论文研究-基于GEP的双目视觉摄像机标定方法研究.pdf

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为了平衡微粒群算法中全局搜索和局部开发之间的关系,多阶段参数动态控制机制被引入了标准的微粒群算法。在多阶段参数动态控制微粒群优化算法(MDPSO)中,微粒群的搜索过程在逻辑上被划分为三个阶段,每一个阶段都有各自的优化目标,对应着每一个搜索阶段,代表微粒个体经验、种群经验、全局经验和种群排斥力、全局排斥力的5个加速常数将会按照不同的规律变化,控制种群经验和全局经验对微粒的吸引与种群重心和全局重心对微粒的排斥,可以很好地避免在优化过程初期容易出现的早熟收敛现象和在优化过程末期容易出现的收敛放慢现象。通过对标准函数的测试,验证了该方法有效性和可靠性。
曾渊,宋涛,王少波,等:多阶段参数动态控制微粒群优化算法 2007,43(30)49 在不同的局部搜索空间。当一个种群的最优值连续T次都为全 表1仿真结果比较 局最优值时,第2阶段可以提前结東;第2阶段结東到找到全函数箅法维数种群规模最小值均值均方差收敛率 局最优值为第3阶段,该阶段的目标是快速收敛到最优值。此 5×10 00.003500290.0099852616/20 f 时种群排斥力和全局排斥力都将消失,个体经验和种群吸引力 MDPSO 2 5×10 20/20 也都降低,全局吸引力达到最大值,所有徵粒全部趋向集中于 PS025×308.4968×10619.359936.353612/20 MDPSO25×301.0060×1071.9786×1037.4349×10-319/20 全局最优值的邻域里,共同开发,达到最快的收敛速度。搜索过 PSO 2 6×10 00023 1.857210/20 程中参数取值如图1所示。 f3 MDPSO 2 6x10 0.1765040.41507216/20 PSO305×10 第1第2第3 第1第2第3 阶段阶段阶段 阶段阶段阶段 MDPSO 5×10 1.5 0.70 MDPSO405×10 PSO505×10 00000000 0.8720711.7528214/20 2.536294.7093811/20 2020 1.0 4.794127.3894320/20 MDPSO505×10 0 20/20 0.5 0. 迭代过程 迭代过程 图1加速参数取值示意图 4数值仿真与结果分析 为了验证改进算法的性能,将其与标准微粒群算法(PSO) 10- 进行了比较,采用的基准函数为 f1: Schaffer函数 02004006008001000 迭代次数 f(x)=0.5 ( sieve1+x2)-0.5 100≤x1,x2≤100 图2PSO算法测试 Rastrigrin函数 (1+0.001×(x1+x2 f2: Rosenbrock函数 f1(x)=E100(x1-x2)2+(x-1)2 100≤x.≤100 起25 f: Rastrigrin函数 f1(x)=∑2-10c(2rx)+10 10≤x≤10 i=1 0 f: Griewank函数: 02004006008001000 迭代次数 f 4(x CoS 100≤x.≤100 图3 MDPSO算法测试 Rastrigrin数 4000 搜索空间的上限即为微粒的最大速度,每个函数随机测试 20次,f和迭代500步,迭代1000步。o取值从09线 15 性递减到0.48,对于PSO,c1和c2设为2.0,对于 MDPSO,p=q= 10 20,加速参数设置参考图1 表1给出了PSO和 MDPSO两种优化算法针对4种标准 测试函数的测试结果。从表中数据可以看出, MDPSO在所有的 测试函数中都获得了比PSO好的结果。在搜索最优值上,两者 100200300400500 能力比较接近,但是在均值和均方差两方面, MDPSO基本上每 迭代次数 个测试过程都可以快速地收敛到最优值,所以均值和均方差 图4PSO算法测试 Griewank函数 值几乎都为0,而PSO则有相当数量的测试过程是无法收敛到 最优值的,因此均值和均方差值相对较大,在多维的情况下甚 至相当大,从收敛率的统计结果也可以看出 MDPSO要优于 PSO。 MDPSO方法的有较优的收敛性能是因为它确保了优化 前期有充分的时间找到最优值所在邻域,而第2和第3阶段的 参数动态调整可以保证它能快速收敛。图2~图5是其中两个 测试函数的测试结果比较。从图中可以看出 MDPSO在所有测 0 试过程都非常快地收敛到最优值,而PSO的收敛时间要长很 00300400 迭代次数 多,并且很多测试过程就根本无法找到最优值。 图5 MDPSO算法测试 Griewank函数(下转100页)

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    2019-09-07
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