[發明專利]用于無人飛機控制律參數自動優化的改進粒子群算法

無效

• 申請號: 200910029310.5
• 申請日: 2009-04-08
• 公開（公告）號: CN101551642A
• 公開（公告）日: 2009-10-07
• 發明（設計）人: 張民
• 申請（專利權）人: 南京航空航天大學
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04;G05D1/00
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司
• 代理人: 唐小紅

1.一種用于無人飛機控制律參數自動優化的改進粒子群算法，所述粒子群算法，即PSO算法，是一種基于迭代的優化算法，控制參數初始化為一組隨機解，通過迭代尋找最優值，算法數學模型是：設在n維搜索空間中有m個粒子，粒子x_i(i＝1，2，...，m)的空間位置為p_i＝(x_i1，x_i2，...，x_in)，m、n均為自然數，將粒子x_i帶入目標函數計算出適應度，根據適應度的大小衡量x_i的優劣，單個粒子所經歷過的最優位置記為p_id，整個粒子群經歷過的最優位置記作p_xd，粒子根據以下公式來更新自己的速度v_id和位置x_id：

v_id(t+1)＝w×v_id(t)+c₁×rand()×(p_id(t)-x_id(t)+c₂×rand()×(p_nd(t)-x_id(t))

x_id(t+1)＝x_id(t)+v_id(t+1)

式中t為當前時間，w為加權系數，c₁與c₂為學習因子，x_id(t)為t時刻的粒子的位置；

其特征在于，粒子個數m取為10～30，加權系數利用下式自適應調整：

w＝w_max-(w_max-w_min)×g/g_max

式中w_max為加權系數最大值，取0.7～0.9，w_min為加權系數最小值，取0.1～0.3，g為收斂代數，在1～50之間，g_max為最大收斂代數，取50，學習因子c₁與c₂為非負常數，均取為2；

引入一個雜交算子，其方法是，選擇單個粒子所經歷過的最優位置p_id的值處于中間的數個粒子進行隨機的兩兩雜交，產生相同數目的子代粒子，用子代粒子取代父代粒子，設x_i和x_j為2個父代粒子，則進行雜交操作的計算公式為：

x_i(t+1)＝s·x_i(t)+(1-s)·x_j(t)

x_j(t+1)＝s·x_j(t)+(1-s)·x_i(t)

式中s為[0，1]間的隨機數；

雜交的時機選擇，依據標準PSO算法的收斂代數，即俯仰和偏航通道17～20代，滾轉通道7～10代，擾動開始的代數選為：俯仰和偏航通道從第12代開始，滾轉通道從第4代開始。