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一种融合优化选择策略的差分粒子群算法
文献摘要：
针对粒子群算法进化后期种群多样性减少以及差分粒子群算法出现信息交流误差的问题,提出了一种融合优化选择策略的差分粒子群算法.首先构建了一个用于计算系统偏差的权值网络;其次,引入优化选择策略机制,使用适应度函数作为评价标准;最后,利用系统偏差估计值配准目标传感器量测.在种群多样性和适应度测试中,这种算法种群多样性更加丰富,最优个体适应度值为2.019 4X1(-5;在非机动目标与机动目标测试中,这种算法在大约2 s之后就迅速收敛于真实偏差值附近,收敛时长最短为201.8 s,均方根误差值降低了 10％以上.实验结果表明,该算法不仅有效地提高了种群的多样性,而且收敛速度和精度也有了较大的提升.
文献关键词：
系统偏差配准;权值网络;优化选择策略;差分粒子群算法
中图分类号：
作者姓名：
张德华;郝昕源;张妮娜;魏倩;刘英
作者机构：
河南大学计算机与信息工程学院,河南开封475004;武警综保中心运维室,陕西西安711700
文献出处：
引用格式：
[1]张德华;郝昕源;张妮娜;魏倩;刘英-.一种融合优化选择策略的差分粒子群算法)[J].西安电子科技大学学报（自然科学版）,2022(02):218-227
A类：
优化选择策略,差分粒子群算法,4X1,收敛时长,系统偏差配准
B类：
种群多样性,信息交流,计算系统,权值网络,适应度函数,偏差估计,估计值,器量,个体适应度值,非机动,机动目标,标测,偏差值,误差值,收敛速度
AB值：
0.17962
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