10.3969/j.issn.1002-0640.2020.06.011
基于改进多种群PSO算法的火炮随动系统调节器参数优化
针对传统火炮随动系统调节器参数整定难以达到最优的问题,提出一种基于K-均值与惯性权重指数递减的多种群PSO(KEDM-PSO)优化算法.为保证种群的全局搜索能力得到最优的参数,采用将初始种群划分为多个子群协同寻优的策略.综合考虑系统复杂程度、种群规模、解集的多样性及收敛性,采用K-均值算法将初始种群划分为3个子群,使3个子群协同寻优.为保持种群多样性,各子群不断地聚类重组,动态调整子群规模以更好地进化.子群寻优采用惯性权重指数递减策略,使得算法具有初期搜索范围大、速度快,后期惯性权重小,利于收敛、稳定的特点.试验表明该算法是有效可行的.
随动系统、参数优化、多种群PSO算法、惯性权重指数递减
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TP301.6;TJ302(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目51175508
2020-08-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
56-61,66
