基于HPSO-TPFENN的目标机轨迹预测 被引量：19

1

作者 王新 杨任农 +2 位作者 左家亮 徐西蒙 岳龙飞 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期612-620,共9页

轨迹预测在现代空战中发挥着重要作用。针对传统轨迹预测模型复杂度大,预测精度偏低,数据样本真实性、可靠性差等问题,结合轨迹数据具有时间连续性的特点,提出了基于HPSO-TPFENN的轨迹预测模型。在Elman神经网络的目标函数中引入时间收... 轨迹预测在现代空战中发挥着重要作用。针对传统轨迹预测模型复杂度大,预测精度偏低,数据样本真实性、可靠性差等问题,结合轨迹数据具有时间连续性的特点,提出了基于HPSO-TPFENN的轨迹预测模型。在Elman神经网络的目标函数中引入时间收益因子,并利用杂交粒子群算法(HPSO)对改进的Elman网络进行参数寻优,构造了HPSO-TPFENN神经网络。提出将三维坐标进行独立预测的方法,并根据空战训练测量仪(ACMI)中记录的真实数据,构建了包括航向角和俯仰角在内的轨迹预测数据样本,建立了基于HPSO-TPFENN的轨迹预测模型。通过仿真实验对比分析了模型进行轨迹预测的精度和实时性,结果表明模型在不同方向的预测误差不超过1%,连续进行595次预测耗时42 ms左右,可以准确、快速地对目标机的轨迹进行预测。 展开更多

关键词 轨迹预测 时间收益因子 hpso-TPFENN 空战训练测量仪 独立预测

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协调粒子群优化算法—HPSO 被引量：10

2

作者 潘峰 涂序彦 +1 位作者 陈杰 付继伟 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第1期169-171,共3页

粒子群优化算法(PSO)是模拟生物群体智能的优化算法,具有良好优化性能。但是由于信息的单一传递,群体的迅速收缩和群体多样性降低,导致算法早熟收敛。该文采用多样性控制与交叉操作,使粒子群在细化搜索与扩展新区之间进行协调,提出了协... 粒子群优化算法(PSO)是模拟生物群体智能的优化算法,具有良好优化性能。但是由于信息的单一传递,群体的迅速收缩和群体多样性降低,导致算法早熟收敛。该文采用多样性控制与交叉操作,使粒子群在细化搜索与扩展新区之间进行协调,提出了协调粒子群优化算法HPSO。实验结果表明:HPSO比PSO有更好的性能。 展开更多

关键词 协调粒子群优化算法 多样性 交叉算子 伪星型拓扑结构

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基于HPSO算法和GA的舰载机甲板布放方法比较 被引量：7

3

作者 司维超 韩维 史玮韦 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第2期338-344,共7页

以戴高乐航母为研究对象,基于不同优化算法,对其舰面舰载机布放问题的解决方法进行比较,以此作为解决其他类型航母同样问题的参考。首先,分析了解决舰载机舰面布放调度问题的先决条件,包括舰面战位的设置;各战位间距离的测量计算;舰载... 以戴高乐航母为研究对象,基于不同优化算法,对其舰面舰载机布放问题的解决方法进行比较,以此作为解决其他类型航母同样问题的参考。首先,分析了解决舰载机舰面布放调度问题的先决条件,包括舰面战位的设置;各战位间距离的测量计算;舰载机正常的出动流程分析;舰载机出动时间计算公式的设计。其次,将舰载机舰面布放调度问题转换为带有约束条件的多目标函数求最小解问题,并给出了数学模型。再次,给出了利用改进的粒子群优化(honeybee particle swarm optimization,HPSO)算法和遗传算法(genetic algorithm,GA)对问题求解的解决思路。最后,对两种算法50次独立运算的结果,分别从平均最短出动时间、平均最短移动距离、标准偏差以及算法的收敛性和精确性等方面进行比较。结果表明,HPSO算法较GA更适合于解决该布放问题。 展开更多

关键词 甲板布放 改进的粒子群优化算法 遗传算法

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基于HPSO-WNN的牵引变压器故障诊断算法研究 被引量：8

4

作者 付强 陈特放 朱佼佼 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第9期26-32,共7页

为全面有效地诊断电力机车牵引变压器故障,提出一种基于混合粒子群算法的正交小波神经网络(HP-SO-WNN)方法,对牵引变压器进行综合测试和诊断。将色谱数据和电气试验数据作为正交小波神经网络的输入量,网络隐藏层采用具有正交性的小波函... 为全面有效地诊断电力机车牵引变压器故障,提出一种基于混合粒子群算法的正交小波神经网络(HP-SO-WNN)方法,对牵引变压器进行综合测试和诊断。将色谱数据和电气试验数据作为正交小波神经网络的输入量,网络隐藏层采用具有正交性的小波函数db4作为基函数,利用混合粒子群算法获得正交小波神经网络的初始值并优化网络参数。试验结果证明,本文提出的HPSO-WNN确实可有效提高牵引变压器故障诊断速度和准确度。 展开更多

关键词 牵引变压器 正交小波神经网络 混合粒子群算法 故障诊断

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基于改进HPSO算法的风电场内部无功优化研究 被引量：10

5

作者 鲁改凤 欧钰雷 +3 位作者 杜帅 贺佳琳 张帅 姜耀鹏 《电测与仪表》 北大核心 2020年第10期36-42,共7页

双馈风电机组(DFIG)是当前风电场的主流机型之一,具有有功功率和无功功率可解耦控制的优点。将风电场中每一台DIFG机组作为单独的连续无功源,以每台DIFG机组无功出力为控制变量,把双馈风电场内部有功网损设为目标函数建立无功优化模型... 双馈风电机组(DFIG)是当前风电场的主流机型之一,具有有功功率和无功功率可解耦控制的优点。将风电场中每一台DIFG机组作为单独的连续无功源,以每台DIFG机组无功出力为控制变量,把双馈风电场内部有功网损设为目标函数建立无功优化模型。为了减少风电场内部有功网损并稳定节点电压,在基本粒子群(PSO)算法的基础上引入了自适应权重和遗传算法中的杂交概念,提出了一种混合PSO算法,并将该方法应用于风电场内部无功优化模型求解。以华北地区某风电场为例,在MATLAB软件中采用改进HPSO算法对所建立的无功优化模型进行了求解,求解结果与基本PSO算法和线性递减权重的PSO算法相比,改进HPSO算法收敛速度更快且结果更优,验证了文中模型和算法的正确性。 展开更多

关键词 DFIG 风电场 无功优化 hpso

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基于HPSO-BP神经网络融合的锂电池SOC预估研究 被引量：9

6

作者 于仲安 褚彪 葛庭宇 《汽车技术》 CSCD 北大核心 2019年第6期20-24,共5页

为实现锂离子电池荷电状态(SOC)的高精度预测,采用混合粒子群(HPSO)与BP神经网络相结合的联合优化算法,通过优化神经网络的初始权值和阈值克服了种群易陷入局部极小的缺点,加快了收敛速度,减小了SOC预估的误差,通过分析磷酸铁锂(LiFePO4... 为实现锂离子电池荷电状态(SOC)的高精度预测,采用混合粒子群(HPSO)与BP神经网络相结合的联合优化算法,通过优化神经网络的初始权值和阈值克服了种群易陷入局部极小的缺点,加快了收敛速度,减小了SOC预估的误差,通过分析磷酸铁锂(LiFePO4)电池充、放电机理,将电池电压、电流、内阻和温度作为SOC的影响因子。MATLAB仿真结果表明,HPSO-BP神经网络算法的预测精度和收敛速度较传统BP神经网络算法更优。 展开更多

关键词 荷电状态 磷酸铁锂电池 混合粒子群算法 BP神经网络

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基于HPSO优化LS-SVM的混凝土梁损伤诊断模型

7

作者 高盼盼 王建 李秀梅 《水利与建筑工程学报》 2012年第3期138-141,共4页

针对传统结构损伤智能诊断方法所存在的缺陷,提出一种基于混合粒子群算法(HPSO)优化最小二乘支持向量机(LS-SVM)的结构损伤识别模型,并以混凝土梁为例,以模态参数及其相关量作为输入量,以损伤位置和程度作为输出量,建立起适应的映射模... 针对传统结构损伤智能诊断方法所存在的缺陷,提出一种基于混合粒子群算法(HPSO)优化最小二乘支持向量机(LS-SVM)的结构损伤识别模型,并以混凝土梁为例,以模态参数及其相关量作为输入量,以损伤位置和程度作为输出量,建立起适应的映射模型。此外,为提高LS-SVM的泛化能力,应用HPSO对其核函数参数进行了优化。结果表明:应用HPSO优化LS-SVM所构建的模型具有识别精度高的特点。 展开更多

关键词 混凝土简支梁 LS-SVM hpso 模态参数 损伤诊断 核参数

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求解学习型员工项目调度问题的HPSO算法 被引量：1

8

作者 柳春锋 杨善林 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第2期21-24,31,共5页

为提高工作效率并最小化项目工期,研究学习型员工项目调度问题的求解算法。建立相应的0-1型整数非线性规划模型,提出一种混合粒子群优化算法。该算法应用基于优先规则的启发式算法生成优良的初始粒子,引入离散型算子修正经典的粒子速度... 为提高工作效率并最小化项目工期,研究学习型员工项目调度问题的求解算法。建立相应的0-1型整数非线性规划模型,提出一种混合粒子群优化算法。该算法应用基于优先规则的启发式算法生成优良的初始粒子,引入离散型算子修正经典的粒子速度和位置方程,采用改进的前向递归算法求解粒子目标函数值。数值实验结果表明,在相同运行时间内,该算法能得到比粒子群优化算法更优的解。 展开更多

关键词 项目调度 学习型员工 启发式算法 混合粒子群优化算法 优先约束

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基于HPSO-GNN的煤矿井下瓦斯分布区域预测研究 被引量：2

9

作者 马西良 《煤炭工程》 北大核心 2016年第11期88-91,共4页

为了准确预测瓦斯分布区域,给煤矿机器人提供躲避瓦斯危险区域的依据,提出了HPSO-GNN预测煤矿机器人前方10m的瓦斯分布区域的方法。结果表明,HPSO-GNN预测的平均相对误差减少到4.83%,在总体预测精度上比GNN预测方法提高了57.48%,瓦斯分... 为了准确预测瓦斯分布区域,给煤矿机器人提供躲避瓦斯危险区域的依据,提出了HPSO-GNN预测煤矿机器人前方10m的瓦斯分布区域的方法。结果表明,HPSO-GNN预测的平均相对误差减少到4.83%,在总体预测精度上比GNN预测方法提高了57.48%,瓦斯分布区域的预测结果与实测值具有较好的一致性。该方法能实现瓦斯浓度分布区域的准确预测,为煤矿机器人躲避瓦斯危险区域的提供必要依据。 展开更多

关键词 灰色神经网络 混合粒子群优化算法 瓦斯分布区域 煤矿机器人

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基于HPSO-BP神经网络的个人信用评估

10

作者 石丽红 陶宏才 《成都信息工程大学学报》 2020年第2期146-150,共5页

为了解决BP神经网络和标准PSO-BP神经网络模型收敛慢、易陷入局部最优值等问题,引入改进的粒子群算法HPSO,提出了基于HPSO-BP神经网络的信用评估模型。在PyCharm环境下,利用德国个人信用数据集,分别比较了BP神经网络模型、标准PSO-BP神... 为了解决BP神经网络和标准PSO-BP神经网络模型收敛慢、易陷入局部最优值等问题,引入改进的粒子群算法HPSO,提出了基于HPSO-BP神经网络的信用评估模型。在PyCharm环境下,利用德国个人信用数据集,分别比较了BP神经网络模型、标准PSO-BP神经网络模型和文中的HPSO-BP神经网络模型。实验结果表明,基于HPSO-BP神经网络的评估模型在收敛速度和准确度上都优于另外两个模型。 展开更多

关键词 BP神经网络 标准PSO-BP hpso-BP 信用评估

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基于A-HPSO算法的无人机集群协同目标分配 被引量：2

11

作者 沈越 范国梁 李丽娟 《计算机仿真》 2024年第9期18-25,共8页

首先对透明态势下无人机集群近视距空战协同任务目标分配这一问题进行了数学建模。针对在建模后问题求解过程中时常产生的“算法易陷入局部极值而无法继续搜索”这一“算法早熟”问题,在混合粒子群算法(HPSO)基础上,提出了一种引入堵塞... 首先对透明态势下无人机集群近视距空战协同任务目标分配这一问题进行了数学建模。针对在建模后问题求解过程中时常产生的“算法易陷入局部极值而无法继续搜索”这一“算法早熟”问题,在混合粒子群算法(HPSO)基础上,提出了一种引入堵塞检测机制和强制打散操作的自打散混合粒子群算法(A-HPSO)。为验证研究思路及改进后算法性能,分别将HPSO算法及其两种改进型算法M-HPSO算法和I-HPSO算法与A-HPSO算法在六种标准测试目标优化函数及固定-随机两种空战态势下所建模问题上进行对比仿真。实验结果显示,在多约束多目标函数的优化求解上,改进后的A-HPSO算法显著避免了“算法早熟”问题的发生,并进一步提升了HPSO算法的收敛速度和收敛精度。 展开更多

关键词 粒子群算法 混合粒子群算法 自打散混合粒子群算法 无人机集群协同目标分配

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基于可视化HPSO的无人机装备维修任务调度 被引量：7

12

作者 沈延安 叶霖 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2019年第1期6-11,共6页

分析了目前军用无人机装备维修任务调度问题的组成及现状,构建了改进的混合粒子群算法,通过离散化粒子群简化粒子论域,加快计算速度;引入浓度监控机制,综合粒子浓度分布和适应度大小两方面信息,对进化过程进行调控;结合遗传算法,增加粒... 分析了目前军用无人机装备维修任务调度问题的组成及现状,构建了改进的混合粒子群算法,通过离散化粒子群简化粒子论域,加快计算速度;引入浓度监控机制,综合粒子浓度分布和适应度大小两方面信息,对进化过程进行调控;结合遗传算法,增加粒子间的交叉、变异,加快粒子群进化速度,防止陷入局部最优;并在Matlab环境下对图形展示函数进行优化,实现迭代过程动态可视。最后通过实例分析,高效计算得出最佳调度方案,实现了混合粒子群算法在装备资源调度问题的有效应用。 展开更多

关键词 任务调度 混合粒子群算法 浓度监控 维修保障 无人机 可视化

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基于HPSO优化的磁悬浮系统分数阶控制 被引量：3

13

作者 张瑶 刘欣 +1 位作者 童桂 李佩娟 《南京工程学院学报（自然科学版）》 2018年第4期7-12,共6页

针对磁悬浮系统的非线性以及开环不稳定的特点,提出一种分数阶PI~λD~μ控制器控制磁悬浮系统的方法.首先建立系统的数学模型,然后设计分数阶PI~λD~μ控制器,并建立控制系统的仿真模型,最后应用遗传算法与粒子群算法相结合的混合粒子... 针对磁悬浮系统的非线性以及开环不稳定的特点,提出一种分数阶PI~λD~μ控制器控制磁悬浮系统的方法.首先建立系统的数学模型,然后设计分数阶PI~λD~μ控制器,并建立控制系统的仿真模型,最后应用遗传算法与粒子群算法相结合的混合粒子群算法优化分数阶PI~λD~μ控制器的k_p、k_i、k_d、λ、μ参数,采用改进的误差绝对值时间积分函数作为优化目标,对系统进行多种信号的仿真跟踪.结果表明,分数阶PI~λD~μ控制器收敛速度快,鲁棒性强,达到了预期的控制效果. 展开更多

关键词 磁悬浮系统 分数阶PIλDμ控制器 混合粒子群算法

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基于ANN模型和HPSO算法的数控机床可靠性分布模型研究 被引量：6

14

作者 付涛 弓清忠 +1 位作者 王大镇 祁丽 《四川大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2015年第2期262-268,共7页

针对数控机床可靠性研究过程中,由于可靠性数据较难收集导致可靠性分布模型不唯一的问题,采用ANN模型对收集到的少量可靠性数据进行扩充,扩充后的数据采用K-S检验法进行分析以确定可靠性数据模型,同时在求解确定可靠性分布模型参数过程... 针对数控机床可靠性研究过程中,由于可靠性数据较难收集导致可靠性分布模型不唯一的问题,采用ANN模型对收集到的少量可靠性数据进行扩充,扩充后的数据采用K-S检验法进行分析以确定可靠性数据模型,同时在求解确定可靠性分布模型参数过程中,将混合粒子群优化(hybrid particle swarm optimization,HPSO)算法引入极大似然估计中,解决其在小样本数据下求解某些复杂分布模型时易陷于局部最优解和求解效率低的问题.实例分析结果表明:采用混合粒子群算法求解可以在求解效率和收敛性性能上达到较好的平衡,比较所有的求解模型结果,经过ANN模型扩充后的2重3参数威布尔分布的相对均方差最小,其值为0.0425,说明利用该方法求解数控机床的可靠性分布模型是可行的,而且能够获得较精确的结果. 展开更多

关键词 神经网络 混合粒子群算法 极大似然法 参数估计

原文传递

基于混合粒子群算法的群岛泊位分配问题研究 被引量：4

15

作者 彭建良 李仁健 李修琳 《工业工程》 北大核心 2014年第5期17-22,共6页

泊位分配是提高港口运营效率的关键。针对群岛泊位分配问题,以船舶总在港时间为优化目标,构建了群岛泊位分配问题模型,并提出了一种混合粒子群算法进行求解。该算法在更新粒子状态时加入模拟退火和免疫调节操作,增强了算法的全局搜索能... 泊位分配是提高港口运营效率的关键。针对群岛泊位分配问题,以船舶总在港时间为优化目标,构建了群岛泊位分配问题模型,并提出了一种混合粒子群算法进行求解。该算法在更新粒子状态时加入模拟退火和免疫调节操作,增强了算法的全局搜索能力。实验结果表明,混合粒子群算法在求解群岛泊位分配问题时,具有较好的优化性能,验证了算法的有效性和可行性。 展开更多

关键词 群岛泊位分配 混合粒子群算法(hpso) 人工免疫(AI)

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光伏并网发电的最大功率点跟踪算法研究 被引量：4

16

作者 王桂英 史金玲 +1 位作者 纪飞 王欢 《现代农业科技》 2010年第7期23-25,共3页

为更有效地控制太阳能光伏阵列、提高发电系统的可靠性和太阳能利用率,提出利用粒子群算法(PSO)优化RBF神经网络的新算法——HPSO-RBF神经网络来跟踪最大功率点的位置。将HPSO-RBF算法用于MPPT跟踪,通过数值仿真试验,与工程常用的PSO算... 为更有效地控制太阳能光伏阵列、提高发电系统的可靠性和太阳能利用率,提出利用粒子群算法(PSO)优化RBF神经网络的新算法——HPSO-RBF神经网络来跟踪最大功率点的位置。将HPSO-RBF算法用于MPPT跟踪,通过数值仿真试验,与工程常用的PSO算法对比,验证了HPSO-RBF的预测精度明显优于PSO算法。 展开更多

关键词 光伏电池 光伏并网发电 hpso—RBF神经网络 最大功率点跟踪

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基于RBFNN混合粒子群算法的电力负荷短期预测

17

作者 王琼 刘伟 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第8期90-92,共3页

根据电力系统负荷预测的不同目的,提出一种基于RBFNN混合粒子群优化算法(HPSO)预报电力系统短期负荷,即首先采用改进的粒子群优化算法(MPSO)全局优化网络模型参数然后在MPSO全局搜索模型参数基础上利用梯度下降法局部优化网络模型参数,... 根据电力系统负荷预测的不同目的,提出一种基于RBFNN混合粒子群优化算法(HPSO)预报电力系统短期负荷,即首先采用改进的粒子群优化算法(MPSO)全局优化网络模型参数然后在MPSO全局搜索模型参数基础上利用梯度下降法局部优化网络模型参数,建立电力系统短期负荷的时序人工神经网络模型。仿真结果表明,该方法与传统的预测方法相比,减少了训练时间,提高了精度和适应性。 展开更多

关键词 电力负荷预测 径向基神经网络(RBFNN) 混合粒子群优化算法(hpso)

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基于ARX模型辨识和混合粒子群参数优化对自动引导车控制系统研究 被引量：1

18

作者 王启来 董朝轶 +2 位作者 周鹏 陈晓艳 齐咏生 《自动化与仪器仪表》 2021年第7期58-63,共6页

自动导引车(AGV,Automated Guided Vehicle)系统数学模型的建模准确性是影响AGV控制精度的重要因素。传统AGV在系统结构未知下采用PID控制算法进行控制,其控制器参数主要依靠人工试凑,工作量大、鲁棒性差、难以达到较高的控制精度。为... 自动导引车(AGV,Automated Guided Vehicle)系统数学模型的建模准确性是影响AGV控制精度的重要因素。传统AGV在系统结构未知下采用PID控制算法进行控制,其控制器参数主要依靠人工试凑,工作量大、鲁棒性差、难以达到较高的控制精度。为解决这一问题,针对磁导航AGV的实际工程需求,应用ARX模型及参数辨识方法对磁导航AGV进行建模。基于所辨识出的模型,采用一种基于混合粒子群算法(HPSO,Hybrid Particle Swarm Optimization)对磁导航AGV的PID控制器参数进行寻优。并以积分误差准则(ITAE)作为误差性能指标,对试凑法、标准PSO、HPSO所寻最优参数对磁导航AGV的仿真及实际应用控制效果进行了比较。结果表明:采用HPSO方法所设计的PID控制器控制效果比试凑法和标准PSO法更理想。具有较好的控制性能指标,能够提高控制系统的适应性和鲁棒性,具有一定的实际工程价值。 展开更多

关键词 AGV 系统辨识 hpso 参数优化 PID控制器

原文传递

基于最优值搜索框架的CT序列图像肝脏分割 被引量：7

19

作者 李登旺 王杰 +1 位作者 陈进琥 李洪升 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第7期1477-1489,共13页

显式模型下建立的肝脏分割算法受适用条件的限制,不能有效地控制分割进程,制约了算法鲁棒性和泛化能力的提高.针对这一问题,该文提出了一个新的方法,将肝脏分割问题转化为隐式函数最优值搜索,依据图像实际数据和先验形状信息有效地控制... 显式模型下建立的肝脏分割算法受适用条件的限制,不能有效地控制分割进程,制约了算法鲁棒性和泛化能力的提高.针对这一问题,该文提出了一个新的方法,将肝脏分割问题转化为隐式函数最优值搜索,依据图像实际数据和先验形状信息有效地控制分割进程,以迭代搜索策略得到肝脏的最优分割结果.每一个迭代步骤由两部分组成:首先,利用MRF(Markov Random Field)实现已有肝脏轮廓邻域的局部再分割,重新调整肝脏轮廓;然后,利用先验形状稀疏表示调整后的形状,有效地修正噪声、边界模糊等因素引起的错误分割,并将修正后的肝脏轮廓用于下一轮局部再分割.肝脏分割结果在迭代过程中不断逼近真实值.为了提高形状稀疏表示的计算精度和速度,该文改进了相关技术细节,提出了动态字典生成策略,并利用混合粒子群算法求解稀疏表示方程.与金标准相比,该文所提算法在边界模糊、对比度低、存在大量其他干扰组织区域等不利因素的情景中,其分割精度(Volume Overlap Percentage,VOE)可达到90%以上. 展开更多

关键词 肝脏分割 最优值搜索 稀疏表示 马尔可夫随机场 混合粒子群

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基于混合粒子群算法的通用导弹固定平台布局优化 被引量：5

20

作者 韩贝贝 舒涛 +2 位作者 程永强 王崴 徐金泉 《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2010年第4期42-46,共5页

为实现导弹运输的通用化保障,提高导弹运输装备的运输能力,设计了一种可以加装在越野车副车架上的新型通用导弹固定平台,满足固定机构布局面积达到最小的要求,从而减小对底盘上装空间的需求,降低底盘选型的难度。针对这一问题,在对基本... 为实现导弹运输的通用化保障,提高导弹运输装备的运输能力,设计了一种可以加装在越野车副车架上的新型通用导弹固定平台,满足固定机构布局面积达到最小的要求,从而减小对底盘上装空间的需求,降低底盘选型的难度。针对这一问题,在对基本粒子群算法中的惯性权重取值进行改进的基础上,利用模拟退火原理对粒子群算法每次迭代产生的全局最优解进行优化。经仿真实验验证,与基本粒子群算法相比,该混合算法搜索能力强、搜索精度高、收敛性好、优化效果明显,很好的解决了通用导弹固定平台的布局优化问题。 展开更多

关键词 混合粒子群算法 模拟退火算法 布局优化 通用导弹固定平台

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