خلاصة القول:

تسببت معايير الجسيمات لتصفية الجسيمات باستخدام وظيفة دون المستوى الأمثل أهمية التدهور، وتحسين فلتر الجسيمات خوارزمية فراشة الأمثل. فلتر الجسيمات خوارزمية التحسين من عملية أخذ العينات فراشة أهمية، حتى أن جزيئات بعيدا عن الوضع الحقيقي للدولة حقيقية من إمكانية للتحرك مساحة كبيرة. فلتر الجسيمات خوارزمية الأمثل لتعزيز تأثير الجزيئات، وتجنب مشكلة التحسين المحلية. وتبين نتائج المحاكاة أن المرشح الأمثل الجسيمات التقليدية ومجموعة الجسيمات تصفية الجسيمات مقارنة مع فلتر الجسيمات هي الأمثل الخطأ التباين، إلى خفض كبير في العدد المطلوب من الجسيمات أقل من مرشح الجسيمات التقليدي، وتحسين تدهور جسيم المشاكل، وتحسين تصفية الدقة.

شكل الاقتباس الصيني: ليو يون تاو فلتر الجسيمات تحسين خوارزمية فراشة [J] على أساس تكنولوجيا المعلومات وأمن الشبكات، 2018،37 (7): 37-41.

0 مقدمة

فلتر الجسيمات الفكر دولة غير الخطية غير جاوس مونت كارلو تقدير حتى طريقة [1]، حققت لها تأثير معين في ذات المجال من تطبيق تشخيص الأخطاء، وتتبع الهدف. هوا آخرون قطع الجزء [2] اقترح المحمول استشعار الروبوت طريقة تشخيص الأخطاء على أساس تصفية الجسيمات، والتحقق من أن هذه الطريقة يمكن تحديد خلل في واحدة أو أكثر المحمول الروبوت. تشنغ جيان وآخرون [3] مرشح نظرية الجسيمات المستخدمة في تتبع الهدف الأشعة تحت الحمراء في نظرية إطار تصفية الجسيمات، ويمثل الهدف الأشعة تحت الحمراء توزيع الخلفي احتمال عينة عشوائية من قبل مجموعة المرجح لعينات عشوائية من تطور النظرية الافتراضية التكرارية لتحقيق الهدف الأشعة تحت الحمراء تتبع. ومع ذلك، مع زيادة في عدد التكرارات، الجسيمات الثقيلة ينمو الوزن أهمية التباين، مما يجعل الوزن من الجسيمات إلى التركيز على عدد قليل جدا من الجسيمات، فإن الأوزان أهمية جسيمات أخرى تكون صغيرة، وهذا هو تدهور جسيم. DOUCET وآخرون. [4] من النظرية إلى إثبات حتمية الظواهر تدهور جسيم. وتدهور جسيم يؤثر تأثيرا خطيرا على دقة فلتر الجسيمات.

للمشكلة الجسيمات الانحطاط مرشح جسيم، قد فعلت العلماء المحليين والأجانب الكثير من البحوث. ويستخدم تشانغ تشى وآخرون [5] المقترحة خوارزمية فلتر الجسيمات الأوزان على أساس القيمة المحددة. حجم الجسيمات اختيارها وفقا لوزن الجسيمات يفضل لترشيح، من أجل زيادة تنوع العينة، وبالتالي تخفيف مرشح تدهور جسيم. شيا فاي وآخرون [6] قيمة في اختزال لنوع واحد من الأوزان فرزها والبقاء للأصلح اختزال الخوارزمية، والترتيب من الأوزان تطبيع كل الجسيمات في ترتيب تصاعدي وفقا لوزن وحجم الجسيمات التباين خارج ، وبالتالي الحصول على تحسين خوارزمية تصفية الجسيمات إلى إيجاد حل لمشكلة تدهور فلتر الجسيمات القياسية في حد معين. ومع ذلك، هاتين الطريقتين لا تزال تستند إلى إطار العينة التقليدية، فإنه فشل في إيجاد حل لمشكلة تدهور جسيم.

فراشة خوارزمية (فراشة خوارزمية، BA) هو نوع من ARORA S و S SINGH [7] المقترحة العالمية فراشة تحسين خوارزمية تستخدم علفا السلوك. المحاكاة إلى أن خوارزمية متفوقة على غيرها من خوارزمية الكشف عن مجريات الأمور الطبيعية، مقارنة مع خوارزمية أخرى لديها أعلى التقارب دقة والتقارب بشكل أسرع. مستوحاة من هذه الخوارزمية، وقدم هذه الورقة فراشة تحسين خوارزمية فلتر الجسيمات إجراءات أخذ العينات، والتحقق منها عن طريق المحاكاة فراشة الأمثل الجسيمات الأولية يمكن أن تحسن فلتر الجسيمات مرشح خوارزمية الجزيئات الموجودة في التدهور.

مرشح الجسيمات

النظرية الافتراضية تقدير الجسيمات تصفية [8] على أساس مونتي كارلو الفكرة. لنفترض الخطية نموذج الفضاء حالة النظام:

حيث، و () ح (*) المعادلة المراقبة ومعادلة انتقال الدولة، على التوالي. XT من المتغيرات حالة النظام في الوقت t، والقيمة المرصودة ZT للمرة نظام طن، وزن وفاتو مستقلة عن الضوضاء، على التوالي، والضجيج والضوضاء عملية مراقبة النظام، UT نظام الإدخال في الوقت t.

بعد حساب مرشح الخلفي هو تصفية الكثافة احتمال p (XT | Z1: ر)، ع المعروفة (XT | Z1: ر) وص (X0: ر | Z1: ر) احتمال كثافة الحافة. لنفترض أن الزمن t 1-تصفية ص كثافة الاحتمال (XT-1 | Z1: ر-1) هو معروف، حالة النظام الدرجة الأولى ماركوف XT عملية الموضوع ونظام الزراعة بدون حرث المراقبة المستقلة. بواسطة الصيغة التالية

يتألف نظام الدولة التي تم الحصول عليها في الوقت t الزمن t 1-احظ كثافة قيمة احتمال مسبق ص (XT | Z1: تي 1):

من صيغة (3) هو عملية التنبؤ، حيث، ص (XT | XT-1) هي حالة كثافة احتمال الانتقال. باستخدام القيمة الملاحظة في الوقت t الزراعة بدون حرث، عن طريق تحديث تصحيح ص (XT | Z1: تي 1)، الحصول على كثافة الاحتمال الخلفي من حالة النظام في وقت ر ص (XT | Z1: ر)، "نظرية يمكن الحصول بايز من حالة التحديث المعادلة:

بين

ومع ذلك، من أجل الخطية وغير التمويه، عملية صيغة (3) و (4) القضاء على المعلمات متغير وسيطة حساب في أماكن أخرى وصعبة للغاية، فمن الصعب الحصول على مثل هذه دالة الكثافة الاحتمالية معربا عن التعبير التحليلي الكامل. وهكذا، فإن المرشح الجسيمات باستخدام أساليب أخذ العينات مونتي كارلو متتابعة، وكثافة ص (XT | Z1: ر) عينات من احتمال الخلفي من عدد كبير من نقاط العينة لتقريب توزيع عشوائي إلى أن يقدر، وتسمى هذه النقاط جزيئات عينة عشوائية. مع جزيئات كبيرة لتقريب توزيع الخلفي للمجلس بكامل هيئته، عندما يكون عدد الجزيئات غير كافية الكبيرة، وتوزيع الخلفي يمكن أن يقترب بدقة، بل هو تقريب مرشح الأمثل العالمي. لنفترض أن الخلفية كثافة احتمال ع (XT | Z1: ر) عينات الجسيمات N، يمكن أن يمثل الخلفي كثافة الاحتمال تقريب بواسطة الصيغة التالية:

حيث، يدل كسيت الجسيمات عينات من كثافة الاحتمال الخلفية، (*) يمثل وظيفة دلتا ديراك.

ولكن من الصعب عمليا عن وظيفة ص |: أخذ العينات (XT Z1 ر) في. يمكن أن تبدأ مع ف توزيع إشارة معروفة سابقا، وأخذ عينات بسهولة (XT | Z1: ر) يتم أخذ عينات التي كتبها q (XT | Z1: ر) المرجحة عينات لتقريب الجسيمات س ص (XT | Z1: ر ). عند اختيار كثافة الاحتمال كبيرة

، على أهمية الحد الأدنى للوزن التباين، وهذه المرة إلى أهمية كثافة الاحتمال مثلى. الوزن حساب المعادلة:

في صيغة (8)، ص (ZT | كسيت-1) لا يمكن حلها، وهو أكثر شيوعا هو أهمية اختيار احتمال مسبق كثافة كثافة الاحتمال، وهذا هو،

يبسط صيغة ل

أهمية الوزن تطبيع، وهذا هو،

ثم يمكن التعبير عن كثافة احتمال الخلفية على النحو التالي:

حيث والأوزان أهمية صيغة (11) هو مبين في الشكل. عندما N عندما ينظر إليها من قانون الأعداد الكبيرة، وصيغة (12) واقترب الخلفية الحقيقية احتمال p (XT | Z1: ر).

الجسيمات تصفية الأمثل فراشة 2

2.1 الفراشة خوارزمية

فراشة هو خوارزمية الكشف عن مجريات الأمور الأمثل العالمي خوارزمية الطبيعية، والفكرة الرئيسية هي مماثلة إلى مجموعة فراشة تستخدم علفا للسلوك، ولكل فراشة ستخصص قوة معينة، في حين أن كل فراشة سوف يشعر رائحة حول الفراشات الأخرى، ونحو وهي الخطوة التي تنبعث منها فراشة أكثر عطرة. فراشة العطر يعتمد على ثلاثة عوامل: ينظر الشكل والقوة والسلطة للمؤشر التحفيز. كما عبر عن المعادلة

F = وكالة الاستخبارات المركزية (13)

حيث F يمثل تركيز العطر في حجم، وينظر ج الشكل، I هي شدة التحفيز، وهو الأس.

المعروف دالة الهدف و (خ)، والأساسية خوارزمية الخطوات فراشة هي على النحو التالي:

فراشة السكان (1) مع تهيئة ن فقط فراشة، (الحادي عشر) يتم تحديدها من قبل فقط وظيفة و موضوعية لكل من التحفيز كثافة فراشة الحادي عشر الثاني.

(2) يحسب فقط لكل السكان الفراشات اللياقة البدنية فراشة، والعثور على موقف الأمثل للفراشة.

(3) الفراشات حساب تنبعث رائحة. ويرجع ذلك إلى تدخل من البيئة الخارجية، وتوليد رقم عشوائي ص لتحديد فراشة لا يزال البحث المحلي البحث العالمية.

(4) إذا كان البحث العالمية، الفراشات تطير الفراشات أعلى اللياقة البدنية العامة، ويمكن التعبير عن البحث العالمي كما

حيث، XT + 1I من ناقلات حل ط عشر فراشة في تي ال التكرار. ز * يمثل الحل الأمثل الحالي في جميع فراشة.

(5) إذا كان البحث المحلي، والسلوك فراشة عشوائي ليفي الرحلة. ويمكن التعبير عن البحث المحلي كما

من أجل تجنب الوقوع المحلي المحمول الأمثل فراشة، ليفي الرحلة التي أدخلت في الخوارزمية، وجوهر رحلة ليفي هو المشي العشوائي، خطوة تتماشى مع توزيع التوزيع الاحتمالي الذيل الثقيلة:

رحلة ليفي يمكن تسريع البحث المحلي لتحسين كفاءة البحث. هنا، هي في حدود (1،2].

2.2 الانصهار خوارزمية والجسيمات مرشح فراشة

في الخوارزمية، الفراشة، يعتبر فراشة على شكل جسيمات مرشح الجسيمات يمكن أن ينظر إلى أن هناك بعض الفراشات التشابه وفلتر الجسيمات الخوارزمية. أولا، فراشة فراشة خوارزمية التحديث المستمر موقفهم على التكيف مع أعلى درجة من الفراشات تطير، على غرار فلتر الجسيمات تستمر الجسيمات خوارزمية الاقتراب من الوضع الحقيقي للتوزيع احتمال نظام الخلفي. ثانيا، فراشة الخوارزمية على التكيف وفقا لأعلى درجة من الفراشات هي أفضل قيمة في عدد السكان، على غرار فلتر الجسيمات في أهمية وجود أكبر وزن الجسيمات هو الأكثر احتمالا أن تكون في توزيع الخلفي صحيح.

هذه المقالة سوف أعرض فكرة فراشة الجسيمات عملية أخذ العينات فلتر تحسين خوارزمية، لتحسين فلتر الجسيمات الأداء. ولكن إذا كان تحسين خوارزمية الفراشات المباشرة جنبا إلى جنب مع فلتر الجسيمات، ويمكن أن يسبب العديد من المشاكل، وبالتالي فإن إدخال فلتر الجسيمات الفراشات عملية خوارزمية الأمثل الذي ينبغي القيام به في التغييرات التالية:

يتم اختيار (1) أهمية كثافة احتمال تصفية الجسيمات التقليدية كثافة احتمال مسبقة، وفقدان الملاحظات الحالية من الزمن، وذلك للاستفادة من أحدث الملاحظات في حساب الوقت للتكيف مع قيمة فراشة. ولذلك، فإن قيمة فراشة تعريف المعادلة تكييفها إلى:

الذي، لرك هو الفرق الضوضاء القياس، znew هو أحدث الملاحظات، الملاحظات zpred تشير المتوقعة.

(2) خلال حركة الفراشات، ويعرف بعضهم فراشة حاليا النهج إلى القيمة المثلى. في خوارزمية البحث العالمية في المعادلة فراشة ز * -xti من تحديد اتجاه حركة الفراشة، ولكن عندما يفي الرحلة تكون سلبية، ولكن فراشة ستتحرك في الاتجاه المعاكس نحو القيمة المثلى، مما أدى إلى ضعف باطلة العد. لذلك، للتعامل مع القيمة المطلقة للرحلة ليفي. تصبح المعادلة تحسين البحث العالمي:

(3) في المعادلة البحث العالمية (18) الفراشات خوارزمية البحث المحلية والمعادلة (15)، عندما تكون قيمة الرحلة ليفي صغير جدا من شأنها أن تؤدي فاي والفراشات الموقف الأساسي لا يتحرك، مما أدى في تحديث موقع غير صالح. عندما بتحديث الفراشات النزوح صغير مطلوبة للتوسع السليم للحالة الفعلية.

وباختصار، فإن إدخال مرشح الجسيمات (BA-PF) الفراشات خوارزمية الأمثل محددة لتحقيق ما يلي:

(1) التهيئة. تحديد أهمية احتمال مسبقة بوصفها وظيفة كثافة الاحتمال الناتجة عن جسيمات N مكونة من وظيفة أهمية

مجموعة الجسيمات، ووزن كل الجسيمات هو 1 / N. تعيين عدد التكرارات T، والبحث التحويل احتمال p وغيرها من المعالم.

(2) التنبؤ. يتم احتساب (1) الدولة من خلال الصيغة القيمة التنبؤية

.

(3) للعثور على القيمة المثلى. الجسيمات تصفية كل الجسيمات ينظر اليها على انها خوارزمية فراشة فراشة. بواسطة لياقة بدنية (17) بحساب قيمة الدالة اللياقة البدنية لكل نوع الجسيمات، وز الأمثل الجسيمات العالمي من خلال الصيغة (19) *، أي فراشة أقصى قيمة لياقة بدنية.

(13) الحوسبة (4) باستخدام صيغة لكل الجسيمات نكهة فاي، وتولد يستخدم عددا ص عشوائي لالجسيمات تحديد باستخدام الصيغة (18) بحث عالمي أو باستخدام الصيغة (16) البحث المحلي. عندما يكون عدد التكرارات يصل الحد الأقصى لعدد M، والتوقف عن التكرار.

(5) تحديث على أهمية الاستفادة المثلى من الوزن من الجسيمات وتطبيع.

(6) اختزال. إذا كانت أقل من نيف فعالة عتبة عينة الجسيمات فعالة نطة، أي

عندما يتم تنفيذ اختزال. الحصول على مجموعة جديدة من الجزيئات

.

(7) تقدير الدولة. استعمال

تقدير الدولة.

(8) خوارزمية لتحديد ما إذا كان سيستمر، إذا ما استمر، العودة إلى الخطوة (2)، وإلا ينتهي الخوارزمية.

3 النتائج والمناقشة

البيئة الأجهزة التجريبية لأجهزة الكمبيوتر المحمولة (معالج إنتل الأساسية i7 و 16 جيجابايت من الذاكرة) والتجريبية بيئة البرمجيات MATLAB 2016a. للتحقق من تحسن الجسيمات شروط، الجسيمات حتى خوارزمية لتحقيق الاستفادة المثلى من فراشة (BA-PF) وتصفية الجسيمات التقليدية (PF) والمقارنة على أساس نسكينتيد كالمان مرشح الأمثل الجسيمات فلتر (وUPF)، ورقة، [9] معادلات الدولة وقياس نظام غير الخطية، فإن هذا النظام:

حيث 1 = 0.5، 2 = 0.2، 3 = 0.5، = 0.04، والضوضاء عملية w لغاما (3،2) الضوضاء غاما، والضوضاء قياس ضد تأخذ الصفر يعني والتباين من التمويه الضوضاء 0.0001. ثلاثة أنواع نموذج خوارزمية لتقدير حالة النظام غير الخطية والتتبع. لقياس متوسط أداء مربع الخطأ جذر كل تصفية ERMSE. صيغة RMSE هي:

وتظهر قيم المعلمات خوارزمية التجريبية من الإشارة في الجدول 1.

تتم مقارنة محاكاة مختلفة عدد الجسيمات N = 20، N = 40، N = 100 ودقة تصفية ثلاثة أنواع من وقت التشغيل فلتر الجسيمات، كما هو مبين في الجدول رقم (2). FIG 1 هو عدد الجسيمات الأولية N = الظروف محاكاة تحت تقدير دولة منفصلة ثلاثة أنواع من الجسيمات مرشح 20 الموافق FIG. 2 هو تشغيل محاكاة ثلاثة فلتر الجسيمات القيمة المطلقة لخطأ التقدير.

الشكل 1 الشكل 2 والجدول 2 يمكن أن ينظر إليه، وRMSE BA-PF الخوارزمية أقل بكثير من خوارزميات PF خوارزمية وUPF، BA-PF خوارزمية يمكن أن تتم تصفيته مع دقة عالية في عدد قليل من الجسيمات، هذا هو السبب الرئيسي BA-PF خوارزمية قادرة على القيادة ارتفاع احتمال احتمال جسيمات غير صالحة الانتقال إلى المنطقة، وتعزيز تأثير الجسيمات. عندما خوارزمية PF لعدد قليل من الجسيمات، وتقدير الدولة تفقد بسهولة، مثل من ر نقطة زمنية = 16 إلى T = 22. منذ تطبيق فلتر UPF نسكينتيد كالمان، تم تحسين تصفية PF خوارزمية أكثر دقة، والدقة للمرشح ولكن أقل من خوارزمية BA-PF.

لاختبار متانة مختلف فلتر الجسيمات، محاكي منفصل 40 في نقطة الزمن t = 45 و t = يحدث متحولة الدولة مجموعة توقيت، اتساع 15. 3 هو عدد الجسيمات N = 20 وثلاثة أنواع من الطفرات الجسيمات الدولة فلتر نتيجة تقدير، FIG. 4 هو خطأ تقدير المقابلة من القيمة المطلقة لثلاثة أنواع من مرشح الجسيمات. كما يتضح من الجدول 2، BA-PF وقت التنفيذ خوارزمية أعلى قليلا من خوارزمية PF، ولكن أقل بكثير من وقت تنفيذ الخوارزمية UPF.

الأرقام 3 و 4 يمكن أن ينظر إليه في FIG. T = 40 و t = 45 قيمة انتقال الدولة مرة يحدث، وتقديرات خوارزمية PF خوارزمية UPF يكون انحرافات كبيرة خضعوا، من بينها معظم واضحة PF الخوارزمية. BA-PF خوارزمية وإدخال رحلة ليفي عشوائية، وتجنب مشكلة الأمثل المحلي، لم يحدث انحراف كبير، مشيرا إلى BA-PF خوارزمية التكيف طفرة حالة النظام قوية، خوارزميات متانة عالية. وخلاصة القول، لأن خوارزمية BA-PF إلى أهمية فراشة أخذ العينات تحسين العمليات، وتحسين تدهور جسيم، وتحسين دقة التصفية.

4 خاتمة

في هذه الورقة، وتحسين خوارزمية فلتر الجسيمات على أساس فراشة، وعرض فراشة أهمية أخذ العينات عملية خوارزمية الأمثل للمرشح الجسيمات التقليدي ودول الدافعة للجسيمات بعيدا عن الوضع الحقيقي للإمكانية حقيقية للتحرك مساحة كبيرة، وبالتالي تحسين فعالية وجود فلتر الجسيمات تدهور جسيم، وتحسين دقة تصفية للتصفية الجسيمات. في حين BA-PF خوارزمية تتجنب وضع البحث الأمثل المحلي عن طريق التحول فراشة وهروب عشوائي ليفي. وقد اظهرت النتائج أن، BA-PF الخوارزمية في حالة وجود عدد قليل من الجسيمات يمكن أن يحقق تصفية فعالة، ومرشح لديه أداء أفضل من PF الخوارزمية، الخوارزمية عالية قوية.

مراجع

[1] PARK S، HWANG J P، KANG H J، وآخرون A جديد فلتر الجسيمات التطوري للوقاية من فقر عينة [J] المعاملات IEEE على التطوري الحساب، 2009، 13 (4): .. 801-809.

[2] قسم قطع الصيني، CAI تسى شينغ في Jinxia، وغيرها من أجهزة الاستشعار والملاحة بالقصور الذاتي تشخيص الأخطاء [J] موبايل الروبوت القائم على الجسيمات فلاتر الجامعة المركزية الجنوبية (العلوم الطبيعية)، 2005، 36 (4): 642-647.

[3] تشنغ جيان تشو يوي، وقراءة تساى، مثل هدف تتبع الأشعة تحت الحمراء على أساس تصفية الجسيمات [J] مجلة الأشعة تحت الحمراء وموجات الملليمتر، 2006، 25 (2): 113-117.

[4] DOUCET A، S GODSILL، مونت كارلو طرق ANDRIEU C. وفي متتابعة أخذ العينات لتصفية النظرية الافتراضية [M]. كلوير الأكاديمية للنشر، 2000.

[5] تشانغ تشى والصواريخ Qiaoyu كون الجسيمات تصفية خوارزمية على أساس الوزن المحدد [J] والسيطرة القرارات، 2008، 23 (1): 117-120.

. [6] شيفر HAO سيد تاو، هاو، الخ تحسين الجسيمات تصفية التوربينات تشخيص الأعطال [J] قياس الكمبيوتر والتحكم، عام 2016، 24 (1): 35-38.

[7] ARORA S، SINGH S. الفراشة خوارزمية مع رحلة ليفي لتعظيم الاستفادة العالمي [C] المؤتمر .International على معالجة الإشارات، الحاسبات والتحكم في IEEE، 2016 :. 220-224.

[8] GORDON N J، سالموند D J، SMITH نهج A F M. رواية لغير الخطية غير التمويه تقدير الدولة / النظرية الافتراضية [J] IEE وقائع F - الرادار ومعالجة الإشارات، 2002، 140 (2) :. 107-113.

[9] DOUCET A، FREITAS N D، E. WAN مرشح الجسيمات نسكينتيد [C] العصبية نظم المعلومات المعالجة، NIPS 2001 :. 584-590.

نبذة عن الكاتب:

ليو يون تاو (1991-)، الذكور، والماجستير، اتجاهات رئيسية للبحث: الأنظمة المدمجة، والذكاء الاصطناعي.

عروض العمل

معلومات التدريب

يمكنك أيضا النقر فوق URL الوصول