论文研究-基于粒子群算法的地磁匹配航迹规划.pdf,
针对无人机地磁匹配航迹规划问题,提出了一种基于粒子群优化算法的航迹
针对时不变线性系统的迭代学习控制问题,提出了一种改进的时不变系统的PD型迭代学习控制算法,理论证明了系统满足收敛条件时的改进算法是收敛的。仿真实例分析表明,改进的算法利用最新算出的控制分量代替旧的控制
针对模糊层次分析法中存在的模糊判断矩阵一致性检验和修正困难、元素权重计算繁琐的问题,从模糊判断矩阵的定义角度出发,构建了基于粒子群算法的模糊层次分析模型PSO-FAHP,提出了包含模糊判断矩阵一致性修
为了有效解决粒子群优化算法易陷入局部最优的缺陷,在粒子群优化算法(PSO)的基础上引入莱维飞行,提出了一种基于莱维飞行的粒子群优化算法(LPSO)。该算法在迭代过程中对粒子位置进化效果进行判断,若粒子
针对高维数入侵检测数据集中信息冗余导致入侵检测算法处理速度慢的问题,提出了一种基于粒子群优化的入侵特征选择算法,通过分析网络入侵数据特征之间的相关性,可使粒子群优化算法在所有特征空间中优化搜索,自主选
针对传统粒子群优化算法易陷入局部极值点的问题,将混沌运动的遍历性,随机性以及初值敏感性等特点融入粒子群优化过程中,并通过模拟退火的方法对参数实现局部优化,使得粒子群优化算法的参数随着优化算法的进行不断
对求解含线性约束优化问题的粒子群算法(LPSO)进行了改进,给出了应用其训练支持向量机(SVM)的方法。改进后的算法在基本PSO惯性权重策略的基础上加入了基于种群收敛速度的自适应扰动,能够较好地调整算
该算法通过引用NSGA-II中的拥挤距离,确定外部档案中非支配解的拥挤度,依据竞标赛选择方法选出每个粒子的全局最优位置,引导每个粒子向处于较稀松区域的非支配解搜索,提高了解的多样性。动态变异算子的引入
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介绍了群机器人学的含义、特点和发展现状,分析了研究群机器人系统的相关理论和方法,总结了群机器人学研究的主要内容,并指出其发展趋势。
