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题名新混合智能计算法在UCAV航路规划中的应用
被引量：1
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作者
王国栋
李明
邓志东
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机构
沈阳飞机设计研究所
清华大学智能技术和系统国家重点实验室
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出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2008年第9期6-10,共5页
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基金
航空科学基金资助项目(051001002)
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文摘
无人作战飞机(UCAV)出航执行对地攻击(或侦察)任务,若事先针对敌方防御区内的威胁部署和目标的分布情况,就飞行航路进行整体规划设计,则可以综合减小被敌方发现和反击的可能性,最大限度地降低耗油量,从而显著提高其执行任务的成功率。在对进化算法研究的基础上,将用于解决旅行商问题(TSP)的进化算法加以改进,引入优秀个体保护法和模拟退火的策略思想,借以克服进化算法固有的易陷于局部最优的早熟现象,然后运用于UCAV的航路规划。实验结果表明,改进的混合智能计算方法简易而有效,寻优效果明显优于常规进化算法,规划出的航路能够满足UCAV飞行任务规划的综合需要。
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关键词
无人作战飞机(UCAV)
航路规划
进化算法(EA)
模拟退火(SA)
混合智能计算
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Keywords
Unmanned Combating Air Vehicle （UCAV）
path planning
Evolutionary Algorithm （EA）
Simulated Annealing （SA）, hybrid intelligent computationP
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分类号
V24
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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题名混合计算智能学习算法在系统辨识中的应用
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作者
熊凌
赵明旺
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机构
武汉科技大学信息科学与工程学院
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出处
《武汉科技大学学报》
CAS
2001年第3期283-284,共2页
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文摘
提出既具有较快的收敛性 ,又具有良好的全局收敛特性的混合计算智能学习算法 ,并将其应用于系统辨识。仿真结果表明 ,此方法是有效可行的。
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关键词
神经网络
BP算法
遗传算法
混合计算智能学习算法
系统辨识
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Keywords
neural network
BP algorithm
GA
hybrid computation intelligent learning algorithm
system identification
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分类号
N945.14
[自然科学总论—系统科学]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于混合计算智能的分数阶PID控制器参数优化
被引量：2
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作者
毛书军
盛贤君
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机构
大连理工大学电气工程学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第A01期159-161,172,共4页
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文摘
为解决分数阶PID控制器五维参数优化的难题,设计了一种把萤火虫算法和遗传算法相结合的混合计算智能算法,阐述了计算智能中的群智能算法和进化计算的基本原理和数学算法。该方法基于生物的群体智能和个体进化相结合的思想,能够有效地提高寻优精度,并使算法向最优方向不断进化。经过仿真验证,混合算法在分数阶PID参数整定方面具有运算时间短、仿真精度高等优点。
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关键词
分数阶PID
萤火虫算法
遗传算法
混合粒子群算法
混合计算智能算法
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Keywords
fractional Proportion-Integral-Derivative （PID）
Glowworm Swarm Optimization （GSO）
Genetic Algorithm（GA）
hybrid particle swarm optimization algorithm
hybrid computation intelligent learning algorithm
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于多智能计算算法融合的出行线路规划模型
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作者
马庆禄
刘卫宁
孙棣华
但雨芳
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机构
重庆大学计算机学院
重庆大学自动化学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2010年第10期211-213,253,共4页
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基金
国家863计划项目("重庆智能交通计算机集成管理控制与服务系统"
863-511-910-1031)
+1 种基金
重庆市科技攻关计划项目(CTSC
2005AC6037)资助
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文摘
为了使公众在出行前能事先根据出行道路的交通信息对出行线路进行整体规划设计,以便最大限度地降低能耗和拥堵时间,在研究人工神经网络算法的基础上,对用于解决旅行商问题(TSP)的进化算法进行了改进,引入了多种优秀的智能计算策略,以提高算法效率;并建立了新型群集智能分析模型,用以分析公众出行的线路规划问题。实验结果表明,改进的混合智能计算方法简易而有效,有助于克服算法选择的盲目性,进一步拓展了计算智能的研究方向。规划的出行线路能够满足城市居民出行信息服务的综合需要。
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关键词
出行信息服务
线路规划
神经网络
混合智能计算
群集智能模型
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Keywords
Advanced traffic information service
Path planning
Neural networks
Hybrid intelligent computation
Swarm intelligence model
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分类号
TP389.1
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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