基于多策略差分布谷鸟算法的粒子滤波方法

为了提高标准布谷鸟算法的种群多样性和全局搜索效率,将多策略差分变异过程引入布谷鸟算法中。在布谷鸟的宿主发现过程中借助多策略差分操作来提高种群的多样性,同时,改进的布谷鸟在算法新解选择中增加排队优选机制,与贪心算法相结合以减少局部极值的不良吸引,加快搜索进程。将改进的布谷鸟算法应用到粒子滤波中,用布谷鸟的鸟巢来表征粒子,通过模拟布谷鸟群体搜索巢穴位置的过程来优化粒子分布。实验表明,改进的智能优化粒子滤波算法有效提高了粒子多样性和非线性系统状态的预测精度,并能在粒子数减少的情况下保持稳定估计。