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微粒群算法

粒子群優化（ParticleSwarmOptimization,PSO），又稱微粒群算法，是由J.Kennedy和R.C.Eberhart等于1995年開發的一種演化計算技術，來源于對一個簡化社會模型的模擬。其中“群（swarm）”來源于微粒群匹配M.M.Millonas在開發應用于人工生命（artificiallife）的模型時所提出的群體智能的5個基本原則。“粒子（particle）”是一個折衷的選擇，因為既需要將群體中的成員描述為沒有質量、沒有體積的，同時也需要描述它的速度和加速狀態。

  • 基于圖的機器人路徑規劃螞蟻算法

    移動機器人路徑規劃尤其是未知環境下機器人路徑規劃是機器人技術中的一個重要研究領域，得到了很多研究者的關注，并取得了一系列重要成果。目前已存在許多用來解決該問題的優化算法，但是此類問題屬于N-Hard問題，尋求更佳的算法就成為該領域的一個研究熱點。為此，根據機器人路徑規劃算法的研究現狀和向智能化，仿生化發展的趨勢，研究了一種基于圖的機器人路徑規劃螞蟻優化算法。算法首先用柵格法對機器人的工作空間進行建模，并用一個狀態矩陣表示其狀態，由此構造出一個連通圖，由一組螞蟻在圖上模擬螞蟻的覓食行為，從而得到避碰的優化路徑。最后，借鑒分枝隨機過程和生滅過程的理論知識，用概率的方法從理論上對該算法的收斂性進行了分析，在此基礎上，結合計算機仿真結果，證實了本文提出的算法的有效性和收斂性。迄今為止，對于未知環境下機器人路徑規劃，人們已經探索出了許多有效的求解方法諸如虛擬力場法、基于學習或Q學習的規劃方法、滾動窗口規劃方法、非啟發式方法及各類定位、導航方法等等。近年來，不少學者用改進的遺傳算法、神經網絡、隨機樹、蟻群算法等方法對未知環境下機器人路徑進行了規劃機器人路徑規劃算法向智能化、仿生化發展是一個明顯的趨勢.由于已有算法不同程度的存在一定局限性，諸如搜索空間大、算法復雜、效率不高等，尤其對于未知環境，不少路徑規劃算法的復雜度較高，甚至無法求解，根據日前的研究現狀和不足，本文提出了一種用于解決未知環境下機器人路徑規劃的基于圖的螞蟻算法，理論分析和實驗結果都證明了本文算法的有效性和收斂性本課題研究的主要內容本文在用概格法對機器人的工作空間進行建模的基礎上，用一個狀態矩陣表示其狀態，由此構造一個連通圖，由一組螞蚊在圖上模擬螞蟻的覓食行為，從而得到避碰的優化路徑并借鑒分枝隨機過程和生滅過程的理論知識用概率的方法從理論上對該算法的收斂性進行了分析，結合計算機仿真，證明了本文算法的有效性和收斂性

    標簽： 機器人 路徑規劃 螞蟻算法

    上傳時間： 2022-03-10

    上傳用戶：kingwide

  • MATLAB 智能算法30個案例分析

    本書是作者多年從事算法研究的經驗總結。書中所有案例均因國內各大 MATLAB 技術論壇網友的切身需求而精心設計，其中不少案例所涉及的內容和求解方法在國內現巳出版的MATLAB書籍中鮮有介紹。本書采用案例形式，以智能算法為主線，講解了遺傳算法、免疫算法、退火算法、粒子群算法、魚群算法、蟻群算法和神經網絡算法等最常用的智能算法的 MATLAB實現。本書共給出30個案例，每個案例都是一個使用智能算法解決問題的具體實例，所有案例均由理論講解、案例背景、MATLAB 程序實現和擴展閱讀四個部分組成，并配有完整的原創程序，使讀者在掌握算法的同時更能快速提高使用算法求解實際問題的能力。

    標簽： matlab 智能算法

    上傳時間： 2022-07-04

    上傳用戶：

  • 基于FPGA的數字圖像處理的研究.rar

    圖像是人類智能活動重要的信息來源之一，是人類相互交流和認識世界的主要媒體。隨著信息高速公路、數字地球概念的提出，人們對圖像處理技術的需求與日劇增，同時VLSI技術的發展給圖像處理技術的應用提供了廣闊的平臺。圖像處理技術是圖像識別和分析的基礎，所以圖像處理技術對整個圖像工程來說就非常重要，對圖像處理技術的實現的研究也就具有重要的理論意義與實用價值，包括對傳統算法的改進和硬件實現的研究。仿生算法的興起為圖像處理問題的解決提供了一條十分有效的新途徑；FPGA技術的發展為圖像處理的硬件實現提供了有效的平臺。 @@ 本文在詳細介紹鄰域圖像處理算法及其數據結構、遺傳算法和蟻群算法基本原理的基礎上，將其應用于圖像增強和圖像分割的圖像處理問題之中，并將其用FPGA技術實現。論文中采用遺傳算法自適應的確定非線性變換函數的參數對圖像進行增強，在采用FPGA來實現的過程中先對系統進行模塊劃分，主要分為初始化模塊、選擇模塊、適應度模塊、控制模塊等，然后利用VHDL語言描述各個功能模塊，為了提高設計效率，利用IP核進行存儲器設計，利用DSP Builder進行數學運算處理。時序控制是整個系統設計的核心，為盡量避免毛刺現象，各模塊的時序控制都是采用單進程的Moore狀態機實現的。在圖像分割環節中，圖像分割問題轉換為求圖像的最大熵問題，采用蟻群算法對改進的最大熵確定的適應度函數進行優化，并對基于FPGA和蟻群算法實現圖像分割的各個模塊設計進行了詳細介紹。 @@ 對實驗結果進行分析表明遺傳算法和蟻群算法在數字圖像處理中的使用明顯改善了處理的效果，在利用FPGA實現遺傳算法和蟻群算法的整個設計過程中由于充分發揮了FPGA的并行計算能力及流水線技術的應用，大大提高算法的運行速度。 @@關鍵詞：圖像處理；遺傳算法；蟻群算法；FPGA

    標簽： FPGA 數字圖像處理

    上傳時間： 2013-06-03

    上傳用戶：小火車啦啦啦

  • IIR數字濾波器優化設計及FPGA仿真驗證.rar

    IIR數字濾波器是沖激響應為無限長的一類數字濾波器，是電子、通信及信號處理領域的重要研究內容，國內外學者對IIR數字濾波器的優化設計進行了大量研究。其中，進化算法優化設計IIR數字濾波器雖然取得了一定的效果，但是其也有自身的一些不足；另外，基于粒子群算法以及人工魚群算法的IIR數字濾波器優化設計也取得了較好的效果。但這些方法都是將多目標優化問題轉化為單目標優化問題，這種方法是將每個目標賦一個權值，然后將這些賦了權值的目標相加，把相加的結果作為目標函數，在此基礎上尋找目標函數的最小值，這樣做造成的問題是可能將其中的任何一種滿足目標函數值最小的情況作為最優解，但實際上得到的不一定是最優解。也就是說，單目標的方法難以區分哪一種情況為最優解，這樣的尋優模型從理論上來說是難以得到最優解的。另外，在將多目標轉化為單目標時，各個目標的權值難以確定，而且最終只能得到唯一解。針對這些問題，本文在研究傳統遺傳算法、進化規劃算法以及量子遺傳算法的IIR數字濾波器優化設計的基礎上，將重點研究IIR數字濾波器的粒子進化規劃優化、遺傳多目標優化以及量子多目標優化。另外，由于在通信系統中IIR數字濾波器有廣泛應用，并且大量采用FPGA實現，多目標優化方法得到的濾波器性能也值得驗證，因此，對多目標優化方法得到的IIR數字濾波器系數進行FPGA仿真驗證有重要的現實意義。 @@ 論文的主要工作及研究成果具體如下： @@ 1.分析IIR數字濾波器的數學模型及其優化設計的參數；針對低通IIR數字濾波器，采用遺傳算法及量子遺傳算法對其進行優化設計，并給出相應的仿真結果及分析。 @@ 2.針對使用進化規劃算法優化設計IIR數字濾波器時容易陷入局部極值的問題，研究粒子進化規劃算法，并將其應用于IIR數字濾波器的優化設計，該算法將粒子群優化算法與進化規劃算法相結合，繼承了粒子群算法局部搜索能力強和進化規劃算法遺傳父代優良基因能力強的優點。將這種新的粒子進化規劃算法應用于IIR低通、高通、帶通、帶阻數字濾波器的優化設計，顯示了較好的效果。 @@ 3.優化設計IIR數字濾波器時，通常將多目標轉化為單目標的優化問題，這種方法雖然設計簡單，但是在將多目標轉化為單目標時，各個目標的權值難以確定，而且最終只能得到唯一解，不能提供更多的有效解給決策者。針對常 用基于單目標優化算法的不足，在分析IIR數字濾波器優化模型和待優化參數的基礎上，本文研究遺傳算法的IIR數字濾波器多目標優化設計方法，該方法將多個目標值直接映射到適應度函數中，通過比較函數值的占優關系來搜索問題的有效解集，使用這種方法可以求得一組有效解，并且將多目標轉化為單目標的優化方法得到的唯一解也能被包括在這一組有效解中。@@ 4.將量子遺傳算法應用于IIR數字濾波器多目標優化設計，研究量子遺傳算法的IIR數字濾波器多目標優化設計方法，并將優化結果與傳統遺傳算法的多目標優化方法進行了比較。仿真結果表明，在對同一種濾波器進行優化設計時，使用該方法得到的結果通帶波動更小，過渡帶更窄，阻帶衰減也更大。 @@ 5.針對IIR數字濾波器的硬件實現問題，在對IIR數字濾波器的結構特征進行分析的基礎上，分別采用遺傳多目標優化方法量子多目標方法優化設計IIR數字濾波器的系數，然后針對兩組系數進行了FPGA( Field-Programmable GateArray，現場可編程門陣列)仿真驗證，并對兩種結果進行了對比分析。 @@關鍵詞：IIR數字濾波器；優化設計

    標簽： FPGA IIR 數字濾波器

    上傳時間： 2013-06-09

    上傳用戶：熊少鋒

  • 在現有的道路條件下

    在現有的道路條件下，提高交通控制和管理水平，合理利用現有的交通設施，充分發揮其能力，是解決我國現在交通問題的有效方法之一。而對單路口信號配時的優化，是城市交通區域控制的基礎，十分之重要。本文將自適應變異粒子群算法應用于交通信號配時，與傳統的信號配時方法相比較，車輛的平均延誤得到了明顯的改善。

    標簽： 條件下

    上傳時間： 2015-08-11

    上傳用戶：aa54

  • 圖像配準的很好的程序

    圖像配準的很好的程序，里面用到粒子群算法

    標簽： 圖像配準 程序

    上傳時間： 2014-01-15

    上傳用戶：15071087253

  • 這是我用matlab編寫的

    這是我用matlab編寫的，利用蟻群算法（ACO）求連續函數最優解的源碼。是對段海濱《蟻群算法原理及應用》一書中，網格策略法的實現。

    標簽： matlab 編寫

    上傳時間： 2013-12-17

    上傳用戶：Pzj

  • c++pso程序

    c++pso程序，用6個基本函數驗證的粒子群算法程序

    標簽： pso 程序

    上傳時間： 2015-09-30

    上傳用戶：LIKE

  • 在這里可以下載到

    在這里可以下載到，精神恍惚了一個星期，終于寫完了，真是高興啊，挺好玩的， http://www.0635jj.com/蟻群算法MFC版演示程序. ... 多個線程讀到的內容大體都相同，怎么能讓每個線程有一個獨立的數據源來產生隨機數呢，，，，大家在用程序的時候，

    標簽：

    上傳時間： 2015-10-06

    上傳用戶：磊子226

  • 英文刊物

    英文刊物，由蟻群算法創始人所發表，對蟻群算法的基本原理幾算法流程進行了系統的介紹．

    標簽： 英文

    上傳時間： 2015-10-11

    上傳用戶：zhaoq123

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