發(fā)布時(shí)間：2020-11-21 22:28

　　 導(dǎo)彈控制系統(tǒng)是一個(gè)非常復(fù)雜的時(shí)變非線性系統(tǒng),本文將其動(dòng)態(tài)微變等效后簡(jiǎn)化為局部線性定常模型,使用VSC算法控制導(dǎo)彈運(yùn)動(dòng)。其中局部線性定常模型與真實(shí)系統(tǒng)的差別,構(gòu)成了復(fù)雜的非線性關(guān)系,使用PSO算法識(shí)別其參數(shù)。PSO算法最主要的問(wèn)題是容易陷入早熟收斂。本文為此研究了包括范超贊斥力算法在內(nèi)的各種PSO改進(jìn)思路,提出了被尋優(yōu)函數(shù)的特征鄰域、尋優(yōu)算法的遍歷性粘著性脫離性、檢測(cè)抗早熟能力的早熟阱等基礎(chǔ)性概念,并由此提出了輪換步長(zhǎng)PSO算法。此算法在粒子之間加入本質(zhì)互斥力,使得各個(gè)粒子無(wú)法聚集在同一點(diǎn)上,從而使整個(gè)粒子群不可能趨同于局部最優(yōu)解。輪換步長(zhǎng)PSO算法能通過(guò)初值早熟阱的考驗(yàn),不需要假設(shè)函數(shù)最優(yōu)解在粒子群運(yùn)動(dòng)軌跡包絡(luò)體之內(nèi),對(duì)一些具有早熟阱特征的函數(shù)尋優(yōu)結(jié)果也較好。說(shuō)明輪換步長(zhǎng)PSO算法在尋優(yōu)過(guò)程中能有效克服早熟問(wèn)題。
【學(xué)位單位】：沈陽(yáng)理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2015
【中圖分類】：TJ765
【部分圖文】：

圖 2.2 函數(shù) y1的特征鄰域. 2.2 Characteristics neighborhood of functio > +<<+ <<=0(||0.1)1(00.1)2(0.10)2xxxxx 來(lái)說(shuō)，x=0

圖 2.2 函數(shù) y1的特征鄰域acteristics neighborhood of fun>+<< <<(||0.1)1(00.1)2(0.10)xxx來(lái)說(shuō)，x內(nèi)的所有函數(shù)值大于其他

圖 2.4 函數(shù) y3的特征鄰域haracteristics the neighborhood of 可尋優(yōu)函數(shù)十分關(guān)鍵的問(wèn)題，只有在算法法是否有意義的分析，就要引 =≠=2(3)sin()/(3)xxxxy在 x=3 處這個(gè)函數(shù)達(dá)到 Fg，沒(méi)前群體當(dāng)中的最優(yōu)值定義的是其中的一個(gè)獨(dú)立點(diǎn)，沒(méi)有特這個(gè)點(diǎn)的概率是零，所以，這
【參考文獻(xiàn)】

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4 張坤;甘小艇;;模擬退火PSO的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)模型[J];計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì);2012年05期

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本文編號(hào)：2893694