轮换步长PSO算法及SMVSC参数优化

发布时间：2020-11-21 22:28

　　 导弹控制系统是一个非常复杂的时变非线性系统,本文将其动态微变等效后简化为局部线性定常模型,使用VSC算法控制导弹运动。其中局部线性定常模型与真实系统的差别,构成了复杂的非线性关系,使用PSO算法识别其参数。PSO算法最主要的问题是容易陷入早熟收敛。本文为此研究了包括范超赞斥力算法在内的各种PSO改进思路,提出了被寻优函数的特征邻域、寻优算法的遍历性粘着性脱离性、检测抗早熟能力的早熟阱等基础性概念,并由此提出了轮换步长PSO算法。此算法在粒子之间加入本质互斥力,使得各个粒子无法聚集在同一点上,从而使整个粒子群不可能趋同于局部最优解。轮换步长PSO算法能通过初值早熟阱的考验,不需要假设函数最优解在粒子群运动轨迹包络体之内,对一些具有早熟阱特征的函数寻优结果也较好。说明轮换步长PSO算法在寻优过程中能有效克服早熟问题。
【学位单位】：沈阳理工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2015
【中图分类】：TJ765
【部分图文】：

图 2.2 函数 y1的特征邻域. 2.2 Characteristics neighborhood of functio > +<<+ <<=0(||0.1)1(00.1)2(0.10)2xxxxx 来说，x=0

图 2.2 函数 y1的特征邻域acteristics neighborhood of fun>+<< <<(||0.1)1(00.1)2(0.10)xxx来说，x内的所有函数值大于其他

图 2.4 函数 y3的特征邻域haracteristics the neighborhood of 可寻优函数十分关键的问题，只有在算法法是否有意义的分析，就要引 =≠=2(3)sin()/(3)xxxxy在 x=3 处这个函数达到 Fg，没前群体当中的最优值定义的是其中的一个独立点，没有特这个点的概率是零，所以，这
【参考文献】

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本文编号：2893694