A Multi-Center PSO Algorithm with Memory Ability and Its Application to the Online Modelling of an Underwater Vehicle Thruster

机译：具有内存能力的多中心PSO算法及其在水下车推进器的在线建模中的应用

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To improve the performance of Particle swarm optimization (PSO) in online optimization problems, a multi-center PSO algorithm with memory ability was proposed. Main strategies of the proposed algorithm include the initial population optimization based on historical optimal solution and improved chaos mapping and the multi-center collaborative search. To verify online optimization performance, the proposed algorithm is applied to the online modelling process of an underwater vehicle thruster to optimize the modeling parameters. Result proves the superiority of the proposed algorithm in online optimization problem.

机译：为了提高在线优化问题中粒子群优化（PSO）的性能，提出了一种具有内存能力的多中心PSO算法。该算法的主要策略包括基于历史最优解决方案的初始群体优化，并改进了混沌映射和多中心协作搜索。为了验证在线优化性能，所提出的算法应用于水下车推进器的在线建模过程，以优化建模参数。结果证明了在线优化问题中提出的算法的优越性。

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来源
《International conference on modelling, identification and control》|2020年|xv 695 p.|共11页
会议地点
作者
Gaofei Xu; Guanqun Wang; Yiping Li; Xiaohui Wang; Xiangyu Qu;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
Online optimization; PSO; Tent mapping; Multi-center collaborative search; Online modeling; Underwater vehicles;

机译：在线优化;PSO;帐篷映射;多中心协作搜索;在线建模;水下车辆;

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