器人精确高效的自定位与建图,提出了一种基于粒子群优化（ PSO）的Rao-Blackwellized粒子滤波同步定位与地图构建（ SLAM）算法。利用激光扫描数据校正里程计信息,得到多模态的似然函数,克服相似环境对机器人定位的影响;利用粒子群优化算法提高常规粒子滤波器的估计性能,使得高似然采样集向各个后验概率密度分布取值极大的区域运动,同时保持低似然粒子多样性,从而在一定程度上克服粒子贫乏问题,并且显著地降低精确定位所需的粒子数。对所提算法与Gmapping算法在MIT数据集上进行仿真对比实验,结果表明了该算法的可行性和有效性。     

基于新型粒子群优化粒子滤波的故障诊断方法

针对基于粒子群优化算法的粒子滤波(PSO-PF)算法精度不高,容易陷入局部最优,难以满足电厂温控系统故障诊断的需求,提出一种适用于故障诊断的新型粒子群优化粒子滤波(NPSO-PF)算法。该算法引入社会个体对群体的认知规律优化了粒子更新的方式,并且完善了粒子速度的更新策略,对优势速度赋有较小概率的变异,提高了粒子的寻优能力,同时随机初始化劣势速度,保证了样本的多样性。实验结果表明,与PSO-PF相比,NPSO-PF提高了故障检测的精度和鲁棒性,可以有效地应用于温控系统故障的诊断。     

粒子群优化的同时定位与建图方法

提出一种粒子群优化的同时定位与建图方法,该方法将粒子群优化思想引入到机器人同时定位与建图算法中。通过粒子群优化方法对预估粒子进行更新,调整粒子的提议分布,从而使得采样粒子集中于机器人的真实位置附近。通过对粒子集的优化,有效地克服粒子贫乏问题,并且减少所使用的粒子数以及计算的时间复杂度。经过仿真实验,验证该方法的正确性和可行性。     

基于粒子群优化的遗传粒子滤波算法

针对遗传粒子滤波算法中粒子匮乏问题,提出一种新的基于粒子群优化的遗传粒子滤波算法。利用粒子群优化算法,驱动粒子向高似然区域移动,以增加有效粒子的数目,从而抑制粒子退化和匮乏现象,同时将遗传算法中的选择、交叉、变异引入粒子滤波,以改善粒子退化及计算量大的问题。实验表明,该算法有效地改善了粒子匮乏现象,同时提高了状态预估的精度,降低了算法的计算量,提高了算法的鲁棒性。     

基于粒子群优化的Unscented粒子滤波算法

针对Unscented粒子滤波(UPF)算法中的粒子退化及重采样引起的粒子枯竭等问题,利用粒子群优化算法使粒子通过比较其当前值与最优粒子的适应度值调整自身速度,向高似然域移动,寻找最优位置,并对重采样过程进行优化,以缓解粒子的退化及枯竭问题。实验结果证明,该算法提高了UPF算法的状态估计精度。     

基于粒子群优化的移动机器人SLAM 方法

针对移动机器人的粒子滤波SLAM（同时定位与建图）方法中需要大量粒子来提高精度的问题,将粒 子群优化思想引入到FastSLAM 中,提出了一种基于粒子群优化的同时定位与建图方法．通过粒子群优化方法对 FastSLAM 中预估粒子进行更新,调整粒子的提议分布,使得预测采样粒子集中于机器人的真实位姿附近．该方法 能有效提高SALM 精度,并减少所使用的粒子数以及计算的时间复杂度．仿真实验结果表明该方法有效、可行．     

基于多假设粒子群优化的蒙特卡罗定位算法

针对传统蒙特卡罗定位(MCL)算法在结构化相似环境中容易出现定位失败的问题,提出一种基于多假设粒子群优化的改进蒙特卡罗定位方法(MPSO-CL).以激光传感器的观测信息作为适应度函数,对MCL算法的采样粒子进行多假设粒子群优化更新,使得采样粒子向当前群体中多个最优粒子方向移动,从而使得粒子迅速收敛到后验概率密度分布取值较大的区域,实现了移动机器人高效精确自主定位.实验结果表明,MPSO-MCL算法克服了相似环境中定位的粒子匮乏问题,并且提高了定位的精确度.     

基于自适应粒子群优化的代价评估Marginalized粒子滤波

针对量测受扰动情况下粒子重要性权重的精确度量和粒子的有效采样问题,提出了一种基于自适应粒子群优化的代价评估Marginalized粒子滤波。首先,在Marginalized粒子滤波框架下,通过引入代价函数和风险函数,实现了粒子重要性权重评价过程中对最新量测信息的合理利用,以降低传统的依据重要性权重度量方式中对于噪声先验信息的依赖。其次,通过对粒子分布特征信息的提取和利用,构建了粒子极限速度设定的自适应选取策略,给出了一种自适应粒子群优化方法。在此基础上,结合粒子群优化中群体优化机理来提升采样粒子对被估计状态的逼近程度,进而改善重采样后粒子的多样性。理论分析和仿真实验验证了算法的有效性。     

基于云自适应粒子群优化粒子滤波的视频目标跟踪

针对视频目标跟踪中遮挡问题处理不佳和快速运动目标易丢失的问题,提出一种云自适应PSO（CAPSO）优化粒子滤波的视频目标跟踪算法。算法利用粒子滤波预测目标区域在视频下一帧图像的位置,结合颜色直方图统计特性,引入CAPSO算法并根据粒子适应度值将粒子集分成三个子群,分别采用不同的惯性权重生成 策略,普通种群的惯性权重由X条件云发生器自适应地调整,利用云模型云滴的随机性和稳定倾向性特点,使惯性权重满足快速寻优能力又具有随机性。通过CAPSO优化,降低了粒子滤波重采样帧数,减少了算法的运算量,同时提高了搜索精度,能较好处理目标遮挡问题。并且CAPSO算法通过采用这三种不同的惯性权重生成策略,可自适应地平衡算法的全局和局部搜索能力来调节粒子的搜索范围,有效地解决了快速运动目标易丢失的问题。仿真实验结果表明,新算法对视频目标跟踪中的遮挡和快速运动目标易丢失的情况具有较好的实时性和准确性。     

基于改进粒子群算法的机器人路径规划方法

提出一种基于粒子群算法的机器人路径规划方法.将路径规划看作一个带约束的优化问题,约束条件为路径不能经过障碍物,优化目标为整个路径的长度最短.机器人工作空间中的障碍物描述为多边型,对障碍物的顶点进行编号.利用粒子群算法进行路径规划,每一个粒子定义为一个由零或障碍物顶点编号组成的集合,在粒子的迭代过程中考虑约束条件,惯性权重随迭代次数动态改变,使算法既有全局搜索能力也有较强的局部搜索能力.仿真结果表明该方法的正确性和有效性.     

基于粒子群算法的移动机器人全局最优路径规划*

以栅格法和粒子群算法为基础,提出了一种新的机器人实时全局最优路径规划方法.该方法包括采用栅格法对环境进行建模和直接运用粒子群算法在环境模型中搜索全局最优路径.在计算机上进行了仿真,仿真结果证明了该方法的可行性和有效性.     

复形法粒子群优化算法研究

针对基本粒子群优化算法对复杂函数优化时难以获得最优解的缺陷,提出了一种复形粒子群优化算法。该算法采用复形法来提高粒子的局部搜索能力,从而保证了算法能够跳出局部最优,获得全局最优解。实验结果表明,与文献算法相比,该算法在基准函数优化时具有更强的寻优能力和更高的搜索精度。     

基于改进粒子群算法的移动机器人路径规划

为了提高复杂环境下移动机器人的精准导航作用,提出了移动机器人路径规划的改进粒子群优化(PSO)算法,即利用粒子个体极值的加权平均值,同时加入惯性权重.建立了移动机器人工作环境的栅格模型,利用Matlab软件进行移动机器人路径规划仿真分析.仿真结果表明:改进后的粒子群算法容易使粒子移动到最佳位置,加强了全局寻优能力,在复杂环境中搜索路径性能优于传统算法.     

基于改进粒子群优化的节点定位算法

在基于粒子群优化的节点定位过程中,惯性权重的设置对算法收敛速度和定位精度有着重要影响。本文从两个方面对其进行改进:利用节点间的连通信息对未知节点可能存在的区域进行估计,缩小粒子搜索范围;根据未知节点存在区域,对粒子群优化算法的惯性权重设置进行改进。仿真结果表明,改进算法的定位精度和稳定性有明显的提高,是一种可行的无线传感器网络节点定位的解决方案。     

基于粒子群优化算法的WSNs节点定位研究

为了提高无线传感器网络节点定位的精度,提出了一种基于粒子群优化估计的无线传感器网络节点定位算法。该算法简单易实现,可调参数少,通过多次迭代寻优,以提高定位精度。仿真结果表明,新算法与常用的极大似然估计算法相比可以显著提高节点定位的精度和稳定度。     

免疫Agent和量子粒子群优化的入侵检测方法研究

针对传统入侵检测系统检测速度慢和误检率高的问题,将免疫原理、移动Agent技术和量子粒子群优化算法相结合,提出了基于免疫Agent和粒子群优化算法的入侵检测模型。介绍了系统模型与体系结构,并对系统性能进行仿真实验。实验结果对比表明,系统能提高传统入侵检测系统的检测速度和降低误检率。