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DSP并行系统的并行粒子群优化目标跟踪被引量：11: 1; 作者许廷发赵思宏 +1 位作者周生兵倪国强《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第9期2236-2240,共5页; 针对串行粒子群优化(Particle Swarm Optimizer,PSO)算法存在计算量大、速度慢的问题,给出了一种基于数字信号处理(DSP)并行系统的并行PSO跟踪算法。在研制的4DSP并行系统上,采用基于消息传递模型及单种群的Master-Slave模式设计实现了... 展开更多; 关键词目标跟踪并行粒子群优化算法数字信号处理(DSP) 并行系统; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于双向并行灾变粒子群算法的区域交通控制被引量：5: 2; 作者王春雷钱勇生《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第34期229-232,共4页; 针对基本粒子群优化算法易陷入局部极值点、搜索精度低等缺点,引入灾变模型,采用双向并行策略,提出一种双向并行灾变粒子群优化算法(BPC-PSO),并将其成功应用于城市区域交通控制信号参数配时优化。仿真结果表明:双向并行灾变粒子群算法... 展开更多; 关键词双向并行灾变粒子群优化算法城市区域交通控制尖点灾变模型信号优化配时 PI值; 在线阅读下载PDF 职称材料

高速列车传动系统特征参数经典域优化被引量：4: 3; 作者刘玉梅赵聪聪 +2 位作者熊明烨张志远乔宁国《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第1期85-90,120,共7页; 为监测高速列车传动系统的运行状态,根据可拓学理论,建立了传动系统各部件的运行状态物元,提出了一种部件正常运行状态下的特征参数经典域优化方法.利用部件样本集与其正常运行状态之间的最大综合关联度构建了适应度函数,并利用并行粒... 展开更多; 关键词传动系统可拓学经典域优化并行粒子群优化算法统计方法; 在线阅读下载PDF 职称材料

用协同演化并行PSO重构扩展的超二次曲面模型被引量：1: 4; 作者黄芳樊晓平瞿志华《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第13期15-18,25,共5页; 针对用传统方法难以求解的扩展的超二次曲面三维模型参数拟合问题,提出了用协同演化的并行粒子群优化算法求解的新方法。通过对扩展的超二次曲面三维表示特性的研究,设计和实现了基于岛屿群体模型的并行粒子群优化算法,并用协同演化的思... 展开更多; 关键词三维重构扩展的超二次曲面并行粒子群优化算法协同演化约束非线性优化; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名DSP并行系统的并行粒子群优化目标跟踪被引量：11: 1; 作者许廷发赵思宏周生兵倪国强; 机构北京理工大学光电学院空军航空大学 AMD公司研发部; 出处《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第9期2236-2240,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(No.60972100No.60672082) 教育部"长江学者和创新团队发展计划"资助项目(No.IRT0606); 文摘针对串行粒子群优化(Particle Swarm Optimizer,PSO)算法存在计算量大、速度慢的问题,给出了一种基于数字信号处理(DSP)并行系统的并行PSO跟踪算法。在研制的4DSP并行系统上,采用基于消息传递模型及单种群的Master-Slave模式设计实现了并行PSO跟踪算法。用DSP-A实现初始化设置,其它3个DSP并行计算每个粒子的适应值。最后,由DSP-A比较每个粒子的适应值与其个体极值的优劣,选择较好的个体极值和整个种群的最优解,更新每个粒子的位置与速度。利用该系统采集实际序列图像进行了算法仿真验证,其加速比为2.525,效率为63.13%,该算法为全局优化大规模目标跟踪工程的实现提供了一个新的选择。; 关键词目标跟踪并行粒子群优化算法数字信号处理(DSP) 并行系统; Keywords target tracking parallel Particle Swarm Optimizer（PSO） algorithms Digital Signal Processing（DSP） parallel system; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于双向并行灾变粒子群算法的区域交通控制被引量：5: 2; 作者王春雷钱勇生; 机构兰州交通大学交通运输学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第34期229-232,共4页; 基金教育部博士学科科研基金(No.20050732002) 甘肃省2006年科技攻关计划项目(No.2GS064-A52-037)。; 文摘针对基本粒子群优化算法易陷入局部极值点、搜索精度低等缺点,引入灾变模型,采用双向并行策略,提出一种双向并行灾变粒子群优化算法(BPC-PSO),并将其成功应用于城市区域交通控制信号参数配时优化。仿真结果表明:双向并行灾变粒子群算法相对于基本粒子群算法大大提高了寻找全局最优解的能力,使车辆平均延误和平均停车率都比基本粒子群算法有明显地降低。; 关键词双向并行灾变粒子群优化算法城市区域交通控制尖点灾变模型信号优化配时 PI值; Keywords Bidirectional Parallel Catastrophic-Particle Swarm Optimization （BPC-PSO） urban traffic signal control cusp catastrophic model signal tinting optimization Pl value; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] U491.5 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名高速列车传动系统特征参数经典域优化被引量：4: 3; 作者刘玉梅赵聪聪熊明烨张志远乔宁国; 机构吉林大学交通学院伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校自由艺术与科学学院长春一汽解放汽车有限公司; 出处《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第1期85-90,120,共7页; 基金国家自然科学基金资助项目(51575232) "十一五"国家科技支撑计划项目(2006BAG01B03) 吉林省科技厅自然基金项目(201215020); 文摘为监测高速列车传动系统的运行状态,根据可拓学理论,建立了传动系统各部件的运行状态物元,提出了一种部件正常运行状态下的特征参数经典域优化方法.利用部件样本集与其正常运行状态之间的最大综合关联度构建了适应度函数,并利用并行粒子群优化算法进行解算,确定了特征参数的经典域范围.与用数理统计方法得到的经典域结果进行了对比分析,结果表明,用本文经典域优化结果得到的最大综合关联度的最大值和平均值分别提高了3.63%和2.51%,经典域优化结果更符合部件的实际运行状况.; 关键词传动系统可拓学经典域优化并行粒子群优化算法统计方法; Keywords transmission system extension optimization of classical domains parallel PSO statistical method; 分类号 U262.3 [机械工程—车辆工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名用协同演化并行PSO重构扩展的超二次曲面模型被引量：1: 4; 作者黄芳樊晓平瞿志华; 机构中南大学信息科学与工程学院美国中佛罗里达大学电子与计算机工程系; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第13期15-18,25,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(编号:69975003) 湖南省自然科学基金资助项目(编号:05JJ40130); 文摘针对用传统方法难以求解的扩展的超二次曲面三维模型参数拟合问题,提出了用协同演化的并行粒子群优化算法求解的新方法。通过对扩展的超二次曲面三维表示特性的研究,设计和实现了基于岛屿群体模型的并行粒子群优化算法,并用协同演化的思想,将约束非线性优化转化为极小极大问题进行求解。实验结果表明用协同演化的并行粒子群优化算法重构扩展的超二次曲面三维模型,扩大了模型表示能力,建模精确且效率高。; 关键词三维重构扩展的超二次曲面并行粒子群优化算法协同演化约束非线性优化; Keywords 3D reconstruction,extended superquadrics,parallel particle swarm optimization algorithm,cooperative evolution,constrained nonlinear optimization; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	DSP并行系统的并行粒子群优化目标跟踪	许廷发赵思宏周生兵倪国强	《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心	2009	11	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于双向并行灾变粒子群算法的区域交通控制	王春雷钱勇生	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2007	5	在线阅读下载PDF 职称材料
3	高速列车传动系统特征参数经典域优化	刘玉梅赵聪聪熊明烨张志远乔宁国	《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心	2016	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	用协同演化并行PSO重构扩展的超二次曲面模型	黄芳樊晓平瞿志华	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2006	1	在线阅读下载PDF 职称材料