基于P_PSO算法的室内有障碍通风环境下的多机器人气味源搜索
运营商5G NR资格认证题库(含标准答案)
3
C、Xn D、X2 答案：D 12.NOKIACU 的硬件采用 A、airframe B、airscale C、airsrame D、airfcale 答案：A 13.5G 无线产品系列不包含哪个产品形态：（） A、MassiveMIMO B、AirScaleBBU C、ASiR 和 LpRRH 街道站 D、CMM 和 CMG 答案：D 14.NSAMode3x 双连接时，与核心网连接的信令面通过（）实现，做为主基站存 在 A、5G 基站 B、BBU C、LTE 基站 D、RRU 答案：C
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47.5G 每平方公里至少支持多少台设备（） A、1000 B、1 万 C、10 万 D、100 万 答案：D 48.LTE 和 NR 组成双连接关系时，用户面应锚定在 A、NR B、LTE C、LTE 或 NR D、可同时锚定在 LTE 和 NR 答案：D 49.SCG 的主小区被称作() A、Primarycell B、MCGSecondarycell C、SCGSecondarycell D、PSCell 答案：D 50.CU 机柜 2+10 配置的供电需求是（） A、1 路 160A B、2 路 160A C、1 路 100A
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A、138 B、139 C、838 D、839 答案：B 41.NSA 组网中，要达到下行 1000Mbps 峰值，以下哪个为 NR 小区下行速率的最 低要求？ A、900ombps B、800mbps C、860Mbps D、700mbps 答案：C 42.在安装一套 NCIR 时，如果只安装控制节点与计算节点，没有存储节点，这时 建议安装的计算节点数目最多是（）个 A、8 B、10 C、16 D、20 答案：B 43.如果 LTE 基站覆盖范围为 1200 米，5G 基站覆盖范围为 300 米，那么距离 LT E 基站（）以内的 5G 基站应当作为候选邻区基站 A、500 米 D 37.LTE 和 NR 双连接采用 5GC 时，用户面协议栈相比使用 EPC+增加了哪个协议层 A、PDCP B、GTP C、DSAP D、SDAP 答案：D 38.gNB 可以通过哪种方式给 UE 发送 TimingAdvancemand（） A、RRC 专用信令 B、MACCE C、系统消息 D、DCI 答案：B 39.PT-RS 信道 EPRE 与下面那个信道的 EPRE 相同：（） A、CSI-RS B、PDCCH C、PDSCH D、SSB 答案：C 40.假如 Prachpreamble 格式为 formatA2，那么 preamble 序列的长度为
基于PID控制算法的气味循迹车设计
Ｖ０ ｌ －
Ｅｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎｉ ｃ Ｄｅ ｓ ｉ ｇ ｎ Ｅｎｇ ｉ ｎｅ ｅ ｉｎｇ ｒ
２ ０ １ ５年 ５月
Ｍａ ｖ ２ ０１ ５
基于 Ｐ Ｉ Ｄ控制算 法的气味 循迹 车设计
刘 念 ，程 磊 ，张 东 ，齐 强 强 ，刘 波
变气流场的环境下 ， 该 小车能达到气味循迹要 求。
关键 词 ： 单 片机 ； Ｐ Ｉ Ｄ：气 味 ； 循 迹 小 车
中 图分 类 号 ： Ｔ Ｎ ８ ３ ０ ． １ 文献标识 码 ： Ａ 文 章 编 号 ：１ ６ ７ ４ — ６ ２ ３ ６ （ ２ ０ １ ５ ） ０ ９ — ０ １ ７ ５ — ０ ３
ＰＩ Ｄ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ａ ｌ ｇ ｏｒ ｉ ｔ ｈｍ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｏ ｄｏ ｒ ｔ ｒ ａ ｃ ｋｉ ｎｇ ｃ ａ ｒ ｄｅ ｓ ｉ ｇ ｎ Ｌ Ｉ Ｕ Ｎ ｉ ａ ｎ ， Ｃ ＨＥ Ｎ Ｇ Ｌ ｅ ｉ ， Ｚ Ｈ Ａ Ｎ Ｇ Ｄ ｏ ｎ ｇ ， Ｑ Ｉ Ｑ ｉ ａ ｎ ｇ — ｑ ｉ ａ ｎ ｇ ， Ｌ Ｉ Ｕ Ｂ ｏ
ｔ ｈ ｒ ｏ ｕ ｇ ｈ ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｅ ｘ ｐ ｅ ｉｍｅ ｒ ｎ ｔ ｓ ， ｔ ｈ ｅ ｔ ｉ ｍｅ － ｖ ａ ｒ ｙ ｉ ｎ ｇ ｌ ｆ ｏ ｗ ｉ ｆ ｅ ｌ ｄ ｉ ｎ ｄ ｏ ｏ ｒ ｅ ｎ ｖ ｉ ｒ ｏ ｎ ｍｅ ｎ ｔ ， ｔ ｈ ｅ ｃ ａ ｒ ｃ ａ ｎ ｒ ｅ ａ ｃ ｈ ｏ ｄ ｏ ｒ ｔ ｒ ａ ｃ ｋ ｉ ｎ ｇ ｒ ｅ ｑ ｕ ｉ ｒ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｓ ．
ｓ ｔ ｅ ｅ ｉ ｒ ｎ ｇ ａ ｎ ｇ ｌ ｅ，Ｓ Ｏ ｔ ｈ ａ ｔ ｈｅ ｔ ｃ ａ ｒ ｆ ｏ ｌ ｌ ｏ ｗ ｔ ｈ ｅ ｓ ｍｅ ｌ ｌ ｏ ｆ ｗａ ｌ ｋ ｉ ｎ ｇ ． Ｓ ｉ ｍｐ ｌ ｅ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｅ ｎ ｔ ｉ ｒ ｅ ｈ ａ ｒ ｄ ｗａ ｒ ｅ ｍｏ ｄ ｕ ｌ ｅ ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｌ ｆ ｅ ｘ ｉ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ，
pso算法python
pso算法pythonPSO算法（Particle Swarm Optimization，粒子群优化算法）是一种基于群体行为的启发式优化算法，由Kennedy和Eberhart于1995年提出。
PSO算法是一种基于群体智能的优化方法，其灵感来源于鸟群或鱼群等生物群体协同行动的行为。
PSO算法的基本思想是通过模拟群体中个体之间的协作和信息共享，来寻找全局最优解。
PSO算法模拟了鸟群中个体飞行时的行为，在搜索过程中通过个体之间的合作来寻找最优解。
PSO算法通过不断更新粒子的速度和位置来实现全局搜索，从而找到最优解。
PSO算法的特点包括易于实现、易于收敛、对初始值不敏感等。
因此，PSO算法在工程优化、神经网络训练、特征选择、模式识别等领域得到了广泛的应用。
PSO算法的基本原理PSO算法基于群体智能的原理，主要由粒子群的群体行为和信息传递两个基本部分组成。
粒子群的位置和速度分别代表了可能的解和搜索的方向，通过不断迭代更新粒子的位置和速度，最终找到最优解。
粒子群的基本行为是模拟了鸟群或鱼群等生物群体的行为。
在PSO 算法中，每个粒子都有自己的位置和速度，同时也有了个体的最优位置和全局最优位置。
粒子群中的每个粒子都通过不断的更新自己的位置和速度来模拟搜索过程，从而找到全局最优解。
粒子群的信息传递是通过个体和全局最优位置来实现的。
在搜索过程中，每个粒子都会根据自己的最优位置和全局最优位置来更新自己的速度和位置，从而实现信息的共享和传递。
通过不断更新粒子的速度和位置，PSO算法可以在搜索空间中找到全局最优解。
PSO算法的步骤PSO算法的基本步骤包括初始化粒子群、更新粒子速度和位置、评估适应度、更新个体和全局最优位置、判断停止条件等。
1.初始化粒子群PSO算法首先需要初始化一个粒子群，包括设定粒子的初始位置和速度、个体和全局最优位置等。
通常情况下，粒子的初始位置和速度是随机生成的，个体和全局最优位置可以初始化为无穷大。
多智能机器人群体嗅觉系统的设计
多智能机器人群体嗅觉系统的设计作者：邹海洋来源：《电脑知识与技术》2015年第33期摘要：嗅觉系统作为机器人智能化的一方面，主要应用于灾难中对遇难者的搜索，有害和有毒气体泄漏的排除和检测等各个方面。
通过机器人对人类视觉系统和嗅觉系统的模仿，利用交叉识别模式来完成对气味源搜索、定位、识别，在算法中我们首先通过贝叶斯定理判断出采集到的气味是属于气味源、非气味源，障碍物中的那种情况；随后利用流体力学理论计算出气体源的浓度信息；最后利用领航者机器人的视觉系统同嗅觉系统相结合的交叉识别模式，迅速找出气味源的具体位置。
关键词：嗅觉系统；多智能；贝叶斯；气味源；烟羽中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2015）33-0129-02The Design of the Intelligent Robot Group Olfactory SystemZOU Hai-yang（College of computer in China West Normal University，Nanchong 637000， China）Abstract： Olfactory system as part of the intelligent robot，mainly applied to search for victims in the disaster， harmful and toxic gas leak out and testing various aspects。
Through the robot imitations of human visual system and sense of smell， cross recognition model is used to complete the odor source search，location and identification。
基于局部路径规划的机器人气体源搜索方法[发明专利]
![基于局部路径规划的机器人气体源搜索方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/fc031cccf9c75fbfc77da26925c52cc58bd69013.png)
专利名称：基于局部路径规划的机器人气体源搜索方法
专利类型：发明专利
发明人：陈彬,季雅泰,王翔汉,秦龙,何华,尹全军,赵勇,朱正秋,艾川,邱思航,谢旭
申请号：CN202210251365.6
申请日：20220315
公开号：CN114326755B
公开日：
20220607
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及机器人控制领域，公开了一种基于局部路径规划的机器人气体源搜索方法，本发明建立未知障碍场景栅格模型，将未知障碍场景作为源搜索场景，建立气体源扩散的对流方程模型；建立机器人在所述源搜索场景中的感知模型，并根据机器人探测到的障碍物信息形成认知地图，建立传感器模型以转换气体浓度与气体分子接触次数；根据高斯混合模型提取粒子滤波估计的样本信息，对加权样本进行拟合得到最有效高斯分布，根据最有效高斯分布的中心点作为机器人的目标点；利用局部路径规划算法规划所述机器人所述源搜索场景的搜索路径；生成基于局部路径规划的未知障碍场景机器人气体源搜索方案。
申请人：中国人民解放军国防科技大学
地址：410073 湖南省长沙市开福区德雅路109号
国籍：CN
代理机构：长沙国科天河知识产权代理有限公司
代理人：彭小兰
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湍动气流主控环境下多机器人气味源定位的开题报告
湍动气流主控环境下多机器人气味源定位的开题报告
概述：
气味探测是近年来机器人领域的一个热门研究方向。
针对多个气味源的定位问题，目前的多机器人系统主要通过协作探测和协作定位来实现。
然而，在有湍动气流干扰
的情况下，气味的传播具有不确定性和随机性，会使传感器测量的气味浓度数据受到
干扰，因此会影响机器人的定位精度和效率。
本文提出了一种在湍动气流环境下基于
主控方法的多机器人气味源定位方法，通过分析湍流气流的传播特性，构建气味源的
传播模型，并利用卡尔曼滤波算法来预测和校正机器人的位置，实现准确的气味源定位。
研究方法：
本文采用主控方法，将多个机器人放置在待探测的区域内，其中一个机器人作为主控机器人，负责控制其他机器人的运动和定位，其他机器人则负责收集气味浓度数据。
主控机器人通过对气味传播模型的建立和卡尔曼滤波算法的应用，预测和校正所
有机器人的位置，实现气味源的定位。
预期结果：
本研究预期能够在湍动气流环境下，通过主控方法实现多机器人气味源的高效定位。
同时，预计能够提出一种有效的气味源传播模型，为后续相关研究提供理论支持。
动态环境下基于犛犞犚-P犛犗的多机器人气味源定位方法
动态环境下基于犛犞犚-P犛犗的多机器人气味源定位方法张建化;巩敦卫;张勇【期刊名称】《中国科技论文》【年(卷),期】2014(000)001【摘要】研究具有风速变化的动态环境下气味源定位问题，提出一种基于支持向量回归和微粒群优化的多机器人气味源定位方法。
以当前时刻机器人的位置为输入，以机器人所测的气味浓度值为输出，利用支持向量回归，建立机器人所在位置气味浓度的预测模型；采用改进微粒群优化方法定位气味源时，以气味浓度最大的机器人所在的观测窗内，基于预测模型得到的气味浓度最大值的所在位置作为微粒的全局极值，以当前机器人的位置作为微粒的个体极值，完成微粒的更新；根据机器人所测的气味浓度值，定位气味源。
将所提方法应用于2个气味源定位场景，实验结果表明所提方法能够在短时间内成功定位气味源。
%Aiming at the problemof odor source localization in dynamic environments with changing wind,a method of localizing odor source using multiple robots based on particle swarm optimization and support vector regression is proposed.In this method, a model predicting concentration of an odor at a location based on support vector regression is developed,which takes a robot’s current position as its input,and the corresponding concentration value measured by the robot as its output.Then,an improved particle swarm optimization is used to localize odor source,and the position corresponding to the maximal concentration value ob-tained by the prediction model is taken as the particle’s global optimum in the observation window of the robotwith the maximal concentration value.In addition,the current position of a robot is taken as the particle’s local optimum.The velocity and position of a particle is updated based on the above global and localoptima.Finally,the position of an odor source is localized based on the concentration value measured by a robot.The proposed method is applied to localize odor sources in two scenarios,and the exper-imental results confirm that the proposed method can successfully localize odor source in a short time.【总页数】8页(P122-129)【作者】张建化;巩敦卫;张勇【作者单位】中国矿业大学信息与电气工程学院，江苏徐州221008; 徐州工程学院机电学院，江苏徐州221111;中国矿业大学信息与电气工程学院，江苏徐州221008;中国矿业大学信息与电气工程学院，江苏徐州221008【正文语种】中文【中图分类】TP242【相关文献】1.精梳棉／粘胶／毛三组分犕犞犛涡流纱的性能研究 [J], 郝波;孙景励2.基于增量式犌犎犛犗M神经网络模型的入侵检测研究 [J], 杨雅辉;黄海珍;沈晴霓;吴中海;张英3.机载犛犃犚在海冰航空监测中的应用研究 [J], 蒋旭惠;张汉德;董梁;别君;崔璐璐4.高光谱大气红外探测仪（犃犐犚犛）反演大气不稳定度指数在强对流天气个例中的应用试验 [J], 刘辉;寿亦萱;漆成莉5.动态环境下基于SVR-PSO的多机器人气味源定位方法 [J], 张建化;巩敦卫;张勇;因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
pymoo中pso算法
粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种优化算法，它是基于群体智能理论的一种优化搜索算法。
PSO算法模拟了鸟群觅食行为，通过个体和群体的历史最优位置来更新粒子的速度和位置，从而寻找全局最优解。
在PSO中，每个粒子代表搜索空间中的一个潜在解，并且有一个适应度值来衡量该解的优劣。
每个粒子都有一个速度和位置，它们通过跟踪个体和群体的历史最优位置来更新。
以下是PSO算法的基本步骤：
1. 初始化粒子群：为每个粒子随机分配一个初始位置和速度。
2. 评估粒子的适应度值：根据问题的目标函数计算每个粒子的适应度值。
3. 更新粒子的个体最优位置：如果粒子的适应度值比其个体最优位置的适应度值好，则更新粒子的个体最优位置。
4. 更新粒子的全局最优位置：如果粒子的适应度值比全局最优位置的适应度值好，则更新粒子的全局最优位置。
5. 更新粒子的速度和位置：根据个体和群体的历史最优位置来更新粒子的速度和位置。
6. 重复步骤2-5直到达到最大迭代次数或满足收敛条件。
在Pymoo中，可以使用pso函数来使用PSO算法进行优化。
pso函数接受一个目标函数和一些参数设置作为输入，并返回优化后的结果。
具体的参数设置可以根据问题的特点进行调整，例如可以设置粒子的数量、学习因子、惯性权重等参数来影响算法的收敛速度和精度。
一种基于PSO的改进型多智能体遗传算法
玩电脑游戏走火入魔随着科技的发展和互联网的普及，电脑游戏成为了现代社会中一种盛行的娱乐方式。
有些人在玩游戏的过程中逐渐失去了对现实世界的认知，沉迷于虚拟世界中，这就是常说的走火入魔。
走火入魔指的是人们长时间地沉迷于游戏世界，无法自拔，失去了对现实生活的关注和参与。
这种现象在中国尤为严重，尤其是中小学生和青少年群体。
他们放弃了正常的学习、社交和锻炼身体的活动，沉迷于游戏中，甚至出现辍学的情况。
这对于个人的身心健康以及社会的稳定，都产生了极为不利的影响。
导致沉迷游戏的原因有很多，首先是游戏本身的吸引力。
现代电脑游戏拥有精美的画面、刺激的剧情以及多样化的游戏玩法，让人们沉浸其中难以自拔。
其次是社会环境的影响。
家庭对孩子沉迷游戏的忽视、学校对学生的监管不力以及社会上对游戏的宣传和推广，都为年轻人沉迷游戏提供了条件。
个人的心理和情感需求也是导致沉迷游戏的原因。
有些人可能由于在现实生活中感到无望、不被理解或者受到打击，寻求游戏中的安慰和满足。
沉迷游戏对个人的身心健康产生了严重的负面影响。
长时间坐在电脑前，缺乏锻炼，容易导致肥胖和各种健康问题。
长期沉迷游戏还会严重影响学业和职业发展，甚至引发家庭破裂等问题。
沉迷游戏还会使个人对现实世界失去兴趣，无法正常社交，造成心理上的孤独和抑郁。
为了解决这个问题，我们必须采取一系列的措施。
首先是加强家庭教育。
家长应该与孩子一起制定合理的游戏时间和规则，并且给予他们足够的关注和理解，帮助他们建立正确的价值观和对现实生活的认知。
其次是加强学校的教育与管理。
学校应该加强对学生游戏行为的监管，鼓励学生参加课外活动和体育锻炼，培养他们的兴趣爱好和社交能力。
社会应该加强对游戏行业的监管，限制游戏的时长和内容，减少对未成年人的影响。
我们也应该呼吁游戏开发者和运营商要有社会责任感，制作健康、积极向上的游戏，引导年轻人正确使用游戏。
在个人层面，沉迷游戏的人也应该自觉地调整自己的行为。
合理安排游戏时间，保持适度游戏的也要积极参与现实生活中的各种活动，提高自身的社交能力和多元化的兴趣。
一种基于模糊逻辑算法的移动机器人仿生气味源空间定位方法
一种基于模糊逻辑算法的移动机器人仿生气味源空间定位方法赵智琦;房建东【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2015(0)11【摘要】针对机器人嗅觉功能的研究，提出一种基于模糊逻辑算法的机器人仿生气味源空间定位方法。
算法通过模拟生物动态刺激反应的择优行为控制机器人搜寻气味源，相比于需获得气体绝对浓度值和风向、风速信息的算法，该算法只需通过检测浓度变化率便可使机器人对气味源进行自主定位。
针对机器人实际所处环境设计一个模糊控制器并确定模糊控制器的输入、输出变量以及各自的语言值，根据相对于机器人不同位置的浓度变化率大小指定相应的模糊控制规则。
MATLAB仿真结果表明设计提出的模糊逻辑算法对机器人仿生气味源空间定位具有很好的适用性与鲁棒性，能使机器人更快、更准确的搜索到气味源。
%Research for the robot olfactory function, we propose a method of robot bionic odor source spatial orientation based on fuzzy logic algorithm. The algorithm controls the robot search odor source by simulating the preferential behavior of bio-dy-namic stimulation. Compared to some algorithm need to obtain some information like absolute concentration value, wind direc-tion and wind speed, the algorithm can make the robot autonomously locate odor sources by detecting the concentration change ratio. To design a fuzzy controller and to determine the fuzzy input and output variables and their linguistic values ??controllers according to the real environment where the robot in, and develop the appropriate fuzzy control rules based on theconcentra-tion change ratio in different positions. MATLAB simulation results show that the proposed fuzzy logic algorithm has good ap-plicability and robustness to the robot bionic odor source spatial orientation, it can make the robot search to the odor source more faster and accurate.【总页数】5页(P94-98)【作者】赵智琦;房建东【作者单位】内蒙古工业大学信息工程学院，内蒙古呼和浩特 010080;内蒙古工业大学信息工程学院，内蒙古呼和浩特 010080【正文语种】中文【中图分类】TN602【相关文献】1.一种机器人仿生气味源定位策略 [J], 路光达;张明路2.一种基于模糊逻辑-遗传算法的城市单交叉口交通信号控制方法 [J], 谢赛;魏武;江岸;郭艳玲3.基于模糊逻辑推理的室外移动机器人视觉导航方法 [J], 李伟;王彦昕4.基于模糊逻辑的小型气源定位移动机器人的设计 [J], 王晓涓;单康5.动态环境下基于模糊逻辑算法的移动机器人路径规划 [J], 李擎;张超;韩彩卫;张婷;张维存因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
PSO-BP神经网络在多元有害气体检测中的应用
PSO-BP神经网络在多元有害气体检测中的应用龚雪飞;徐景;孙寿通;刘萍;简家文【期刊名称】《传感器与微系统》【年(卷),期】2015(000)002【摘要】针对目前常见的多元有害气体检测问题，搭建了一种基于传感器阵列和GP神经网络相结合的多元有害气体检测系统。
该检测系统中采用了GP神经网络算法对传感器阵列的4种混合有害气体的响应信号进行回归分析。
为了提高GP神经网络的预测准确性，又利用了粒子群优化（ PSO）算法对GP神经网络的权值与阈值进行了优化。
结果显示：通过PSO 优化的GP（ PSO-GP）神经网络预测的平均相对误差小于2%，能够有效解决气体传感器交叉敏感问题。
%Aiming at problem of muliple harmful gas detection,a gas detection system is developed by combining sensor array with GP neural network algorithm. This test system uses GP neural network algorithm for regression analysis on response signal of four kinds of mixture harmful gases measured by sensor array. In order to improve prediction accuracy of GP neural network,adopt PSO algorithm to optimize GP neural network weights value and threshold value. The results show that the average relative error predicted by PSO optimized GP neural network ( PSO-GP)is less than 2%,it can effectively solve problem of cross-sensing of gas sensor.【总页数】4页(P154-156,160)【作者】龚雪飞;徐景;孙寿通;刘萍;简家文【作者单位】宁波大学信息科学与工程学院，浙江宁波315211;宁波大学信息科学与工程学院，浙江宁波315211;宁波大学信息科学与工程学院，浙江宁波315211;宁波大学信息科学与工程学院，浙江宁波315211;宁波大学信息科学与工程学院，浙江宁波315211【正文语种】中文【中图分类】TP183【相关文献】1.基于P SO算法集成神经网络的多元有害气体检测系统∗ [J], 龚雪飞;刘萍;简家文2.改进PSO-BP神经网络在变压器故障检测中的应用 [J], 熊忠阳;杨青波;张玉芳3.PSO-BP神经网络在多元有害气体检测中的应用 [J], 桑晓丹4.PSO-BP神经网络预测模型在智慧课堂中的应用研究 [J], 郭涛;魏勇;熊杰5.小波去噪及PSO-BP神经网络模型在地铁基坑监测中的应用 [J], 郑雅;韩萌萌;赵祥因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
psO评估
psO评估PSO (Particle Swarm Optimization)是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群信号寻优原理，可以在复杂的搜索空间中找到全局最优解。
在这篇文章中，我将对PSO算法进行评估，并探讨其优点和局限性。
首先，PSO算法具有较好的全局寻优能力。
通过粒子群群体的协同行为，PSO能够在搜索空间中快速有效地找到全局最优解。
相比于传统的优化算法，如遗传算法和蚁群算法，PSO能够在较短的时间内找到较好的解。
其次，PSO算法具有较好的适应性和鲁棒性。
PSO算法通过每个粒子在搜索空间中的位置和速度来表示解的候选点，使得它能够适应不同的问题和搜索空间，并能够在变化的环境下保持较好的性能。
此外，PSO算法具有较少的参数和简单的实现。
相比于其他优化算法，如遗传算法和模拟退火算法，PSO算法只有少量的参数需要调整，使其更易于使用和实现。
这也使得PSO算法在实际应用中广泛被采用。
然而，PSO算法也存在一些局限性。
首先，PSO算法易受陷入局部最优解的问题影响。
在某些情况下，粒子群群体可能会陷入局部最优解而无法跳出，从而无法找到全局最优解。
为了解决这个问题，一些改进的PSO算法，如自适应权重的PSO和多群体的PSO，已被提出。
其次，PSO算法在高维搜索空间中存在困难。
随着问题维度的增加，搜索空间的规模呈指数级增长，这会导致PSO算法在高维问题中的搜索效率下降。
为了应对高维问题，一些改进的PSO算法，如改进的初始化策略和收敛速度控制机制，已被提出。
另外，PSO算法对解空间的连续性和可导性要求较高。
PSO 算法使用位置和速度来表示解的候选点，这对解的表示形式有一定的限制。
对于不连续或非可导的问题，PSO算法的性能可能会受到限制。
综上所述，PSO算法具有较好的全局寻优能力、适应性和鲁棒性，同时参数少、实现简单。
然而，它也存在局部最优解问题、高维搜索问题和对解空间连续性和可导性的要求较高等局限性。
为了克服这些局限性，需要进一步研究改进的PSO算法和结合其他优化算法来提高PSO算法的性能。
基于仿生行为的气味源定位方法综述
基于仿生行为的气味源定位方法综述
高春艳;刘冬乐;李满宏;张明路;陶渊
【期刊名称】《科学技术与工程》
【年(卷),期】2022(22)36
【摘要】危化气体泄漏引发的事故频繁发生,严重危害公共安全,如何高效精准定位泄漏源位置是预防事故发生的前提,传统采用定点检测辅以人工巡检的泄漏检测模式已不能满足工业需求。
移动机器人具有实用性强、应用灵活的特点,通过模仿生物搜寻气味源的行为,将其应用到气味源定位领域对于石化行业智能化发展与进步具有十分重要的意义。
鉴于此,根据生物多感官气味源定位机制,将移动机器人气味源定位方法从单一和多源信息角度进行综述,首先分析了主动嗅觉定位的3个步骤;其次在多源信息融合技术的基础上,阐述了融合嗅-视信息的气味源定位方法,对目前融合嗅-视-听多感知信息的气味源定位方法进行了探讨;最后预测了未来发展趋势并进行展望。
【总页数】10页(P15860-15869)
【作者】高春艳;刘冬乐;李满宏;张明路;陶渊
【作者单位】河北工业大学机械工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP242
【相关文献】
1.一种基于模糊逻辑算法的移动机器人仿生气味源空间定位方法
2.动态环境下基于犛犞犚-P犛犗的多机器人气味源定位方法
3.动态环境下基于SVR-PSO的多机器人气味源定位方法
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基于PSO优化BP神经网络的多传感器数据融合
基于PSO优化BP神经网络的多传感器数据融合朱菊香;谷卫;罗丹悦;潘斐;张赵良【期刊名称】《中国测试》【年(卷),期】2022(48)8【摘要】针对室内环境监测中单一传感器测量数据精度低、可靠性差的问题,提出一种基于粒子群(particle swarm optimization,PSO)优化BP神经网络多传感器数据融合算法。
首先使用防脉冲干扰平均滤波算法来消除检测数据中的异常数据和噪声数据。
其次,利用卡尔曼滤波算法对多同类传感器进行数据级融合,有效地降低因噪声干扰导致的测量误差,为异质传感器进行决策级融合提供最佳数据。
最后,采用PSO优化BP神经网络算法进行决策级融合。
实验结果表明,基于PSO优化BP神经网络多传感器数据融合算法对测试样本的平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)和拟合度(r^(2))均优于BP神经网络和自适应加权(adaptive weighted,AW)优化BP神经网络,且运行时间比BP神经网络以及AW-BP神经网络分别短69.31%、50.36%。
经验证,基于PSO优化BP神经网络多传感器数据融合算法具有更高的融合精度,同时缩短了算法的运行时间。
【总页数】7页(P94-100)【作者】朱菊香;谷卫;罗丹悦;潘斐;张赵良【作者单位】无锡学院轨道交通学院;南京信息工程大学自动化学院【正文语种】中文【中图分类】TP391;TP183【相关文献】1.基于改进PSO的多传感器数据自适应加权融合算法2.基于PSO—BP的无线传感器网络数据融合算法研究3.基于动态权值的PSO算法的多传感器数据融合4.基于BP神经网络的多传感器数据融合技术优化5.基于改进灰狼算法优化BP神经网络的无线传感器网络数据融合算法因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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2009 年 12 月 References
自 动 化 学 报
ACTA AUTOMATICA SINICA
Vol. 35, No. 12 December, 2009
1 Grenader U, Miller M. Pattern Theory: From Representation to Inference. Oxford: Oxford University Press, 2007 2 Aubert G, Kornprobst P. Mathematical Problems in Image Processing: Partial Differential Equations and the Calculus of Variations (Second Edition). Berlin: Springer-Verlag, 2006 3 Chan T F, Shen J H, Vese L. Variational PDE models in image processing. Notices of the American Mathematics Society, 2003, 50(1): 14−26 4 Daubechies I, Teschke G, Vese L. Iteratively solving linear inverse problems underg general convex constraints. Inverse Problems and Imaging, 2007, 1(1): 29−46 5 Evans L C. Partial Differential Equations. Rhode Island: American Mathematics Society, 1998 6 Morel J M, Solimini S. Variational Methods in Image Segmentation with Seven Image Processing Experiments. Boston: Birkhauser, 1995 7 Rudin L I, Osher S, Fatemi E. Nonlinear total variation based noise removal algorithms. Physica D, 1992, 60(1-4): 259−268 8 Shen J H. A stochastic-variational model for soft MumfordShah segmentation. International Journal of Biomedical Imaging, 2006, 2006: 2−16 9 Bar L, Sochen N, Kiryati N. Semi-blind image restoration via Mumford-Shah regularization. IEEE Transactions on Image Processing, 2006, 15(2): 483−493 10 Mallet S G. A theory for multiresolution signal decomposition: the wavelet representation. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1989, 11(7): 674−693 11 Meryer Y. Oscillating Patterns in Image Processing and Nonlinear Evolution Equations. Rhode Island: American Mathematical Society, 2001 12 Osher S, Sole A, Vese L. Image decomposition and restoration using total variation minimization and the H −1 norm. Multiscale Model Simulation, 2003, 1(3): 349−370 13 Shen J H. Beamlets are nsely embedded in H −1 . Advances in Computational Mathematics, 2009, 31(1-3): 329−348 14 Shen J H. Piecewise H −1 + H 0 + H 1 images and the Mumford-Shah-Sobolev model for segmented image decomposition. Applied Mathematics Research Express, 2005, 2005: 143−167 15 Perona P, Malik J. Scale-space and edge dection using anisotropic diffusion. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1990, 12(7): 629−639
LI Ji-Gong1
(HE Peng Ph. D. candidate at the Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences. His research interest covers computer vision and image processing. Corresponding author of this paper.)
P-PSO Algorithm Based Multi-robot Odor Source Search in Ventilated Indoor Environment with Obstacles
LI Fei1 MENG Qing-Hao1 ZENG Ming1 Abstract Influenced by turbulence, the practical odor plume in ventilated indoor environment is fluctuant and intermittent. Bigger eddies can easily lead to longtime local concentration maxima in some corners. In addition, the obstacles can also change the plume distribution. These make the mobile robot based odor source search quite complicated. A probabilityfitness-function based particle swarm optimization (P-PSO) algorithm is proposed and used for multi-robot based odor source search in ventilated indoor environment with obstacles. The P-PSO algorithm uses probability instead of a definite number to express the value of fitness function. For the odor source search problem, the fitness function is expressed by the odor source probability estimated by Bayesian inference combined with variable-universe fuzzy inference. To validate the proposed search strategy, different odor plumes corresponding to the real boundary conditions of an indoor environment are set up. Simulation results demonstrate the feasibility of the P-PSO algorithm for solving the odor source localization problem. Key words P-PSO, multi-robot, odor source search, Bayesian inference, fuzzy inference, ventilated indoor environments
何 鹏 中国科学院自动化研究所博士研究生. 主要研究方向为计算机 视觉与图像处理. 本文通信作者. E-mail: phe328@
基于 P-PSO 算法的室内有障碍通 风环境下的多机器人气味源搜索
李 飞1 孟庆浩 1 李吉功 1 曾 明1
摘 要 受湍流影响, 室内通风环境下的烟羽分布表现出波动变化且 不连续的特性; 在一些角落处, 较大的漩涡会产生长时间的局部浓度极 值区; 另外室内的障碍物也会改变烟羽的分布状况. 因此室内有障碍通 风环境下的机器人气味源搜索问题变得很复杂. 本文提出了基于概率适 应度函数的粒子群优化 (Probability-fitness-function based particle swarm optimization, P-PSO) 算法并用于多机器人气味源搜索. PPSO 算法的特点是采用概率而非确定数来表达适应度函数值. 针对气味 源搜索问题, P-PSO 算法的适应度函数值由贝叶斯和变论域模糊推理 估计的气味源概率表达. 为验证提出的搜索策略, 构建了对应实际边界条 件的室内通风环境的烟羽模型. 仿真研究证明了本文提出的 P-PSO 搜 索算法用于解决气味源搜索问题的可行性. 关键词 基于概率适应度函数的粒子群优化, 多机器人, 气味源搜索, 贝 叶斯推理, 模糊推理, 室内通风环境 中图分类号 TP24