智能算法,关于粒子群算法的分类和应用

粒子群算法应用

一、粒子群算法（PSO）中的BPSO算法在背包问题中的应用

应用二进制粒子群算法解决背包问题的关键是如何编码。这里用x,表示第i个粒子的位置值,每一个粒子位置x,表示成背包问题的一个解。xi=[x,1,xi2,…,xinl,n表示粒子的维数,在背包问题中代表物品数量。xij的值表示第i粒子是否选择物品j,其取值为o和1。 算法过程描述:

stePI:初始粒子群:采用二进制编码表示背包问题的候选解,按随机产生n个粒子;随机产生速度;

steP2:计算每个粒子的适应值:计算每一个粒子的目标函数值;

steP3:更新个体最优值及全群最优:与现有各粒子的目标函数作比较更新个体最优和全局最优;

SteP4:计算速度:对每个粒子的每位计算其速度;

steP5:产生新的粒子群:

steP6:若迭代条件满足,再输出全局最优粒子的目标值。否则转入Ste2。

二、意识选择异步粒子群算法在船舶自动舵中应用

随着船舶航行及海上作业的发展,人们对船舶航向控制器性能的要求不断提高。船舶动态具有大惯性、大时滞、非线性等特性;载重量、航速等航行工况变化会引起模型参数摄动和结构摄动,从而产生不确定性;量测传感器噪声造成有关信息的不精确性;航行环境干扰严重(风引起偏置力和类似随机游走过程的附加动力,浪造成船舷向及其它自由度上的附加高频振动,流产生船位的动力学偏离等)。由于上述因素的存在,使得船舶操纵构成一个极端复杂的控制问题。船舶航向控制是一个既古老而又现代的研究课题。从发明磁罗经后,国内外学者就开始研究船舶自动控制及其系统的稳定性。至今,船舶航向控制仍然是活跃的研究方向之一。早期的控制方法为Bang一Bang控制、PID控制,后为自适应控制、最优控制、鲁棒控制、非线性控制,直到现在研究的智能控制。目前,最常用的航向控制装置为数字PID自动舵,但这种PID自动舵对高频干扰过于敏感,从而引起频繁操舵。而且,由于船舶航向控制系统的复杂性和工作环境的随机性,很难建立其精确的数学模型。因此,传统PID自动舵很难取得良好的控制效果。为此人们找寻新的灵感去设计和改良P工D自动舵。

免疫系统是一种高度进化的生物信息处理系统,能够识别和消除病原体,具有学习、记忆和识别能力.免疫的反馈机制可同时执行两个不协调的任务:快速应答外来的抗原和很快地稳定该免疫系统。免疫系统的总目标是使生物体在抗原和大抗体浓度下受到的总伤害最小,而在控制系统的动态调节过程中,也要求在保证系统稳定性的前提下能快速消除偏差,这与免疫系统的目标一致。因此,借鉴自然免疫系统的自适应自组织的特性,发展起来的免疫反馈算法也必然适用于控制系统。有研究成果表明:该算法在大量干扰和不确定性的环境中都具有很强的鲁棒性和自适应性。目前国内外研究对象基本集中在温度控制等大时滞对象上,还未见关于免疫反馈控制机理在船舶航向控制中的应用研究。

为提高船舶航向控制的快速性和鲁棒性,基于传统的PID控制器的特点,将改进的粒子群算法与模糊控制和免疫反馈机理相结合,设计了基于改进粒子群算法的免疫P功船舶自动舵控制器。

三、空间压缩多种群粒子群算法在船舶消磁中应用

目前大型海军舰船和潜艇一般加装消磁系统,以消除和抵消舰船磁场,减少被磁性水雷或磁性鱼雷攻击的可能性。对于潜艇来说,消磁技术还是潜艇隐身技术的重要组成部分。现在建造的大型舰船与以往相比,吨位、总体尺度、所含铁磁物质的体积、重量都有较大幅度的增加,致使其磁场量值增大,磁场分布情况更加复杂,给消磁系统的设计、施工及调整增加了难