计算声学6-智能计算及其在数值计算中的应用研究报告.pptVIP

自然界中各种生物体均具有一定的群体行为，人工生命 的主要研究领域之一就是探索自然界生物的群体行为，从而 在计算机上构建其群体模型。通常，群体行为可以由几条简 单的规则进行建模，但群体表现出的行为却非常复杂。在对 鸟群行为进行仿真时，可以采用下面三条简单规则： （1）飞离最近的个体，避免碰撞； （2）飞向目标； （3）飞向群体的中心。 群体内的每一个体的行为可采用上述规则描述，这是粒子群 算法的基本概念之一。 智能计算及其在数值计算中的应用 在研究人类的决策过程中，人们提出了个体学习和文化 传递的概念。一个人在决策过程中，会使用两类重要的信息： 一是自身的经验，二是其他人的经验。也就是说，人们根据 自身的经验和他人的经验进行自己的决策。这是粒子群算法 的另一基本概念。 粒子群（PSO）算法与其它进化类算法相类似，也采用 “群体”与“进化”的概念，同样也是依据个体（粒子）的适应度 大小进行操作。粒子群算法将每个个体看作是在N维有哪些信誉好的足球投注网站空间 中的一个没有重量和体积的粒子，并在有哪些信誉好的足球投注网站空间中以一定的 速度飞行。飞行速度由个体的飞行经验和群体的飞行经验进 行动态调整。 智能计算及其在数值计算中的应用 假设 为粒子 的当前位置， 为粒子 的当前飞行速度， 为粒子 所飞 过的最好位置，也就是粒子 所经历过的具有最好适应度的位 置，称为个体最好位置。对于最小化问题，目标函数值越小 ，对应的适应度越好。为了讨论方便，设 为最小化的目 标函数，则粒子 的当前最好位置由下式确定： 智能计算及其在数值计算中的应用 假设群体中的粒子数为 ，群体中所有的粒子所飞过的最好 位置为 ，称为全局最好位置，则： 有了上面的定义，基本粒子群算法的进化方程可描述为： 式中，下标 表示粒子的第 维，即第 个决策变量； 表示 第 个粒子； 表示代数； 表示加速常数，通常在0～ 2之间取值； 为两个相互独立均匀分 布的随机函数。 智能计算及其在数值计算中的应用 从上述粒子进化方程可以看出， 调节粒子飞向自身最好位 置方向的步长， 调节粒子向全局最好位置飞行的步长。为 了减少在进化过程中，粒子离开有哪些信誉好的足球投注网站空间的可能性， 通常 限定于一定范围内，即 。微粒的最大速度 取决于当前位置与最好位置间区域的分辨率。若 太高， 则微粒可能会飞过最好解；若 太小，则又将导致微粒移 动速度过慢而影响有哪些信誉好的足球投注网站效率；而且当微粒聚集到某个较好解 附近时，由于 过小而不利于微粒跳出局部最优解。通常 设定为每个决策变量变化范围的10%~20%，即如果问题的 有哪些信誉好的足球投注网站空间限定在内 ，则可设定 智能计算及其在数值计算中的应用 基本粒子群算法的初始化过程为： （1）设定群体规模M，即个体的数量； （2）对任意i、j，在 内服从均匀分布产生 ； （3）对任意i、j，在 内服从均匀分布产生 ； （4）对任意i，设定 。 算法的运算过程： （1）依照上述初始化过程，对粒子群的随机位置和速度进 行初始设定； （2）计算每个粒子的适应度； （3）对于每个粒子，将其适应度与所飞过的最好位置 的 适应度进行比较，若较好，则将其作为当前的最好位置； 智能计算及其在数值计算中的应用 * * 智能计算及其在数值计算中的应用 匹配场处理（MFP：Matched Field Processing）： 利用海洋环境参数和声传播信道特性，通过水下声场模型计算得到接收基阵的声场幅度和相位，形成拷贝场向量，并与基阵接收数据进行“匹配”，从而实现水下目标的被动定位和海洋环境参数的精确估计。 声源、海洋信道和水听器阵是三个基本要素，三者构成不可分割的统一整体，已知其中两者，就可以推断第三者。已知水听器阵接收信号和海洋信道信息，待求解的是包括声源位置在内的声源信息，就是匹配场被动定位；如果已知水听器阵接收信号和声源信息，待求解的是海洋信道信息，就是匹配场反演（MFI：Matched Field Inversion）。 智能计算及其在