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基于改进粒子群算法的PID控制参数优化

组合机床与自动化加工技术 2024年第2期 89-92,98页

作者：黄训爱杨光永樊康生陈旭东徐天奇云南民族大学电气信息工程学院昆明650500

针对传统粒子群算法存在收敛速度慢,收敛精度低以及易陷入局部最优的问题,提出了一种融合中垂线策略的中垂线粒子群算法(MAPSO),同时引入惯性权重余弦调整策略,避免算法陷入局部最优。基于中垂线策略的游离粒子位置更新方法,能够加快粒... 详细信息

针对传统粒子群算法存在收敛速度慢,收敛精度低以及易陷入局部最优的问题,提出了一种融合中垂线策略的中垂线粒子群算法(MAPSO),同时引入惯性权重余弦调整策略,避免算法陷入局部最优。基于中垂线策略的游离粒子位置更新方法,能够加快粒子的收敛速度,从而增强算法的寻优速度和寻优精度。将改进的粒子群算法用于PID控制器参数优化,与Ziegler-Nichols(Z-N)公式法、线性递减惯性权重粒子群优化算法(MeanPSO)进行对比实验,结果表明中垂线粒子群算法精度更高,能够快速地整定PID参数,使控制系统响应函数性能指标更好。

关键词：中垂线策略粒子群游离粒子 PID控制器参数优化

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基于评分机制的类贪心森林优化特征选择算法

控制与决策 2024年

作者：王霞张珊王勇王卓然云南民族大学云南省无人自主系统重点实验室云南民族大学电气信息工程学院

森林优化特征选择算法(FSFOA)具有良好的分类性能和维度缩减能力,但其初始化森林的质量参差不齐,局部播种和全局播种的随机性较大,且适应度评估代价较高导致计算效率较低.针对上述问题,本文提出一种基于评分机制的类贪心森林优化特征选... 详细信息

森林优化特征选择算法(FSFOA)具有良好的分类性能和维度缩减能力,但其初始化森林的质量参差不齐,局部播种和全局播种的随机性较大,且适应度评估代价较高导致计算效率较低.针对上述问题,本文提出一种基于评分机制的类贪心森林优化特征选择算法(feature selection using greedy-like forest optimization algorithm based on scoring mechanism, FSGLFOA-SM).首先,以每维决策变量的分类精度为其得分构建评分机制,提出类贪心初始化策略以生成较优质的初始化森林;提出基于评分比较的类贪心局部播种策略,使评分相对较高的决策变量获得更大的局部播种概率.然后,在全局播种阶段提出类贪心遗传算子播种策略,对候选森林择优重建并进行遗传、类贪心交叉和变异操作,以保留评分较高的特征维度,有利于提高全局播种阶段的分类准确率.最后,为解决昂贵适应度评估带来的计算效率低下问题,建立历史数据库,在适应度评估前先进行库内查找,减少了重复解个体的计算量.实验结果表明,相比9个对比算法, FSGLFOA-SM在16个UCI数据集上的分类精度和维度缩减率更加优越.

关键词：特征选择森林优化算法评分机制类贪心初始化播种策略计算效率

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SLAM精度的向量加权平均自适应调节研究

组合机床与自动化加工技术 2024年第1期 109-113页

作者：蔡艳杨光永陈旭东徐天奇云南民族大学电气信息工程学院昆明650000

针对粒子滤波算法需要大量粒子以提高精度以及重采样导致的粒子多样性缺失的问题,提出一种自调INFO(向量加权平均算法)优化的粒子重组粒子滤波算法。首先,通过向量不同的加权平均规则,使得最优粒子引导粒子集向期望区域移动,以此提高估... 详细信息

针对粒子滤波算法需要大量粒子以提高精度以及重采样导致的粒子多样性缺失的问题,提出一种自调INFO(向量加权平均算法)优化的粒子重组粒子滤波算法。首先,通过向量不同的加权平均规则,使得最优粒子引导粒子集向期望区域移动,以此提高估计精度;其次,实时计算最优粒子附近的粒子密度,当密度大于阈值时,自适应调整迭代次数,实时监测粒子密度,根据此指标引入次优粒子的作用自适应调整粒子集分布;最后,重采样阶段将筛选后保留的粒子与剩余粒子重新组合成新的粒子,以此增加粒子多样性。通过仿真实验检验改进算法在SLAM中的性能,结果表明该算法较标准算法相比,其位姿与路标估计精度更高且鲁棒性更佳。

关键词：粒子滤波向量加权平均算法自适应调整 SLAM

基于加权惩罚局部结构熵的时序网络重要节点识别

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复杂系统与复杂性科学 2024年

作者：余路粉孙文静潘文林张天军胡志涛聂腾涛云南民族大学数学与计算机科学学院云南民族大学电气信息工程学院

针对时序网络重要节点识别中节点的连接模式和活跃度随时间变化的问题以及节点周围网络结构的复杂性问题。本文提出了时序惩罚局部结构熵改进算法(TPLEA)识别重要节点，该方法结合了时间窗图模型和惩罚局部结构熵改进算法(PLEA)模型，... 详细信息

针对时序网络重要节点识别中节点的连接模式和活跃度随时间变化的问题以及节点周围网络结构的复杂性问题。本文提出了时序惩罚局部结构熵改进算法(TPLEA)识别重要节点，该方法结合了时间窗图模型和惩罚局部结构熵改进算法(PLEA)模型，并引入了节点的活跃度权重和度贡献率权重来确定节点的综合权重，最终得到各节点的重要性。在6个真实数据集上验证该方法的有效性和适用性，并对引入的权重因素进行消融实验。实验结果表明该方法能够有效的识别出时序网络中的重要节点，节点的综合权重因素对该方法的识别效果有较大影响。

关键词：时序网络惩罚局部结构熵改进算法活跃度贡献率最大连通分量肯德尔系数节点重要性

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基于遗传算法改进的AGV路径规划研究

现代电子技术 2024年第4期47卷 123-127页

作者：冯舒刘明云南民族大学电气信息工程学院云南昆明650504

自动引导搬运车(AGV)节能路径规划可提高AGV使用过程的能效,是实现车间生产节能的一种可行方法。为解决AGV在栅格地图中规划路径时易出现的拐弯角度较多和穿墙等问题,并降低AGV在移动时的能耗,提出一种基于遗传算法改进的AGV路径规划方... 详细信息

自动引导搬运车(AGV)节能路径规划可提高AGV使用过程的能效,是实现车间生产节能的一种可行方法。为解决AGV在栅格地图中规划路径时易出现的拐弯角度较多和穿墙等问题,并降低AGV在移动时的能耗,提出一种基于遗传算法改进的AGV路径规划方案。首先减少障碍物角点数,并将路径长度作为目标函数;然后对变异算子进行改进,减少拐弯次数,降低AGV在运动过程中的能耗,提高AGV运行的安全性。仿真结果表明,相比普通遗传算法,改进方法能够找到长度短、能耗更低且安全的路径。

关键词：路径规划自动引导搬运车(AGV) 遗传算法栅格地图路径长度能耗

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同步码字优化降噪的声纳图像多目标检测方法

海洋测绘 2024年第3期44卷 42-46页

作者：魏光春邢传玺崔晶董赛蒙云南民族大学电气信息工程学院云南昆明650500

针对海底侧扫声纳图像分辨率低、噪声污染严重导致水下目标检测不准确的问题,提出一种结合同步码字优化降噪的水下声纳图像目标检测方法。利用同步码字优化对声纳图像中的乘性噪声进行降噪处理,从而使图像中的水下目标物获得更好的视觉... 详细信息

针对海底侧扫声纳图像分辨率低、噪声污染严重导致水下目标检测不准确的问题,提出一种结合同步码字优化降噪的水下声纳图像目标检测方法。利用同步码字优化对声纳图像中的乘性噪声进行降噪处理,从而使图像中的水下目标物获得更好的视觉与检测效果,同时对声纳图像进行相应的数据集扩充。最后利用适合本文方法的YOLO系列中的YOLOv7对降噪后声纳图像中的目标物体进行检测,并在其特征网络中加入了卷积块注意模块,从而加强对目标的特征提取。仿真结果分析得出,同步码字优化降噪与YOLOv7相结合的目标检测方法,可使目标置信度达到79%,相较于降噪前的目标检测置信度提高16%,对于目标较小的物体,能更好地改善漏检与误检情况。

关键词：侧扫声纳图像处理水下目标特征提取多目标检测同步码字优化降噪 YOLOv7目标识别

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种群熵竞争粒子群算法

计算机工程与应用 2024年

作者：王霞王卓然张珊王勇云南民族大学云南省无人自主系统重点实验室云南民族大学电气信息工程学院

为进一步提高竞争粒子群优化算法的收敛性和求解精度，提出一种种群熵竞争粒子群算法(Population Entropy Competitive Particle Swarm Optimization Algorithm，CSOPE)。首先，提出非线性惯性权重调整策略，以均衡粒子的全局勘探能力... 详细信息

为进一步提高竞争粒子群优化算法的收敛性和求解精度，提出一种种群熵竞争粒子群算法(Population Entropy Competitive Particle Swarm Optimization Algorithm，CSOPE)。首先，提出非线性惯性权重调整策略，以均衡粒子的全局勘探能力和局部开采能力。其次，提出一种基于熵模型的种群状态检测策略，根据种群的标准化四分位差和标准化中位数差计算种群熵，通过相邻两代种群的熵值之差监测种群状态，当种群处于收敛状态时，对赢家粒子利用灰狼搜索进行局部开采，以提高算法的收敛精度。在CEC2008和CEC2013共21个测试函数上将所提算法与其他8种优化算法进行对比，实验结果表明，CSOPE算法的求解精度和收敛性得到了显著提高。将CSOPE算法应用到无线传感器网络节点定位问题，结果表明CSOPE算法具有较高的定位精度。

关键词：竞争粒子群算法种群状态熵惯性权重灰狼搜索

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改进JPS的无人机路径规划研究

重庆理工大学学报（自然科学） 2024年第1期38卷 328-337页

作者：唐嘉宁闫搏远陈云浩颜衡程俊涛云南民族大学电气信息工程学院昆明650000 云南民族大学无人自主系统研究院昆明650000

针对传统JPS算法在路径规划时虽然会减少扩展节点的数量,但会使障碍物区域的扩展节点数目增加这一问题,提出了一种改进跳点搜索规则的S-JPS算法。该算法利用基于距离和方向的启发式函数,相比JPS算法可以更准确地描述从当前点到目标点的... 详细信息

针对传统JPS算法在路径规划时虽然会减少扩展节点的数量,但会使障碍物区域的扩展节点数目增加这一问题,提出了一种改进跳点搜索规则的S-JPS算法。该算法利用基于距离和方向的启发式函数,相比JPS算法可以更准确地描述从当前点到目标点的估计代价,从而减少时间代价、路径代价和拜访节点个数。对于规划出的路径不平滑的问题,提出了基于Bezier曲线和直线混合的轨迹优化方法,将生成的轨迹进行平滑处理,使它的曲率更加连续。仿真实验结果表明,S-JPS算法减少了大量的拜访节点,通过新的跳点规则提高了路径规划的速度。最后,将S-JPS算法应用在自主搭建的无人机上进行实验,在同一规划任务下,S-JPS算法比JPS算法路径规划时间代价减少98.6%,路径代价减少81.1%,拜访节点个数减少99.7%,可以满足无人机在执行飞行任务时对路径规划实时性要求较高的需求。

关键词：跳点搜索算法 Bezier曲线路径规划轨迹优化无人机平台

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区域快速优化下的无人机在线轨迹规划方法

重庆理工大学学报（自然科学） 2024年第2期38卷 217-225页

作者：唐嘉宁和雪梅陈云浩彭志祥周思达云南民族大学电气信息工程学院昆明650000 云南民族大学无人自主系统研究院昆明650000

针对传统基于梯度的规划方法需预先构建欧式符号距离场(euclidean signed distance field, ESDF)导致障碍物信息冗余度高、规划效率受限问题,提出了一种基于区域快速优化的实时轨迹规划方法。所提方法设计碰撞控制点替换策略用于加快碰... 详细信息

针对传统基于梯度的规划方法需预先构建欧式符号距离场(euclidean signed distance field, ESDF)导致障碍物信息冗余度高、规划效率受限问题,提出了一种基于区域快速优化的实时轨迹规划方法。所提方法设计碰撞控制点替换策略用于加快碰撞区域的轨迹优化收敛速度从而降低轨迹规划时间,并定义提取与轨迹规划相关的局部障碍物信息方法,避免构建ESDF过程,从而提高规划效率;之后考虑轨迹安全性、平滑性及动态可行性,建立多目标优化函数,进一步优化轨迹。仿真实验表明,该方法可有效实现无人机在线轨迹规划,且与前沿方法相比,轨迹规划时间平均缩短了36.1%,轨迹优化收敛速度平均提高了33.1%,实现了更高效的规划。

关键词：轨迹规划欧式符号距离场轨迹优化梯度信息多目标优化