基于改进粒子群优化的车辆自适应巡航控制

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基于粒子群算法的汽车自适应巡航控制器设计

基于粒子群算法的汽车自适应巡航控制器设计
高振海;吴涛;尤洋
【期刊名称】《农业机械学报》
【年(卷),期】2013(44)12
【摘要】提出了一种基于粒子群优化算法的模糊自校正控制器参数优化方法.基于搭建的Carsim和Simulink联合仿真环境,选取典型优化工况,利用粒子群优化算法对控制器比例因子和隶属度函数形状参数在取值区间内多次随机选值,并重构控制器,发挥算法本身具有的记忆最佳取值点和各点间相互对比机制,以跟踪目标函数为最优,实现对控制器性能优化问题的求解.通过典型工况仿真和实车试验结果表明,该方法优化后的控制器具有更优良的控制性能,可有效降低自适应巡航系统与整车的性能匹配设计工作量,为模糊控制器的参数确定提出了一套可行的研究途径.
【总页数】6页(P11-16)
【作者】高振海;吴涛;尤洋
【作者单位】吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室,长春130025;吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室,长春130025;吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室,长春130025
【正文语种】中文
【中图分类】U461.6
【相关文献】
1.基于粒子群算法的汽车ABS控制器参数的优化设计 [J], 郑太雄;李锐
2.基于车联网V2V的汽车自适应巡航控制系统设计 [J], 钱浩;仇成群
3.基于粒子群算法的汽车动力传动参数优化设计 [J], 朱振芳
4.基于菌群-粒子群算法的混合有源滤波器中无源滤波器多目标优化设计 [J], 李圣清;李永安;罗晓东;曾黎琳;何政平
5.基于粒子群算法的电动汽车常用工况的两挡变速器速比优化 [J], 李宇航;贾晓峰;朱波;张农;彭浩;陈永忠
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《大连交通大学学报》第41卷总目次

《大连交通大学学报》第41卷总目次第1期考虑窄路密网布局理念的城市路网容量模型..............................莫琼，廉冠，祁首铭（1）平面交叉口安全风险分析及改善措施研究..............................袁黎，张誉，何娟，蔡尧（7）基于MHPSO优化GRU神经网络的短时交通流预测..........................王德广，黄浩洋（12）实时信息下公交枢纽内乘客乘车选择行为预测.......................王怀著，杨雨浓,蒋永雷（18）基于Isight平台的某动车组车体牵引梁焊缝应力的灵敏度分析..........王剑，李嘉明，王兆明（23）标准化动车组设备舱螺栓强度分析方法................................李晓峰，孙瑞，颜楷晨（29）落石冲击荷载下车厢顶棚结构动力响应.......................................刘笑,陈秉智（35）地铁列车车厢内不同气流形式下的舒适性.....................................张建平，李桐（39）铁路货车智能化分析与顶层架构方案设计.......................韩俊峰，李华，李立东，何健（43）响应时间与冲击率要求对城市轨道交通车辆动力性能影响分析...........................................................李鹤群，高宏洋,侯朋岐，姜静（49）基于记忆合金弹簧驱动的分离弹射装置结构设计.......................关天民，徐露嫡，雷蕾（54）基于Romax的两挡斜齿变速器微观修形分析............舒友，刘志远,孙晓超，张迎辉,何卫东（59）基于遗传算法的螺杆面加工用盘铳刀廓形的计算.....................邓晓云，阎长罡,来星呈（64）基于悄度与谱峭度的铁路轴承性能测试技术分析.......................汤武初，葛洪胜，王依（69）复合混凝土铁路轨枕的防腐蚀性研究.........................................丁江民，张弦（74）352226X2-2RZ轴承渗碳内圈剥离失效分析.....................安立愿，李朋，刘德义,刘世程（79）溶胶-喷雾干燥法制备多孔氧化铝微球及其吸附性能.........................................刘冰倩，王晶，顾士甲，江莞，郑禹，孙子婷，史忠祥（85）东北黑土有机质含量和组分对免耕秸秆还田覆盖的响应................................................高杨，邵帅，张威，王连峰，何红波,张旭东（92）无祚轨道抬升路基动力响应分析..........................邱红胜，付张龙，黄炳善，朱万鑫（97）瞬时荷载作用下薄壁箱梁剪力滞效应研究..........................张云国，薛祎啥,王云枫（104）列车牵引变流器对外电磁辐射仿真及电磁兼容研究............李康旭，李东辉,李常贤，李阳（110）基于窗函数的自相似性时变Hurst指数估计方法研究...................刘兆羽，盛虎，张婷婷（116）第2期考虑交织影响累积效应的交通流模型.......................吴中，吴琼，江懿，张津玮,杨海飞（1）基于爛权-AHP混合约束锥的DEA法在城市客运枢纽评价中的应用……陈宾齐，左忠义,冯晓静（6）考虑多因素的中欧集装箱货物运输方案研究..................................刘迪，徐金辰（11）时速250m以上货运动车组货运产品设计问题研究........张志荣，王娜，燕春光，阿娜日，王啥（17）CRH380BG型动车组塞拉门主锁故障分析及改进...............郝增涛，郭丹阳，张晓明，李冬（24）轻型铁路货运车辆刚柔耦合振动非线性影响研究........高辉，朴明伟，李特特，岳耀倩,刘阿魁（27）八叉树PagedLOD大规模三维模型可视化研究……周韶泽，李岩，张永辉，于建国，李向伟，兆文忠（33）基于响应面法的制动盘表面沟槽几何参数优化设计...........................................沙智华，李彩霞，刘宇，马付建，杨大鹏,张生芳（38）齿形结合面法向接触阻尼理论分析与实验研究.................孙屹博，胡贺贺,余俊男，赵广（44）鼠笼式同心磁齿轮结构设计与有限元分析...............韩菁，石运卓,刘艳龙，葛研军,杨均悦（49）不同厚跨比铝蜂窝吸能特性数值分析及优化.................刘勇鑫，秦睿贤，陈秉智，于喜年（56）电火花线切割循环单向走丝机构的优化设计...................郑君民，张国靖，张博，孙秀元（61）SLM轻量化试样力学性能实验与分析................................单丽君，吴斌，关天民（66）6自由度喷涂机器人的设计与仿真...........................................侯彦凯，谭晓东（72）掺醇燃料柴油机燃烧与排放特性研究............................王海峰，李士杰，谢斌，韩斌（76）贝氏体辙叉钢的激光熔覆研究..............................................潘鸿飞，刘芳（82）机械加工磨削铁粉除磷试验研究..................................刘欣，许芝，费庆志，叶明（86）水性环氧树脂降解菌的驯化培养及筛选鉴定......李竺芯，樊迪，刘建宽，薛清月，于海航，阎松（90）基于BPEL的Web服务组合测试路径生成.....................................徐克圣，王兰（94）霍夫变换和Faster-RCNN铁轨上行人检测方法...................张丽艳，韩熠，赵艺璇，刘健（100）基于Elman神经网络的锂电池SOH估算..............................邹娟，徐升荣，曾洁（104）四阶非线性偏微分方程的有限差分法研究.....................张继红，李永菲，王洁欣，梁波（109）具有三点非线性边值问题的三阶非线性方程.......................................王国灿（113）具有线性扩散作用的生物退化模型解的存在性...................汪颖，高馨，王洁欣，梁波（115）一类非线性四阶偏微分方程的数值结果.................梁波，王洁欣，李永菲，张继红，汪颖（118）第3期交通事故下的交通波特性分析一以广州市机场高速公路为例......................................................冯树民，年东，祁首铭，邱磊，叱干都（1）城际高速铁路列车开行方案对站点服务可达性的影响............................宋泽埜，张帆（7）锥台点阵吸能装置在整车碰撞中的建模研究..........................孙彦彬，徐天时,马思群（12）3000马力混合动力机车多部件通风冷却系统研究.................韩亮,崔洪江，高凤，邓纪辰（17）纤维角度对CFRP材料超声磨削性能的影响分析...........................................马付建，亓博超，刘宇，杨大鹏，沙智华，张生芳（22）基于PSO-OTSU算法的金属工件高光处理……费继友，汪政，李花，刘芝博，姜维，刘晓东，张俊飞（28）非合作目标视觉位姿测量与地面验证方法.................林婷婷，江晟，李荣华，葛研军，周颖（34）V型多缸柴油机曲轴动平衡当量环质量计算及分析............朱生长，卢耀辉,王子豪，何宇（41）基于高压气体弹射释放技术的载荷分离运动仿真分析……李晓东，渠弘毅，高婷，王蕴宝，张贻进（46）搅拌头几何对AZ91镁合金搅拌摩擦焊温度场及材料变形的影响........高月华，潘杨，刘其鹏（51）回火工艺对K110冷作模具钢组织性能的影响..........................张木，沈长斌,高云天（58）离子交换树脂法制备ZnS/Ag2S纳米复合材料及其光催化应用............王莹,周晓慧，李刚（62）丁烯醛生产废水湿式催化氧化处理技术研究............................华庆亮，陈瑜，张寿通（68）基于改进群组与模糊软集的深基坑开挖过程安全风险评价...................王洪德，余健宇（71）水性环氧乳化沥青混合料材料组成设计.............................................杨川文（78）早期受冻混凝土浆体孔隙结构试验研究.......................................朱勇，胡晓鹏（82）MP-5薄层罩面在水泥混凝土桥面“白改黑”中的应用研究……唐伟，詹贺，王饪莹，李宁，徐鹏宇（87）550kV隔离开关的电场仿真分析............姚永其，王志刚，张国跃,李丽娜，王正奇,董华军（93）大功率并网逆变器多采样控制研究...........................................周成,江宏玲（97）一种改进惯性权重的混沌粒子群优化算法..........................谷晓琳，黄明，梁旭，焦旋（102）基于空间序列级联的停车场场景语义分割算法..............................贾世杰，丁丽珠（107）机器人行业企业运行的系统有机性测度分析.......................赵丰义，楚慧杰,贡子然（114）第4期虚拟轨道列车车体技术研究..................................................周伟旭，李永宽（1）高速动车组碳纤维材料车头连接结构及强度分析..................................许鹏，许睿（5）高速动车组设备舱动应力试验研究..................................夏东伟，于庆斌,曲涵笑（9）复杂焊接结构焊缝强度评估方法及应用..............................薛宁鑫，程亚军，张春玉（14）基于非线性接触算法的设备连接强度及随机振动分析...............王璐，方吉，刘艳文，周坤（19）矩形管接头疲劳失效位置预测及应力因子分析.......................谢素明，熊子斌,牛春亮（24）基于新型复合材料的城市轨道交通车辆地板降噪研究........蔡明君，张怀强，夏东伟,周诗宁（29）轨道交通车辆被动安全防护标准体系设计准则与方法研究..............刘青波，侯本虎，王雷（34）铝合金车体城市轨道车辆地板防火结构设计.....................李鹏飞，蔡明君，朱旭，吕涛（39）提高铝合金车体防火性能的方法研究.......................陈煜,刘永兵，刘小霞，张倩，张军（44）某地铁车侧翻碰撞安全性分析..............................敖建安，赵国辉，周俊先，陈秉智（49）钩缓系统在不同速度条件下各界面吸能特性研究............................侯本虎，刘青波（53）风洞试验地面效应对列车流场结构及气动力的影响.....................刘涛，段大力，余以正（57）机车变流装置功率模块的传热特性数值研究............................李莎，宋智龙,余以正（63）100%低地板有轨电车车顶部位隔热仿真分析与试验..........杨海军，谭文才，李占一,郭英洁（68）隧道内运行城铁车辆的声学性能分析.....................................李博,李新一，高阳（73）城际动车组噪声控制技术研究............李泽宇，邢海英，周伟旭，蓝兴远，刘雪梅，曹长业（78）煤炭漏斗车车体隔板加强板裂纹分析与改进.................赵天军，赵金凤，王孝东，李晓峰（82）高速动车组排障器结构轻量化研究...................孙业琛，孙丽萍,王玉艳，曾子铭，卢佳妮（86）基于多体动力学的17型车钩防跳性能研究..........孟庆民，韩朝建,金朋迪，郭宏远,卢碧红（90）基于动力学理论的轨道车辆设备安装弹性元件参数设计及应用...............刘春艳，滕万秀（95）基于位移控制的可实现车钩碰撞精确解锁装置研究...................姜士鸿，金辉，孙文跃（100）碳纤维复合材料车体承载部件的设计.................王明举，李博，周伟旭，徐博雅,李天亮（106）基于DE和LDUM的结构体系可靠性分析.......................田宗睿，李永华，石姗姗（109）基于Anylogic的转向架生产工艺仿真及评价黄晋，陈文杰，姬帆，郭瑞军，马思群,霍宗达（115）第5期基于系统动力学的城市轨道交通车站客流控制仿真与优化.................陈慧，汪波，朱江斌（1）区域轨道交通对成都建设国家中心城市的影响研究...................陶子予，吴佩秀,倪少权（8）高速公路乘用车出行空间分布及行程特征研究..........................马健，肖润谋,王博慧（14）基于禁忌搜索算法的铁路客运站到发线运用计划编制研究.....................徐晶，李季涛（20）基于有限元和动力学方法的地铁碰撞吸能研究.......................敖建安，徐元志，陈秉智（29）100%低地板轻轨车辆故障预测与健康管理技术研究...................吴英帅，宋旭东，夏野（34）基于APDL的摆线针轮传动小周期动态啮合仿真分析......孙晓超，张迎辉，卢琦，崔迪，何卫东（40）基于有限元法的静载下滚滑轴承内部载荷分布及应力研究……魏延刚，徐荣浩,刘彦奎，肖润梅(47)调心滚子轴承合套精度的测量误差分析与优化............................张恩赫，杨亮，孙啥(52)某柴油机进气系统空气滤清器抽瘪原因初探..............................孟萌，张秀娟，金苗(58)基于MQ7传感器测量CO浓度补偿方法与实验研究........李花，姜维，刘晓东，费继友,曲春蕾(62)基于棘爪结构的数控机床料仓设计..........................杨继盛，冯雨，武欣竹，王凯，刘强(67)基于碳纤维/碳纳米管新型气体扩散层的制备..........................舒清柱，丁伟元，赵红(71)海绵铁与铝酸钙粉协同活性污泥强化除磷效果研究..........马紫怡，许芝，费庆志，白茹，李林(78)基于SD的高铁工务岗位人因失误分析.......................................王洪德，吴含雪(83)高陡岩质边坡安全评价研究..............................刘维,王海涛，庄心欣,李志明，郭涛(88)楼梯间自然防烟与首层房间窗口面积研究.....................................李饪,张亚龙(94)带加强线的直供牵引供电系统故障测距分析.........................................桂林峰(98)高压断路器电机驱动机构数字控制技术研究……柏长宇，钱凯，韩国辉,张国跃，王正奇,董华军(102)基于PSO优化的列车制动模糊PID控制算法..............................曹广帅，冯庆胜(107)气象因素与接触网故障的相关性分析.......................................郝伟杰，李东辉(112) Hu和PHOG特征融合的路面标志识别方法.....................张丽艳，张伟，龙美芳，刘鑫(117)第6期基于多模式交通网络的居民就医可达性研究................................潘恒彦，裴玉龙(1)基于强化学习算法原则的出行选择行为建模与仿真..................................赵思萌(6)大连交通大学校门口交通组织优化仿真研究..............何南，李铮，何海涛，徐金辰,金承泽(12)基于Vissim的高速公路网应急事件仿真.......................................郭瑞军，刘森(18)基于贝叶斯Mixed Logit模型的轨道交通统计生命价值评价.....................刘文歌，杨晶(23) 350km/h高速货运动车组制动系统研制...............亢磊，刘琨，肖宇，李松，张笑凡,王志龙(28)高速列车气动特性对桥梁防护墙的响应分析..................................张鹏,杜礼明(35) STX1型驮背运输车刚柔耦合仿真及疲劳分析........魏鸿亮，方吉，李晓峰，周晓坤，贺茂盛(41)纤维增强复合材料地铁司机室外罩仿真分析.................汤海武，田清文，石姗姗,陈秉智(46)高速轮轨有害磨耗形成机理及其反馈负面影响研究........方照根，郭宸，朴明伟，李国栋，范军(51)宜线型Halbach阵列永磁悬浮装置研究.................葛研军，关成平，潘林，鞠录峰,刘永攀(57) TPEE弹性元件与楔形机构组合式缓冲器的运动分析魏延刚，张媛，司马娅轩,王睿嘉，宋亚昕,宋海超，李维忠，张慧斌(63)准零刚度电磁隔振器设计及参数优化.....................................赵贺，闫兵，王瀚轩(70)基于多级应力局部加载的路面芯样高温蠕变试验研究..................................江红(75)小直径污水盾构隧道抗渗防腐措施及防腐内衬的选用...................陈喜坤，李宏，陈铁虎(81)开窗条件对室内天然气扩散影响的模拟研究..................................石剑云，潘科(86)基于小波变换和GRU神经网络的系泊缆力预测.......................宋旭东，王雪，伊卫国(91)基于改进AlexNet的复杂背景手势识别方法研究.....................................郭书杰(95)基于弧型谐振器的高密度无芯片RFID标签...................李珊珊，薛严冰，宋智，陈宝君(100)一种表贴式PMSM连续集模型预测转矩控制研究.......................绳然，曲行行，曾洁(106)改进遗传算法解决带有机器恶化效应的柔性作业车间调度问题..........安璐，张鹏，聂宇晨(112)。

改进的粒子群神经网络在飞控中的应用

２．Ｕｎｉｔ９２４９２０，
，Ｌｅｄｏｎｇ５７２５２８，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＢｅｃａｕｓｅｏｆｔｈｅｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆＢａｃｋ－Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ（ＢＰ）ＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ【ＮＮ）ｉｎｉｔｓ
Ｍｅａｎｗｈｉｌｅ，ｔｈｅｉｎｅｒｔｉａｌｗｅｉｇｈｔｗａｓｒｅｇｕｌａｔｅｄｄｙｎａｍｉｃａｌｌｙｂｙｔｈｅｄｅｃａｙｅｄｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌｆｕｎｃｔｉｏｎｔｏｅｎｈａｎｃｅｔｈｅｐｅｆｏｒｒｍａｎｃｅｏｆｔｈｅＰＳＯ．ＴｈｅａｄａｐｔｉｖｅＮＮｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｗｉｔｈｍｏｄｉｆｉｅｄＰＳＯａｂｏｖｅｉｓａｐｐｌｉｅｄｔｏｔｈｅｍｉｓｓｉｌｅｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍｔｏａｃｃｏｕｎｔｆｏｒｔｈｅｄｙｎａｍｉｃｉｎｖｅｒｓｅｅｒｒｏｒ．Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｐｒｏｖｅｔｈａｔｔｈｅｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｉｎｖｅｒｓｅｅｒｒｏｒｉｓｅｆｆｅｃｔｉｖｅａｎｄｔｈｅｎｅｗｍｅｔｈｏｄａｖｏｉｄｓｔｈｅｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｏｆｌｏｃａｌｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｄｔｈｅｌｅａｒｎｉｎｇｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ．

车辆自适应巡航控制仿真系统word

III
车辆自适应巡航控制仿真系统
feedback-control. The vehicle adaptive cruise control simulation system is finished finally. It is applied to different driving scenarios including normal ACC , stop & go, and emergency braking. The simulation results show that the proposed ACC system is steady and safe in any driving scenario which proves the effectiveness of the ACC system. Keywords: adaptive cruise control; adaptive dynamic programming; PID controller; fuzzy inferences; particle swarm optimization.
II
Abstract
Abstract
Adaptive cruise control (ACC) system, one of driver-assistance systems, belongs to active security technology. By using a sensor to detect the target vehicle ahead and measure relative distance and relative speed, the host vehicle equipped with ACC adjusts their speed automatically and keeps a safe distance. It is an active safety technology, which maintains the vehicle in a constant speed set by the driver when no other vehicles ahead. ACC system aims at promoting the comfort, reducing the driver workload, as well as increasing the traffic volume and reducing the accidents. In the literature, Matlab/Simulink is used to build the vehicle longitudinal dynamics model, incorporating the engine, gearbox, driveline, brake and tire. The model is validated to possess the fundamental characteristics, similar to those of the vehicle. Meanwhile, it can be used to design and test the ACC system. In order to enforce the functions of ACC system and make it accurate and steady, there are two controllers in the ACC system-the upper controller and bottom controller. The upper controller will generate the desire acceleration control signal according to the setting of drivering habit, relative velocity and relative distance; the bottom controller will transfer the desired acceleration signal to the throttle and brake control signals, which will help to make the actual vehicle acceleration equal to the desired one. The upper controller is built with the help of a Supervised Adaptive Dynamic Programming (SADP) algorithm. SADP is able to learn online, not only the driving habit, but also the new road situation. The controller can tune its actions according to different situation and adapt itself to the complex and changeable driving scenarios. The bottom controller consists of the throttle control and the brake control. A self-tuning of proportional-integral-derivative (PID) controller based on fuzzy inference system is used in the throttle control. It solves the problem caused by the conventional PID controller that is linear relationship between the inputs and outputs. So this controller has the robustness and flexibility of fuzzy controller and the accuracy of PID controller as well. The parameters of the fuzzy inference part are optimized by means of particle swarm optimization algorithms using a fitness function associated with the system’s performance of indices. A hybrid feed-forward-control & feedback-control law is applied in the brake control, so that it has the speediness of feed-forward-control as well as the accuracy of

粒子群优化算法在智能车辆轨迹跟踪的应用

粒子群优化算法在智能车辆轨迹跟踪的应用
丁志成;王甜甜
【期刊名称】《机械设计与制造》
【年(卷),期】2024()4
【摘要】针对智能车辆的局部规划与路径跟踪的协同控制问题,提出了一种基于改进粒子群优化(IPSO)的模型预测控制(MPC)方法。

首先将模型预测控制与人工势场(APF)相结合,将时变安全约束作为排斥力的范围和非对称的车道势场函数,通过将时变安全约束视为排斥力的范围和非对称车道势场函数来获得无碰撞路径,在此基础上,将APF与IPSO-MPC相结合,采用伪速度规划算法来处理交通灯和运动障碍的
约束,从而有效地解决了路径优化问题。

仿真结果验证了该算法的有效性,与一般算
法相比具有明显的优越性。

【总页数】7页(P296-302)
【作者】丁志成;王甜甜
【作者单位】郑州工业应用技术学院机电工程学院;郑州西亚斯学院电子工程学院【正文语种】中文
【中图分类】TH16
【相关文献】
1.基于跟踪误差模型的智能车辆轨迹跟踪方法
2.基于粒子群算法的智能车辆多目标跟踪
3.基于智能优化算法的舰船航行轨迹跟踪
4.人工智能技术仿生智能计算算法、
应用与实践探索--评《仿生智能计算中的粒子群优化算法及应用》5.基于改进粒子群优化算法的六自由度机器人轨迹优化算法
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基于免疫粒子群优化的反演超机动飞行控制律

基于免疫粒子群优化的反演超机动飞行控制律杨婷婷;李爱军【摘要】提出了一种基于免疫粒子群优化的CMAC反演超机动控制律设计方法。

推导并建立了具有大迎角特性的飞机六自由度非线性模型并与发动机模型进行综合。

对飞机非线性模型进行重新构建，利用反演方法，通过逐步迭代设计Lypaunov函数并采用CMAC神经网络逼近系统的不确定性形成虚拟的控制输入量，在实现超机动非线性飞行控制律设计的同时对模型不确定性进行自适应补偿。

为了提高控制性能与设计效率，将免疫调节机制、粒子群算法与反演控制结合，对控制器参数进行优化设计，形成了基于免疫粒子群优化的反演超机动飞行控制律设计方法。

超机动数字仿真结果表明：所设计的超机动飞行控制律能够实现大迎角控制，并具有优异的大迎角机动控制性能。

%A discussion is devoted to designing the super maneuver flight control law using backstepping method with immune particle swarm optimization. For backstepping control law design, nonlinear airplane and thrust vector engine model are integrated and reconfigurated into a new form. The cerebellar model articulation controller ( CMAC) neural network is used to approximate the model uncertainty and disturbance. In order to improve the con⁃trol performance, the immune particle swarm optimization algorithm is used to select automatically the control pa⁃rameters. This method is verified with the super maneuver flight simulation;the control performance and efficiency are much improved.【期刊名称】《西北工业大学学报》【年(卷),期】2015(000)003【总页数】6页(P500-505)【关键词】免疫粒子群;CMAC网络;反演控制;超机动【作者】杨婷婷;李爱军【作者单位】西北工业大学自动化学院，陕西西安 710072;西北工业大学自动化学院，陕西西安 710072【正文语种】中文【中图分类】V249基于免疫粒子群优化的反演超机动飞行控制律杨婷婷，李爱军(西北工业大学自动化学院，陕西西安710072)摘要:提出了一种基于免疫粒子群优化的CMAC反演超机动控制律设计方法。

一种改进粒子群优化算法在车辆路径问题的应用研究

一种改进粒子群优化算法在车辆路径问题的应用研究摘要：本文提出了一种改进粒子群优化算法在车辆路径问题的应用研究，旨在解决车辆路径问题中的优化问题。

该算法通过引入改进的运动学模型和自适应权重策略，提高了算法的收敛速度和优化性能。

实验结果表明，该算法可以有效地解决车辆路径问题，具有一定的优越性。

关键词：粒子群优化算法，车辆路径问题，改进运动学模型，自适应权重策略一、引言车辆路径问题是指在给定的道路网络上，如何规划车辆行驶路线，使得车辆运输成本最小、路径最短等一系列优化目标得到最佳实现。

车辆路径问题涉及多个因素，如路段长度、行驶时间、交通拥堵情况等，难以通过简单的规则或启发式方法来解决。

近年来，粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)被广泛应用于车辆路径问题的求解，但传统的粒子群优化算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点，影响了其优化性能。

针对传统的粒子群优化算法的缺陷，本文提出了一种改进粒子群优化算法在车辆路径问题的应用研究。

该算法根据车辆路径问题的特点，引入改进的运动学模型和自适应权重策略，提高了算法的收敛速度和优化性能。

实验结果表明，该算法可以有效地解决车辆路径问题，具有一定的优越性。

本文结构如下：在第二部分中，介绍车辆路径问题和粒子群优化算法的基本概念；在第三部分中，提出改进的粒子群优化算法；在第四部分中，利用实验验证算法的有效性；在第五部分中，总结本文的研究内容和取得的成果，提出进一步的研究方向。

二、车辆路径问题和粒子群优化算法2.1车辆路径问题概述车辆路径问题是通过规划车辆行驶路线，使得车辆从起点到终点，遵守各种规则、限制条件的同时，满足最小成本或最短时间等优化目标。

车辆路径问题存在多种不同的情况，如固定路线问题、动态规划问题、混合车辆路径问题等。

2.2粒子群优化算法概述粒子群优化算法是基于社会学原理的一种智能优化算法，通过模仿鸟群或鱼群等群体行为，寻找全局最优解。

适于车辆路径规划的改进型粒子群优化算法

路径规划在车辆导航系统中具有举足轻重的作用 ,是配送车辆导航系统中的一个重要的模块 ,其重要性主要体现在 : ( 1)路径规划是配送车辆导航系统实现路径引导的一个前提条件 ,是实现物流配送车辆导航的技术保障 ; ( 2)路径规划是无线通信模块、定位模块、地图匹配模块等的服务对象 ; (3)路径规划问题是配送车辆导航系统中的技术难点 ,直接影响着物流配送车辆导航的实时性能 [1].
对初始种群的产生、种群的进化策略等进行改
进 [ 6 ] ,基本改进思路如下 : 采用可行解空间的搜索
方式 ,即种群中每个粒子位置均可转换成问题的一个可行解. 文中采用的编码方案 (即一个路径规划问题的可行解 )定义为一串从起点 B 到目标节点 E
的可变长字符串 K = C1 C2 …Cl , 其中 Ci ( i = 1, 2, …,
最优解. 惯性因子和加速因子较大时 , 收敛速度较
快 ,但容易陷入局部最优 ; 惯性因子和加速因子较
小时 ,收敛速度较慢.
2. 2 适于 VND模型的基本 PSO算法改进思路
VND 问题中的一条连通、没有回路的路就是一
个可行解. VND 本身的特点决定了基本 PSO 算法不
能直接用于求解 VND 问题 ,主要表现为 : (1)初始化如果按基本 PSO 算法的初始化方
图 3 变异策略 Fig. 3 M utation strategy
4 适于 VND 点到点模型的改进型粒子群优化算法仿真实验
用改进型 PSO 算法分别对节点数为 32 和节点数为 64的路网进行仿真实验 ,分别如图 4 ( a) 、图 4 ( b)所示 ,实验中取系数 c0 = 1, c1 = 1, c2 = 1 (见 211节 ) , r1 、r2 每次迭代均取 [ 0, 1 ]之间的随机数. 实验中观察最优值和平均值的变化情况 ,最优值和平均值分别是算法全局寻优能力和收敛性的体现.

基于改进粒子群算法的车辆调度优化研究

基于改进粒子群算法的车辆调度优化研究一、引言随着物流行业的发展和扩大，车辆调度优化问题显得越来越重要。

车辆调度问题是一个NP完全问题，其优化难度很大。

传统的方法往往需要大量计算时间，并且不能保证得到最优解。

为了解决这个问题，研究人员已经尝试过多种优化算法，其中包括遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法和粒子群算法。

然而，这些优化算法在处理车辆调度问题时面临着许多的挑战。

本文基于改进粒子群算法，进行车辆调度优化研究。

本文将介绍车辆调度问题，并对改进的粒子群算法进行阐述。

二、车辆调度问题车辆调度问题是一种优化问题，在这个问题中需要将一定的资源分配给一定的任务，同时使得任务的执行效率最大化，同时减少延误和等待时间。

在车辆调度问题中，我们需要确定最佳的车辆路径，以便最大化服务质量同时降低成本。

车辆调度问题是一个NP完全问题。

NP完全问题是指一类问题，在多项式时间内可以验证解的正确性但是无法在多项式时间内求解最优解。

通常情况下，需要使用启发式算法来进行优化。

在实际的车辆调度中，有很多限制和约束。

以下是车辆调度优化问题的一些限制条件：- 需要达到特定的驾驶员数量- 车辆需要在特定的时间内完成任务- 车辆在完成任务时需要遵守特定的交通规则- 每个任务需要耗费特定的时间- 每个任务需要维护特定的服务级别三、粒子群算法粒子群算法是一种群体智能的优化算法，模拟群体中个体的行为，通过模拟群体中的信息交流、合作和竞争，以解决优化问题。

粒子群算法最初由Kennedy和Eberhart在1995年提出。

该算法模拟鸟群和鱼群等自然生物群体的群体行为，通过不断调整个体的移动位置和速度，以寻求适应性更强的解决方案。

通常情况下，粒子群算法需要定义以下三个要素：- 群体的规模（粒子数）- 粒子的移动速率- 粒子的适应度评价方法在粒子群算法中，每个粒子的位置和速度都是一个n维向量，其中n为待优化问题的维数。

在每个时刻，每个粒子会根据当前的速度和位置，计算其在搜索空间（待优化问题的解空间）中的适应度函数。

基于粒子群算法优化的车辆主动悬架PID控制

基于粒子群算法优化的车辆主动悬架PID控制赵强;白欣【期刊名称】《森林工程》【年(卷),期】2017(033)001【摘要】In order to solve the problem of optimal parameters selection for PID controller of vehicle active suspension,particle swarm optimization was used to optimize the control parameter of PID controller.Taking the smoothness of vehicle driving as the evaluation index,three objective function was established with respect to the body vertical acceleration,the suspension dynamic displacement and the tire dynamic loads.The particle swarm optimization was employed to conduct parameter optimization of the controller.MATLAB was used to complete the control simulation.The simulation results showed that the property of the optimized PID controller by the particle swarm optimization was obviously improved compared to the one without optimization.%针对汽车主动悬架PID控制器的参数选择问题,采用粒子群优化方法优化PID控制器的控制参数.以汽车行驶平顺性作为评价指标,建立综合车身垂直加速度、悬架动行程和轮胎动载荷3项指标的目标函数,采用粒子群算法优化控制器参数.在MATLAB软件中进行仿真.结果显示:经过粒子群优化后的PID控制器性能明显优于优化前性能.【总页数】5页(P66-69,86)【作者】赵强;白欣【作者单位】东北林业大学交通学院,哈尔滨 150040;东北林业大学交通学院,哈尔滨 150040【正文语种】中文【中图分类】U463【相关文献】1.基于遗传算法优化的车辆主动悬架模糊PID控制 [J], 赵强;何法;王鑫;刘杰雄2.基于遗传算法优化的汽车半主动悬架PID控制仿真研究 [J], 孟杰;杨海鹏;陈庆樟;张凯3.基于遗传算法优化的车辆主动悬架模糊PID控制 [J], 赵强;何法;王鑫;刘杰雄;4.基于粒子群算法的车辆半主动悬架模糊PID控制的优化研究 [J], 樊智敏;王宝林;樊宇5.基于粒子群优化的半主动悬架PID控制研究 [J], 戴亦宗;赵德安因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于粒子群算法的自抗扰飞行控制器优化设计

收稿日期:2008-06-30　修回日期:2008-07-14 第26卷　第9期计　算　机　仿　真2009年9月文章编号:1006-9348(2009)09-0059-03基于粒子群算法的自抗扰飞行控制器优化设计杨婷婷,李爱军,侯　震(西北工业大学自动化学院,陕西西安710072)摘要:提出了一种基于粒子群算法的自抗扰飞行控制器优化设计方法。

方法中,利用自抗扰控制方法抗干扰能力强、鲁棒性好与对模型参数变化适应能力强的特点,设计了自抗扰纵向飞行控制器,以提高飞行控制性能。

同时针对所设计的自抗扰飞行控制器参数较多,难以设计的问题,应用粒子群优化算法进行了控制器参数的自寻优设计。

仿真结果表明:不需要人工调参,通过粒子群优化算法自寻优获得的飞行控制器参数具有良好的控制性能,提高了设计效率。

关键词:自抗扰控制;粒子群优化算法;飞行控制;优化中图分类号:TP237 文献标识码:AAn AD RC Fli ght Con troller D esi gn M ethodBa sed on PS O A lgor ith mY ANG Ting -ting,L IA i -jun,HOU Zhen(College of Aut omati on,North western Polytechnical University,Xi ’an Shanxi 710072,China )ABSTRACT:An ADRC flight contr oller design method based on PS O algorith m is p r oposed in this paper .The ADRC has str ong r obustness and fitness f or the change of model para meter .I n order t o i m p r ove the flight contr ol perfor m 2ance,an ADRC fight contr oller is designed .There are many contr oller para meters in the designed contr oller,s o PS O algorith m is used t o op ti m ize the para meters .The si m ulati on results show that the contr oller op ti m ized by the PS O al 2gorith m has excellent contr ol perfor mance and the design efficiency is i m p r oved .KE YWO RD S:ADRC;PS O algorith m;Flight contr ol;Op ti m ize1　引言自抗扰控制技术是由中科院的韩京清研究员提出的一种全新的非线性控制技术。

基于粒子群优化的模糊自适应等效油耗最小能量管理策略

基于粒子群优化的模糊自适应等效油耗最小能量管理策略随着能源日益稀缺和环境污染日益严重，如何提高能源利用效率和降低能耗已成为一个全球性的问题。

能源管理策略的研究与应用成为解决这一问题的重要途径之一。

本文基于粒子群优化算法和模糊自适应方法，探讨了一种能实现等效油耗最小的能量管理策略。

一、能量管理策略的研究背景和意义1. 能量管理策略的定义和作用能量管理策略指的是在满足特定任务的前提下，对能源的利用进行优化和管理的一系列方法和技术。

通过合理的能量管理策略，可实现系统能耗的优化，降低能源消耗和环境污染。

2. 粒子群优化算法和模糊自适应方法的概述粒子群优化算法是一种模拟群体行为的优化算法，通过模拟群体中个体的协作与竞争过程，来寻找最优解。

模糊自适应方法是一种基于模糊逻辑的智能算法，通过建立模糊控制系统，根据环境和任务的变化自动调整控制策略，实现灵活高效的控制。

二、模糊自适应等效油耗最小的能量管理策略实现步骤1. 系统建模和参数设定基于系统特性和任务需求，对能量管理系统进行建模，确定关键参数和约束条件。

2. 粒子群优化算法的应用通过粒子群优化算法，确定能量管理过程中的最优解。

确定粒子群算法的相关参数，如种群数量、群体速度和加速度等。

3. 模糊自适应方法的引入引入模糊自适应方法，根据系统状态和任务需求，自动调整能量管理策略和控制参数。

4. 策略的实时调整和优化通过实时监测系统状态和任务需求，根据模糊自适应方法的反馈，动态调整和优化能量管理策略，实现等效油耗最小。

三、基于粒子群优化的模糊自适应等效油耗最小能量管理策略的优势与应用1. 优势：（1）粒子群优化算法具有全局搜索能力，能够找到较优解；（2）模糊自适应方法能够根据任务环境的变化自动调整策略，实现实时优化；（3）能够实现等效油耗最小，提高能量利用效率。

2. 应用：该能量管理策略在电动汽车、太阳能系统、工业生产等领域具有广泛应用前景，能够降低能耗，减少环境污染，提高系统性能。

基于粒子群优化算法的车辆调度优化研究

基于粒子群优化算法的车辆调度优化研究车辆调度问题在物流领域中具有重要的意义。

随着物流业的发展和技术的进步，对车辆调度的要求越来越高。

粒子群优化算法作为一种基于群体智能的优化算法，已被广泛应用于车辆调度优化问题中。

本文旨在研究基于粒子群优化算法的车辆调度优化方法，并对其进行探讨。

首先，我们对车辆调度问题进行形式化描述。

车辆调度问题可以简单地定义为在给定的时间段内，将若干车辆分配到若干任务上，并满足一定的约束条件，使得车辆的总成本最小化。

其中，任务之间可能存在时间窗口约束、车辆容量约束以及任务执行顺序约束等。

车辆调度问题通常是一个NP-hard问题，在实际应用中，往往需要采用启发式算法进行求解。

粒子群优化算法是模拟鸟群觅食行为的一种群体智能优化算法。

其基本思想是通过模拟鸟群中个体之间的信息交流和合作，以寻找最优解。

粒子群优化算法的核心是将解空间中的潜在解看作粒子，通过不断更新粒子的速度和位置，使得粒子向全局最优解逼近。

在基于粒子群优化算法的车辆调度优化方法中，首先需要将车辆调度问题转化为一个数学模型。

常用的数学模型包括路径表示法、时间窗表示法和随机Google地图表示法等。

其中，路径表示法将车辆和任务集合之间的关系表示为一条路径，时间窗表示法将任务的时间窗口和服务时间等因素纳入考虑，而随机Google地图表示法则通过获取实时路况数据进行车辆调度。

接下来，我们将车辆调度问题转化为粒子群优化算法的优化问题。

粒子群优化算法的目标是寻找最小化或最大化目标函数的最优解。

在车辆调度问题中，我们可以将总成本作为目标函数，考虑车辆的行驶里程、时间窗口约束、车辆容量约束以及任务执行顺序等因素。

通过不断更新粒子的速度和位置，使得粒子向全局最优解逼近，从而得到最优的车辆调度方案。

在实际应用中，还需要考虑一些改进和优化的方法。

一方面，可以引入局部搜索机制，加快粒子的收敛速度。

局部搜索机制使得粒子在搜索过程中更容易找到局部最优解，并以此为基础进一步探索全局最优解。

基于粒子群算法的无人驾驶车辆路径优化研究

基于粒子群算法的无人驾驶车辆路径优化研究无人驾驶车辆的路径优化是提高其行驶效率和安全性的重要问题，通过优化路径规划可以降低行驶时间，减少能源消耗。

粒子群算法是一种优化算法，可以用于无人驾驶车辆路径优化。

本文将基于粒子群算法对无人驾驶车辆的路径进行优化研究。

首先，需要明确问题的定义。

无人驾驶车辆的路径优化问题可以定义为在给定起点和终点的情况下，找到一条最优路径，使得车辆在行驶过程中的总时间最短。

为了实现路径优化，需要建立一个适当的数学模型。

可以将路径划分为一系列的路径段，每个路径段由一段直线和一个转向点组成，通过调整转向点的位置和车辆的速度可以实现路径的优化。

接下来，需要确定粒子群算法的适应度函数。

适应度函数用于评价每个粒子的解的优劣程度，对于无人驾驶车辆的路径优化问题，可以将适应度函数定义为车辆行驶时间的倒数。

行驶时间可以通过路径上每个路径段的长度和车辆速度来计算，速度可以通过车辆的加速度和路径段的长度来确定。

然后，需要确定粒子群算法的粒子编码和解码方法。

粒子编码可以用一串二进制数表示，每个二进制数代表一个转向点的位置和车辆的速度。

通过解码，可以得到每个转向点和速度的具体值，从而构建出完整的路径。

在粒子群算法的迭代过程中，每个粒子都可以看作是一个候选解，通过更新速度和位置来最优解。

速度的更新可以通过粒子的当前速度和加速度来计算，位置的更新可以通过粒子的当前位置和速度来计算。

在更新过程中，可以引入惯性权重和加速度权重来平衡全局和局部。

最后，需要进行实验验证。

通过将粒子群算法应用于无人驾驶车辆的路径优化问题，对比结果和其他算法的结果进行比较，评估算法的性能和效果。

实验可以基于实际的行驶数据和城市信息进行模拟，通过对比不同算法得到的路径和行驶时间，可以验证粒子群算法在路径优化问题上的有效性。

综上所述，基于粒子群算法的无人驾驶车辆路径优化研究可以通过建立适当的数学模型、确定适应度函数、选择合适的粒子编码和解码方法、优化迭代过程等步骤来进行。

基于改进粒子群优化的车辆自适应巡航控制

基于改进粒子群优化的车辆自适应巡航控制张强;赵法信;金义富【期刊名称】《计算机工程与设计》【年(卷),期】2014(35)2【摘要】针对车辆自适应巡航控制(ACC)系统的非线性和动态切换特点,提出一种使用混合模型预测控制(HMPC)的车辆自适应巡航控制方法.利用HMPC为ACC 系统建立混合模型,利用混合系统描述语言(HYSDEL)自动将该模型转换成混合整数线性规划(MILP)问题;为了加速HMPC的过程,提出一种改进的粒子群优化(MPSO)算法,并在HMPC的滚动优化过程中利用MPSO算法在线求解MILP问题;利用优化得到的控制序列作用于巡航车辆,自适应改变车辆的速度.仿真结果表明,自适应巡航控制方法能够使巡航车跟踪前面车辆,速度保持一致,并且引入MPSO求解MILP 问题可以加速HMPC的实现.【总页数】6页(P671-676)【作者】张强;赵法信;金义富【作者单位】湛江师范学院信息科学与技术学院,广东湛江524048;湛江师范学院信息科学与技术学院,广东湛江524048;湛江师范学院信息科学与技术学院,广东湛江524048【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于改进粒子群优化算法求解带时间窗的车辆路径问题研究 [J], 杨虎林;闭应洲;王仁民;刘阿宁;邹鹏2.基于改进粒子群优化模糊控制的农业车辆导航系统 [J], 孟庆宽;仇瑞承;张漫;刘刚;张志刚;项明3.一种基于粒子群优化改进策略的智能驾驶车辆路径规划方法 [J], 刘晓欢;张德干;张捷;张婷;朱浩丽4.基于改进粒子群优化算法的多目标自适应巡航控制 [J], 毛锦;阳磊;刘凯;杜进辅;崔亚辉5.基于在线学习的车辆经济自适应巡航控制 [J], 司明玉;周金应;褚观耀;龙军;程前因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于改进粒子群算法的飞行控制器参数寻优

基于改进粒子群算法的飞行控制器参数寻优
孙勇;章卫国;章萌;尹伟
【期刊名称】《系统仿真学报》
【年(卷),期】2010()5
【摘要】提出了一种自适应参数策略的混沌粒子群优化算法。

该方法将自适应加速度系数调整策略引入到PSO中,以有效地控制全局和局部搜索,并利用混沌运动的遍历性在解空间产生较大规模的初始群体,从中择优选出分布均匀的初始种群以提高粒子的质量,同时根据种群适应度方差对陷入早熟收敛的粒子进行混沌扰动,提高算法收敛的精度。

将该方法用于飞行控制器的参数优化设计中。

仿真结果表明:使用该方法能够有效地解决飞行控制系统的参数优化设计,极大地提高了飞行控制器参数的设计效率。

【总页数】4页(P1222-1225)
【作者】孙勇;章卫国;章萌;尹伟
【作者单位】西北工业大学自动化学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP273.2
【相关文献】
1.基于改进粒子群算法的ITAE标准型参数寻优
2.基于改进遗传算法的PID参数寻优与控制器设计
3.基于改进的萤火虫算法的PID控制器参数寻优
4.基于粒子群算法的运输机PID控制器参数寻优
5.基于免疫粒子群算法的飞行控制器参数寻优
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基于改进PSO的智能车辆转向自适应PID控制

且可以有效求解大量非线性、不可微和多峰值复杂优化问题的改进粒子群优化理论（ｍｐｏｅａｔｌＩｒｖｄＰｒｃｉｅ
ＳａｐｍｉｔｎＩＳ应用于ＰＤ参数在线整定，方法较好地克服了常规ＰＤ控制器参数寻优的ｗｒＯｔｚｉ，Ｏ）ｍｉａｏＰＩ该Ｉ不足，真实验研究表明该方法的有效性．仿
第３２卷第６期
基于改进ＰＯ的智能车辆转向自适应ＰＤ控制ＳＩ
焦俊，陈无畏李绍稳王继先。，，
（．１安徽农业大学信息与计算机学院，安徽合肥２０３；３０６
２合肥工业大学机械与汽车学院；．安徽合肥
摘
２００；．３０９３安徽农业大学工学院，安徽合肥２０３）３０６
第６期
焦
俊，：等基于改进Ｐ０的智能车辆转向自适应ＰＤ控制ＳＩ
６１
０是步进电机的输出角度；代表步进电机的输入角度．经过微分方程推导得转子的运动方程为Ｉ，＋，ｄＯ＋ｎｐｏ（Ｅ
关键词：进粒子群算法；改比例，分一分（Ｉ；线性控制；向系统积微ＰＤ）非转
中图分类号：４１Ｔ１Ｕ６；Ｐ８
文献标识码：Ａ
文章编号：００—２６（０８００６０１０１２２０）６— ００— ５
为了提高智能车辆转向系统的性能，转向系统硬件结构和配置已经确定的情况下，须依靠高性在必能的控制器，其是在快速性、确性要求比较高的场合，尤准先进的控制策略就尤为重要．