基于支持向量机的集装箱起重机建模与辨识

对岸桥集装箱起重机的相关研究中,高度非线性的系统建模是一个难点,传统辨识方法难以较好的描述其系统特性。支持向量机方法具有较强的非线性回归能力,精确建立系统的模型,经过仿真可以看到支持向量机对起重机模型较好的辨识作用,基于此模型的P ID控制也收到了较好的控制效果。     

基于改进自适应黑洞机制的引力搜索算法

针对基本引力搜索算法(gravity search algorithm, GSA)易早熟、易陷入局部最优、缺少有效加速机制等缺点,提出了基于改进自适应黑洞机制的GSA(improved adaptive black hole gravity search algorithm, IABHGSA)。通过改进Tent映射对种群初始化,使得初始种群的分布更随机、均匀、全面,增强算法的全局勘探能力;引入改进自适应黑洞机制,根据粒子进化情况选择位置更新策略,使得位置更新更为合理,有效减小粒子陷入局部最优的可能性;通过基于学习思想的最优与最差粒子更新策略增强算法逃离局部最优的能力,并提高算法的寻优速度;引入群体迁徙,为算法提供有效的加速收敛机制。最后,选取八个基准测试函数对IABHGSA进行测试,并与相关算法的实验结果进行了对比,结果证明IABHGSA有更好的寻优性能。