مشخصات مقاله:
عنوان فارسی مقاله:
عنوان انگلیسی مقاله:
کلمات کلیدی مقاله:
مناسب برای رشته های دانشگاهی زیر:
مهندسی کامپیوتر
مناسب برای گرایش های دانشگاهی زیر:
مهندسی نرم افزار، مهندسی الگوریتم ها و محاسبات
وضعیت مقاله انگلیسی و ترجمه:
مقاله انگلیسی را میتوانید به صورت رایگان با فرمت PDF از باکس زیر دانلود نمایید. ترجمه این مقاله با فرمت WORD – DOC آماده خریداری و دانلود آنی میباشد.
فهرست مطالب:
چکیده
1. مقدمه
2. فیلتر ذرات استاندارد
3. PSO-PF
4. GA-PSO-PF
5. تأیید و تجزیه و تحلیل الگوریتم
5.1. محیط شبیه سازی تجربی
5.2. پارامتر محیطی
6. نتیجه
سپاس گزاری
منابع
قسمتی از مقاله انگلیسی و ترجمه آن:
Abstract
The standard particle filter (PF) algorithm has the issue of particle diversity loss caused by particle degradation and resampling, which makes it impossible for particle samples to accurately represent the true distribution of state probability density function. Particle swarm optimization (PSO) algorithm can effectively improve the particle degradation problem of particle filter namely, PSO-PF, but its fitness function is greatly affected by the variance of measurement noise, and is easy to fall into local optimal, which greatly limits the filtering accuracy. Therefore, this paper proposes an algorithm that combines genetic algorithm (GA) and PSO algorithm to improve particle filtering, namely, GA-PSO-PF. This algorithm combines the fast convergence speed of particle swarm optimization with the strong global searching ability of genetic algorithm to increase the diversity of particles while ensuring the effectiveness of superior particles, and improve the speed and accuracy of finding the optimal solution. Experimental results show that the filtering performance of the proposed algorithm is better than PF and PSO-PF, and the positioning and tracking accuracy is improved by 54.44% compared with PF and 27.20% compared with PSO-PF.
چکیده
الگوریتم فیلتر ذرات (PF) استاندارد مسئله فقدان تنوع ذرات ناشی از تخریب و نمونه برداری ذرات است که این امر برای نمونه های ذرات به طور دقیق توزیع صحیح و تابع چگالی احتمال حالت را غیرممکن می سازد. الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات (PSO) می تواند به طور مؤثر مشکل تخریب ذرات از فیلتر ذرات یعنی PSO-PF را بهبود بخشد، اما تابع سازگاری آن تا حد زیادی تحت تأثیر واریانس نویز اندازه گیری است و به آسانی به بهینه محلی تنزل می یابد که تا حد زیادی دقت فیلتر کردن را محدود می سازد. بنابراین، این مقاله الگوریتمی را پیشنهاد می دهد که الگوریتم ژنتیک (GA) و الگوریتم PSO را ترکیب می کند تا فیلتر کردن ذرات یعنی GA-PSO-PF را بهبود بخشد. این الگوریتم سرعت همگرایی سریع بهینه سازی ازدحام ذرات را با قابلیت جستجوی قوی سراسری الگوریتم ژنتیک ترکیب می کند تا تنوع ذرات را ضمن تضمین اثربخشی ذرات برتر افزایش دهد و سرعت و دقت یافتن جواب بهینه را بهبود بخشد. نتایج تجربی نشان می دهد که عملکرد فیلتر کردن الگوریتم پیشنهادی بهتر از PF و PSO-PF است، و دقت موقعیت یابی و ردیابی در مقایسه با PF 54.44% و درمقایسه با PSO-PF 27.20% بهبود یافته است.