兰州交通大学学报
蘭州交通大學學報
란주교통대학학보
JOURNAL OF LANZHOU JIAOTONG UNIVERSITY（Natural Sciences）
2015年
1期
71-76
,共6页
安丽霞%张彩珍%侯志伟%包理群
安麗霞%張綵珍%侯誌偉%包理群
안려하%장채진%후지위%포리군
多组粒子群%分步协同进化%动态调节机制%混沌及高斯动态扰动%云自适应动态调整%FIR数字滤波器
多組粒子群%分步協同進化%動態調節機製%混沌及高斯動態擾動%雲自適應動態調整%FIR數字濾波器
다조입자군%분보협동진화%동태조절궤제%혼돈급고사동태우동%운자괄응동태조정%FIR수자려파기
multi-particle swarm optimization%step coevolution%dynamic adjustment mechanism%chaos and Gauss dynamic disturbance%cloud adaptive dynamic adjustment%FIR digital filter
针对标准粒子群算法(standard particle swarm optimization,SPSO)的稳定性较差及易陷入局部收敛等缺陷,将粒子群体划分为多组粒子群,提出了一种子群粒子和其产生的精英粒子分两步协同进化的方案,采用混沌、高斯动态扰动粒子位置及云正态模型自适应动态调整惯性权重等动态调节机制优化粒子飞行轨迹,促进粒子又快又好的向群体最优目标飞行,以改善SPSO算法的全局寻优性能并提高多目标优化问题的多样性.采用新颖的误差适应度函数设计了FIR高通数字滤波器,并与基于RGA、PSO、CRPSO及典型Parks-McClellan算法的滤波器进行了对比与分析.仿真实验表明:基于具有动态调节机制的多粒子群改进算法及目标函数设计的滤波器,具有通带波动小,阻带衰减大的优势.
針對標準粒子群算法(standard particle swarm optimization,SPSO)的穩定性較差及易陷入跼部收斂等缺陷,將粒子群體劃分為多組粒子群,提齣瞭一種子群粒子和其產生的精英粒子分兩步協同進化的方案,採用混沌、高斯動態擾動粒子位置及雲正態模型自適應動態調整慣性權重等動態調節機製優化粒子飛行軌跡,促進粒子又快又好的嚮群體最優目標飛行,以改善SPSO算法的全跼尋優性能併提高多目標優化問題的多樣性.採用新穎的誤差適應度函數設計瞭FIR高通數字濾波器,併與基于RGA、PSO、CRPSO及典型Parks-McClellan算法的濾波器進行瞭對比與分析.倣真實驗錶明:基于具有動態調節機製的多粒子群改進算法及目標函數設計的濾波器,具有通帶波動小,阻帶衰減大的優勢.
침대표준입자군산법(standard particle swarm optimization,SPSO)적은정성교차급역함입국부수렴등결함,장입자군체화분위다조입자군,제출료일충자군입자화기산생적정영입자분량보협동진화적방안,채용혼돈、고사동태우동입자위치급운정태모형자괄응동태조정관성권중등동태조절궤제우화입자비행궤적,촉진입자우쾌우호적향군체최우목표비행,이개선SPSO산법적전국심우성능병제고다목표우화문제적다양성.채용신영적오차괄응도함수설계료FIR고통수자려파기,병여기우RGA、PSO、CRPSO급전형Parks-McClellan산법적려파기진행료대비여분석.방진실험표명:기우구유동태조절궤제적다입자군개진산법급목표함수설계적려파기,구유통대파동소,조대쇠감대적우세.
