简介:基于化学识别的蚁群聚类算法无需给定聚类数目就能自动实现数据集的聚集,但大量采用随机策略使得蚂蚁达到平衡的运行时间长,效率不高。为此提出了一种用K-means算法做初次聚类、蚁群聚类算法再次聚类的新算法,结果表明该算法具有较高的正确率。最后将该算法应用于系统应用协同中,得到了较好的分析结果。
简介:分形理论及其应用在近20年里得到了突飞猛进的发展,但使用中的缺陷也日趋引起人们更多关注。尤其其算法中的繁杂的计算过程、盒子分割的无目的性和不能体现分形几何的特性使得在应用中的几何形状问题、分辨率问题和填充率问题日趋明显。为此,本研究有针对性地提出了实分形、虚分形和分辨率及填充率计算方法,并结合上述概念改进了盒维数计算公式,通过对比与分析发现该法不但计算结果精确还体现了形状、机遇和维数三要素。
简介:研究灾难环境下翼伞空投机器人系统轨迹规划问题,基于简化的翼伞系统质点模型,采用混沌粒子群优化算法对翼伞系统归航轨迹进行寻优。该方法采用非均匀B样条技术实现最优控制规律的参数化,将翼伞系统轨迹规划的最优控制问题转换成参数优化问题,进而运用混沌粒子群优化算法进行寻优计算。轨迹规划的控制曲线是光滑的,利于电机对翼伞系统的操纵伞绳实施控制。仿真结果表明,该方法对翼伞系统的轨迹规划控制是有效的。
简介:针对多智能体系统的跟踪及编队控制问题,研究其分布式预测控制器的设计方法。考虑时变通讯拓扑情况,在优化问题中附加一项辅助约束,保证了优化问题的递归可行性及多智能体系统的闭环指数稳定性。在每个采样时刻,各智能体根据通讯拓扑实时更新其代价函数及辅助约束,通过求解带有状态、输入及辅助约束的优化问题来计算其控制输入。仿真结果验证了结论的有效性。
简介:为解决具有一般非线性形式和不确定参数的多智能体系统的协调控制问题,设计了非线性分布式反馈控制器,使得多智能体系统鲁棒渐近跟踪参考信号或者鲁棒渐近抑制干扰。在所考虑的多智能体系统中,将动态领导者或者环境干扰看作是产生参考信号或者干扰信号的外部系统。最后,给出一个仿真算例,验证所得结果的有效性。
基于K-means算法的改进蚁群聚类算法及其应用
复杂系统的分形算法改进探讨
基于混沌粒子群优化算法的翼伞系统轨迹规划
多智能体系统的分布式预测控制器设计
非线性多智能体系统分布式鲁棒输出调节