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基于改进粒子群算法的微网优化运行 认领
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作者 张少明 盛四清 《中国电力》 CSCD 北大核心 2020年第5期24-31,共8页
微网作为分布式电源并网的一种有效途径,其优化运行成为研究的重要课题之一。在多方利益的权衡下,考虑了经济成本、环境成本、网损和节点电压偏差等多个运行指标对微网的优化运行进行建模;引入精英反向学习策略和最劣粒子排斥法对粒子... 微网作为分布式电源并网的一种有效途径,其优化运行成为研究的重要课题之一。在多方利益的权衡下,考虑了经济成本、环境成本、网损和节点电压偏差等多个运行指标对微网的优化运行进行建模;引入精英反向学习策略和最劣粒子排斥法对粒子群算法(particleswarmoptimization,PSO)进行改进,并将其用来解决多目标多约束的微网优化运行问题,在搜索过程中对当前最优粒子进行混沌扰动,以加强局部探索能力,提高粒子跳出局部最优解的能力。在相同的条件下,分别用改进前后的算法求解所建立的微网优化运行模型,优化结果验证了改进后算法的优越性。 展开更多
关键词 微网 运行优化 粒子群算法 精英反向学习策略 最劣粒子排斥 混沌扰动
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基于改进灰狼优化算法的移动机器人路径规划 认领
2
作者 刘宁宁 王宏伟 《电测与仪表》 北大核心 2020年第1期76-83,98共9页
针对移动机器人避障路径规划问题,在基本群智能算法灰狼优化算法的基础上,提出改进灰狼优化算法,测试函数证明了算法的稳定性和收敛性,进而将其首次应用于移动机器人避障路径规划问题,通过对改进灰狼优化算法的移动机器人避障路径进行研... 针对移动机器人避障路径规划问题,在基本群智能算法灰狼优化算法的基础上,提出改进灰狼优化算法,测试函数证明了算法的稳定性和收敛性,进而将其首次应用于移动机器人避障路径规划问题,通过对改进灰狼优化算法的移动机器人避障路径进行研究,并与基本灰狼优化算法、粒子群算法、遗传算法比较,仿真结果证明了算法的稳定性和收敛性,对路径规划领域有十分重要的研究意义。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 灰狼优化算法 改进灰狼优化算法 粒子群算法 遗传算法
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基于正态分布衰减惯性权重的粒子群优化算法 认领
3
作者 徐浩天 季伟东 +1 位作者 孙小晴 罗强 《深圳大学学报:理工版》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期208-213,共6页
针对粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法无法在提高收敛速度的同时避免早熟的缺陷,提出基于正态分布衰减惯性权重粒子群优化(normal distribution decay inertial weight particle swarm optimization,NDPSO)算法.以正态... 针对粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法无法在提高收敛速度的同时避免早熟的缺陷,提出基于正态分布衰减惯性权重粒子群优化(normal distribution decay inertial weight particle swarm optimization,NDPSO)算法.以正态分布曲线作为惯性权重的衰减策略曲线,通过引入控制因子对粒子的位置进行改善,使得NDPSO算法能很好的在优化过程中平衡全局搜索和局部搜索能力.使用8个标准函数测试分别对粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)、线性权重衰减粒子群优化(linear decay inertial weight particle swarm optimization,LDWPSO)、指数权重衰减粒子群优化(exponential decay weight particle swarm optimization,EXPPSO)、收缩因子粒子群优化(constriction factor particle swarm optimization,CFPSO)、高斯分布衰减惯性权重粒子群优化(Gaussian decay inertial weight particle swarm optimization,GDIWPSO)、基于动态加速度系数的粒子群优化(particle swarm optimization based on dynamic acceleration coefficients,PSO-DAC)、性权重自适应粒子群优化(inertia weight adaptive particle swarm optimization,简称PSO-LH)算法以及NDPSO算法进行仿真,分析他们的收敛速度和收敛精度.结果表明,NDPSO算法不管在单峰函数问题还是多峰函数问题上,总体性能都优于其他算法. 展开更多
关键词 人工智能 群体智能算法 粒子群算法 惯性权重 正态分布 衰减策略
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基于混沌映射的自适应退火型粒子群算法 认领
4
作者 田兴华 张纪会 李阳 《复杂系统与复杂性科学》 EI CSCD 2020年第1期45-54,共10页
粒子群优化算法是一种新型的群体智能算法,具有参数少、使用方便、效果好等优点,因而得到了广泛应用。为了改进粒子群算法的性能,在自适应粒子群算法和模拟退火粒子群算法的基础上提出基于混沌映射的自适应退火型粒子群算法,在局部最优... 粒子群优化算法是一种新型的群体智能算法,具有参数少、使用方便、效果好等优点,因而得到了广泛应用。为了改进粒子群算法的性能,在自适应粒子群算法和模拟退火粒子群算法的基础上提出基于混沌映射的自适应退火型粒子群算法,在局部最优解附近添加混沌扰动算子,使其具有突跳能力,进而提高全局搜索能力;将传统的惯性因子改为双重选择策略,不仅使惯性因子随着目标函数的变化而变化而且随着粒子当前位置与上一时刻位置的距离的变化而变化;采用线性递减加速因子来动态调整自身经验和群体经验在迭代中的作用。通过数值实验验证了改进算法的性能,结果表明改进的算法对于不同类型的函数的寻优能力要优于自适应粒子群算法和模拟退火粒子群算法。 展开更多
关键词 混沌扰动算子 群体智能 粒子群算法 双重选择策略 线性递减方程
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一种改进的多元传感器协同探测粒子群算法 认领
5
作者 卞伟伟 邱旭阳 +1 位作者 王飞 杨荣军 《指挥控制与仿真》 2020年第1期29-33,共5页
为了研究粒子群算法在协同探测任务分配中的适用性,将多元传感器协同探测任务分配归纳描述成一个典型的多约束整数规划问题。构建了基于探测装备跟踪探测可行域的粒子编码方案,以缩小规划问题的解空间,提高算法的求解效率。采用一种基... 为了研究粒子群算法在协同探测任务分配中的适用性,将多元传感器协同探测任务分配归纳描述成一个典型的多约束整数规划问题。构建了基于探测装备跟踪探测可行域的粒子编码方案,以缩小规划问题的解空间,提高算法的求解效率。采用一种基于多样性控制策略的改进粒子群算法,以解决粒子群优化中早熟现象,摆脱局部最优解的限制。以“低慢小”无人机目标协同探测任务为例,对其探测效能与约束条件进行讨论,并对其任务分配进行仿真分析。结果表明,该方法可加快粒子搜索速度,避免了算法早熟现象,可为多元传感器跟踪探测的任务分配问题研究提供参考。 展开更多
关键词 低慢小 协同探测 粒子群算法 粒子编码 多样性控制
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基于混沌BPSO的多目标优化频谱切换算法 认领
6
作者 朱家晟 赵知劲 《杭州电子科技大学学报:自然科学版》 2020年第1期8-13,共6页
为了提高多目标二进制粒子群(Binary Particle Swarm Optimization,BPSO)算法的频谱切换性能,改进了BPSO算法的速度及位置更新策略,并结合Tent映射的混沌优化,提出一种基于Tent映射混沌优化的多目标二进制粒子群算法。在目标信道空闲时... 为了提高多目标二进制粒子群(Binary Particle Swarm Optimization,BPSO)算法的频谱切换性能,改进了BPSO算法的速度及位置更新策略,并结合Tent映射的混沌优化,提出一种基于Tent映射混沌优化的多目标二进制粒子群算法。在目标信道空闲时间服从Rayleigh分布的情况下,以累计切换时延最小化和有效信道容量最大化为目标,构建目标信道序列设计的多目标优化问题,使用新算法求解多目标优化问题。仿真结果表明:新算法得到的解兼具低时延和高容量,最终平均适应度为45.67325 ms和-421258 bit/s,并且在迭代过程中表现出更优的性能。 展开更多
关键词 频谱切换 多目标问题 粒子群优化 混沌优化
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抽水蓄能机组低水头工况分数阶PID控制及多目标优化 认领
7
作者 周攀 周建中 +2 位作者 赖昕杰 邓磊 许颜贺 《水力发电》 北大核心 2020年第3期85-90,共6页
为提高抽水蓄能机组低水头工况下的控制品质,提出了一种基于精细化模型的抽水蓄能机组低水头分数阶PID(FOPID)控制多目标优化策略。首先,充分考虑过水系统、水泵水轮机等机构非线性,建立抽水蓄能机组调节系统精细化模型。在此基础上,引... 为提高抽水蓄能机组低水头工况下的控制品质,提出了一种基于精细化模型的抽水蓄能机组低水头分数阶PID(FOPID)控制多目标优化策略。首先,充分考虑过水系统、水泵水轮机等机构非线性,建立抽水蓄能机组调节系统精细化模型。在此基础上,引入时间绝对误差积分指标(ITAE)衡量FOPID的控制性能,构造额定水头和低水头工况下机组控制品质的目标函数。进一步,提出了混合变异-邻域搜索多目标粒子群算法对所建模型进行求解。结果表明,本文提出的多目标优化策略在保证机组额定水头工况控制性能的同时提升了机组在低水头工况下的控制品质,优化结果可为机组的安全稳定运行提供决策支持。 展开更多
关键词 抽水蓄能机组 低水头工况 分数阶PID 粒子群算法 多目标优化
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基于支持向量机参数优化的图像特征智能辨识 认领
8
作者 肖磊 《电脑知识与技术:学术版》 2020年第4期173-175,177共4页
随着人工智能时代的到来,智能算法应具有较强的非线性映射能力、数据处理能力和泛化能力等。文章基于支持向量机(PSO)参数优化的算法实现图像特的智能辨识。首先,理论分析SVM分类过程,明确影响SVM分类性能的重要因素。其次,选择四种不... 随着人工智能时代的到来,智能算法应具有较强的非线性映射能力、数据处理能力和泛化能力等。文章基于支持向量机(PSO)参数优化的算法实现图像特的智能辨识。首先,理论分析SVM分类过程,明确影响SVM分类性能的重要因素。其次,选择四种不同胃状的图像特征信息作为分类对象,对特征信息进行了预处理操作,消除了量纲及量级对分类效果的影响。最后,经过粒子群优化(PSO)算法实现SVM的参数寻优,建立优化模型,可视化分类结果。结果表明,PSO-SVM的分类准确率高达95%,说明基于PSO-SVM的人工智能技术可以提供一个方法来实现图像特征的智能辨识。 展开更多
关键词 人工智能 支持向量机 粒子群优化 参数寻优 图像识别
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基于混沌粒子群优化核极限学习机的变压器故障诊断方法 认领
9
作者 李成强 许冠芝 《微处理机》 2020年第2期38-44,共7页
为提高电力变压器故障诊断的准确度,提出一种基于核极限学习机(KELM)的变压器故障诊断方法,利用混沌优化改善粒子群算法的全局寻优性能。该方法首先用KELM建立故障诊断模型,再利用改进后的混沌粒子群算法(CPSO)对KELM的参数进行优化。... 为提高电力变压器故障诊断的准确度,提出一种基于核极限学习机(KELM)的变压器故障诊断方法,利用混沌优化改善粒子群算法的全局寻优性能。该方法首先用KELM建立故障诊断模型,再利用改进后的混沌粒子群算法(CPSO)对KELM的参数进行优化。结合油中溶解气体分析法(DGA)获得样本数据,通过实例仿真结果对比分析表明,所用算法具有更高的诊断准确率,提高了变压器故障诊断的可靠性。 展开更多
关键词 变压器 故障诊断 混沌优化 粒子群优化 核极限学习机
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融合粒子群与蚁群算法的机器人路径规划 认领
10
作者 雷超帆 赵华东 江南 《重庆理工大学学报:自然科学》 CAS 北大核心 2020年第1期235-241,共7页
针对蚁群算法在进行路径规划时存在收敛速度慢、寻优结果差、搜索不全面等问题,提出了一种融合粒子群与蚁群算法的路径规划算法,改变按照经验选取的惯常模式,利用粒子群算法对蚁群算法的参数进行优化。建立栅格地图,设置算法禁忌表,将... 针对蚁群算法在进行路径规划时存在收敛速度慢、寻优结果差、搜索不全面等问题,提出了一种融合粒子群与蚁群算法的路径规划算法,改变按照经验选取的惯常模式,利用粒子群算法对蚁群算法的参数进行优化。建立栅格地图,设置算法禁忌表,将蚁群算法搜索路径时的重要参数作为粒子群的位置信息,设计粒子群算法的适应值评价函数,引导粒子朝着评价指数高的方向收敛,运行蚁群算法求解机器人路径规划问题。仿真结果表明:该方法能改善蚁群算法的综合性能,实现机器人路径的快速规划。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 蚁群算法 粒子群算法 参数优化 栅格法
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基于粒子群算法的零部件多级装配定位策略优化 认领
11
作者 陈强 崔熙贵 +2 位作者 陈峻 陈勇 张涛 《机械与电子》 2020年第5期22-27,共6页
为提高零部件定位精度和产品装配质量,提出了一种零部件多级装配定位策略优化方法。该方法以零件定位原理为基础,零件离散点集为可行域,测点偏差值平方和最小为目标函数。利用三维偏差仿真平台3DCS进行偏差建模、实验设计以及蒙特卡洛... 为提高零部件定位精度和产品装配质量,提出了一种零部件多级装配定位策略优化方法。该方法以零件定位原理为基础,零件离散点集为可行域,测点偏差值平方和最小为目标函数。利用三维偏差仿真平台3DCS进行偏差建模、实验设计以及蒙特卡洛模拟计算,同时,结合粒子群算法对多级装配定位点布局进行优化设计。最后,以汽车发动机舱右前纵梁三级装配为例,对该方法的有效性和可行性进行了验证。结果表明,优化后定位点布局符合经验最大面原则,目标函数值、测点偏差均值以及偏差最大值均有所降低。 展开更多
关键词 多级装配 定位策略优化 粒子群算法 偏差分析
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基于粒子群算法的立体仓库货位优化研究 认领
12
作者 郭娟 钱吴永 《物流科技》 2020年第4期156-160,共5页
随着物流业的发展,物流市场需求表现出复杂性、不确定性和多样性,对仓储管理也提出了新要求。物流需求的不确定性使得订单处理时效性和货物存储位置的科学性也受到人们的广泛关注。针对立体仓库由于缺乏对市场需求和出入库频率变动性的... 随着物流业的发展,物流市场需求表现出复杂性、不确定性和多样性,对仓储管理也提出了新要求。物流需求的不确定性使得订单处理时效性和货物存储位置的科学性也受到人们的广泛关注。针对立体仓库由于缺乏对市场需求和出入库频率变动性的考虑而导致仓储作业效率不高的问题,以货架重心最低、拣选路径最短和出入库效率最大为目标函数,构建了入库多目标货位分配优化数学模型,以期提高仓储服务水平和效率。在对目标函数进行加权归一化处理的基础上,采用粒子群算法对立体仓库货位分配进行优化,通过对比分析优化前后的货位分配方案及效率,优化后的货位在保证货架使用率及安全性的条件下,更集中分布于出入库口,验证了多目标粒子群算法的有效性,能够有效实现立体仓库的货位优化,这一优化方案是提高仓储作业效率、降低管理成本的有效方法与途径。 展开更多
关键词 立体仓库 货位分配 多目标优化 粒子群算法
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基于改进粒子群算法的隐式广义预测控制 认领
13
作者 吴君 张雨飞 肖晓 《工业仪表与自动化装置》 2020年第1期8-12,18共6页
针对大多数工业系统的控制输入输出都存在约束的情况,提出一种基于改进粒子群算法的隐式广义预测控制算法(IGPC)。粒子群算法(PSO)是一种基于群体的智能优化算法,解决受约束的优化问题具有精度高、收敛速度快等优点;为了避免粒子群算法... 针对大多数工业系统的控制输入输出都存在约束的情况,提出一种基于改进粒子群算法的隐式广义预测控制算法(IGPC)。粒子群算法(PSO)是一种基于群体的智能优化算法,解决受约束的优化问题具有精度高、收敛速度快等优点;为了避免粒子群算法陷入早熟,提高精度,引入细菌觅食算法中的自适应迁徙机制。在隐式广义预测控制的滚动优化环节引入改进粒子群算法,弥补了传统GPC在处理受约束控制问题上的缺陷。仿真结果表明了该方法的有效性和良好的控制性能。 展开更多
关键词 隐式广义预测控制 粒子群算法 滚动优化 自适应迁徙机制
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四足激光除草机器人腿部结构参数优化 认领
14
作者 张良安 唐锴 +4 位作者 赵永杰 王孝义 余大壮 卢新建 王祥 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期7-15,共9页
电驱四足激光除草机器人的续航能力取决于其电池容量和自身功耗,为了提高其续航能力,降低其目标轨迹下的驱动力矩将具有重要意义。该文以四足激光除草机器人为研究对象,提出一种动力学尺度综合方法,将其腿部尺寸参数作为优化设计目的,... 电驱四足激光除草机器人的续航能力取决于其电池容量和自身功耗,为了提高其续航能力,降低其目标轨迹下的驱动力矩将具有重要意义。该文以四足激光除草机器人为研究对象,提出一种动力学尺度综合方法,将其腿部尺寸参数作为优化设计目的,在给定的目标轨迹上,针对腿部关节驱动力矩进行优化,最终得到一组最优腿部杆长,使其完成目标轨迹的驱动力矩和功耗最小。以四足机器人腿部关节驱动力矩最大值最小作为优化目标,腿部尺寸参数作为约束变量,利用粒子群算法和理想点法进行二次优化,将多目标优化问题转化为单目标优化问题,得到一组最优杆长。计算结果表明:经过尺度综合后的四足机器人动力学性能得到明显改善,优化后单腿的大腿关节驱动力矩峰值下降5.29%,小腿关节驱动力矩峰值下降18.05%,验证了该尺度综合方法的有效性。该文提出的动力学尺度综合方法可为四足类机器人的设计提供参考依据。 展开更多
关键词 机器人 优化 尺度综合 粒子群算法
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一种监控摄像机网络-路网覆盖优化调度方法 认领
15
作者 高飞 王美珍 +1 位作者 刘学军 王自然 《武汉大学学报:信息科学版》 EI CSCD 北大核心 2020年第3期362-373,共12页
针对监控摄像机网络-路网的覆盖优化问题,提出了一种面向多优化目标的摄像机网络调度优化方法。该方法根据摄像机的感知特性,通过引入主光轴缓冲区系数来划分摄像机主光轴方向的活动范围,进而动态控制摄像机的调度规模及对特定摄像机、... 针对监控摄像机网络-路网的覆盖优化问题,提出了一种面向多优化目标的摄像机网络调度优化方法。该方法根据摄像机的感知特性,通过引入主光轴缓冲区系数来划分摄像机主光轴方向的活动范围,进而动态控制摄像机的调度规模及对特定摄像机、路段的覆盖应用偏好,并利用粒子群优化算法对路段覆盖数量、路网覆盖长度和摄像机调度数量等多个优化目标进行协同优化。实验结果表明,该方法具有较好的有效性和鲁棒性,同时考虑多个覆盖优化目标时,其可以提供摄像机网络的调度优化方案集合。 展开更多
关键词 多目标优化 摄像机网络 有向路网 粒子群优化 主光轴缓冲区系数
蚁群和粒子群混合优化SVM的钢板表面缺陷分类研究 认领
16
作者 李爱莲 郭志斌 +2 位作者 解韶峰 赵多祯 张帅 《中国测试》 CAS 北大核心 2020年第1期110-116,共7页
热轧带钢表面的温度高、生产速度快,辐射光强,并且存在着水、氧化铁皮、光照不均等现象,难以通过人工进行表面质量在线检测。针对当前国内某钢厂热轧钢板表面缺陷检测仍由人工离线完成、缺陷识别准确率低的生产问题,充分利用大量图像信... 热轧带钢表面的温度高、生产速度快,辐射光强,并且存在着水、氧化铁皮、光照不均等现象,难以通过人工进行表面质量在线检测。针对当前国内某钢厂热轧钢板表面缺陷检测仍由人工离线完成、缺陷识别准确率低的生产问题,充分利用大量图像信息,提出一种图像处理与蚁群和粒子群混合优化支持向量机结合的缺陷分类方法。首先,融合局部二值模式和局部相位量化两种特征提取方式的优点,进行钢板缺陷图片的特征提取,采用蚁群和粒子群优化出支持向量机的惩罚参数和核函数参数进行钢板表面的缺陷分类。最后采用Matlab仿真平台,将蚁群和粒子群混合优化的支持向量机分类模型与传统的支持向量机分类模型进行仿真对比分析。试验结果表明,采用蚁群和粒子群混合优化的支持向量机分类模型的分类精度高于传统的支持向量机模型。 展开更多
关键词 钢板表面缺陷分类 图像特征融合 蚁群算法 粒子群算法 支持向量机
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现代预测和优化算法在脱硫系统运行中的应用 认领
17
作者 曹建宗 林宸雨 +6 位作者 陈文通 刘琦 周权 要亚坤 樊帅军 马彩妮 马双忱 《华电技术》 CAS 2020年第3期59-66,共8页
人工智能技术的不断发展,为定量分析脱硫系统各因素变化带来的影响,从而预测系统脱硫效率和经济成本创造了条件。分析了近年来利用神经网络算法预测脱硫系统SO2排放量的算法网络结构、输入参数选择等算法细节,并讨论了神经网络算法应用... 人工智能技术的不断发展,为定量分析脱硫系统各因素变化带来的影响,从而预测系统脱硫效率和经济成本创造了条件。分析了近年来利用神经网络算法预测脱硫系统SO2排放量的算法网络结构、输入参数选择等算法细节,并讨论了神经网络算法应用于脱硫系统的特点。此外,针对基于脱硫系统设计的预测+优化算法的设计细节和优化目标,对增压风机、氧化风机和浆液循环泵的运行优化做了针对性讨论。 展开更多
关键词 脱硫系统 SO2排放量 预测 神经网络 优化 遗传算法 粒子群优化算法 智慧环保 人工智能
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考虑背景风险的多期破产控制投资组合模型 认领
18
作者 李莹莹 刘勇军 《河南科学》 2020年第2期292-301,共10页
现有的多期投资组合模型通常只考虑投资风险,而在实际投资中,投资者不仅面临投资风险,还会面临加性和乘性两类背景风险.针对缺乏考虑两类背景风险的不足,研究同时考虑投资风险和两类背景风险的多期投资组合问题,构建考虑背景风险和破产... 现有的多期投资组合模型通常只考虑投资风险,而在实际投资中,投资者不仅面临投资风险,还会面临加性和乘性两类背景风险.针对缺乏考虑两类背景风险的不足,研究同时考虑投资风险和两类背景风险的多期投资组合问题,构建考虑背景风险和破产控制的多期均值-方差投资组合模型.然后,应用粒子群算法对模型进行求解,并通过实证分析验证两类背景风险对多期投资决策存在的影响.因此,在多期投资组合问题中考虑两类背景风险是重要的. 展开更多
关键词 多期投资组合 投资组合优化模型 粒子群算法 背景风险 破产控制
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粒子群算法优化的智能机器人无线充电方法 认领
19
作者 田小松 杨华 +1 位作者 蔡先运 顾淼 《信息技术》 2020年第5期136-139,144,共5页
目前机器人传统直插式充电方式存有布线复杂、灵活性差,且不适用于易燃、易爆等特殊环境等问题,无线充电技术的应用有利于促进机器人智能化方向发展。为提高机器人无线充电效率,设计了一种基于无线通信技术、定位技术、无线充电技术的... 目前机器人传统直插式充电方式存有布线复杂、灵活性差,且不适用于易燃、易爆等特殊环境等问题,无线充电技术的应用有利于促进机器人智能化方向发展。为提高机器人无线充电效率,设计了一种基于无线通信技术、定位技术、无线充电技术的机器人智能无线充电系统;为提高粒子群算法全局寻优能力,引入鸽群优化算法地图、指南针算子和地标算子,提出了一种粒子群-鸽群融合定位算法对机器人充电位置进行定位优化;实验数据表明,设计算法具有较高的定位精度,较快的收敛速度,有利于机器人获取最佳充电位置,提高充电效率。 展开更多
关键词 粒子群算法 鸽群优化算法 智能机器人 无线通信技术 定位技术
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跳距加权和跳数优化的粒子群DV-Hop算法 认领
20
作者 方旺盛 吴伟伟 胡中栋 《传感器与微系统》 CSCD 2020年第3期131-134,共4页
在分析经典DV-Hop算法的定位误差与节点之间的平均跳距、节点之间跳数关系的基础上,提出了一种基于跳距可信度的跳距加权和跳数优化的粒子群算法。跳距可信度为节点间实际距离除以节点通信半径的值与节点之间跳数的比值,利用跳距可信度... 在分析经典DV-Hop算法的定位误差与节点之间的平均跳距、节点之间跳数关系的基础上,提出了一种基于跳距可信度的跳距加权和跳数优化的粒子群算法。跳距可信度为节点间实际距离除以节点通信半径的值与节点之间跳数的比值,利用跳距可信度来对节点的平均跳距进行修正;并通过跳距可信度计算出修正因子来对跳数进行优化。最后用改进的粒子群算法代替最小二乘法来对定位位置进行优化。实验结果表明:本文算法的定位精度相对于经典DV-Hop算法和BDV-Hop算法分别提高了约12%和2.4%。 展开更多
关键词 DV-HOP 节点定位 跳距可信度 跳距加权 跳数优化 粒子群优化
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