论文摘要
针对标准粒子群算法初期收敛速度快,后期容易陷入早熟,局部寻优等缺点,提出了一种新的随机时滞粒子群优化算法(Random Delayed Particle Swarm Optimization,RDPSO)。该算法中,速度更新模型将根据随机变量期望值从一种模式切换到另一种模式。此外,为了减少陷入局部最优现象的发生并扩大搜索空间,在速度更新方程中添加了随机时滞。仿真结果表明了所提出的RDPSO算法的综合性能优于其他改进的PSO算法。最后,将RDPSO算法应用于油田巡检无人机航迹规划问题,实验证明RDPSO算法有效地避免了局部最优现象的发生,同时保证了收敛速度。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王闯,董宏丽,谷星澍,李佳慧,陈建玲
关键词: 无人机,航迹规划,随机时滞,改进粒子群算法
来源: 控制工程 2019年08期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑
专业: 石油天然气工业,自动化技术
单位: 东北石油大学复杂系统与先进控制研究院,黑龙江省网络化与智能控制重点实验室,中海石油(中国)有限公司天津分公司渤海石油研究院
基金: 黑龙江省自然科学基金重点项目（ZD2019F001）
分类号: TP18;TE832
DOI: 10.14107/j.cnki.kzgc.171049
页码: 1466-1471
总页数: 6
文件大小: 1307K
下载量: 654
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