14、智能算法在目标跟踪与多智能体系统中的应用

智能算法在目标跟踪与多智能体系统中的应用

1. SAGBA优化粒子滤波的目标跟踪

在目标跟踪领域，为了提高跟踪的准确性和算法的性能，提出了基于模拟退火高斯扰动蝙蝠算法（SAGBA）优化粒子滤波的方法。

1.1 SAGBA - PF全局与局部搜索优化调整过程

SAGBA - PF通过更新蝙蝠的响度 $A_i$ 和脉冲率 $r_i$ 来模拟蝙蝠发现目标后的行为。当发现目标时，蝙蝠会降低响度并增加脉冲率，具体计算公式如下：
- 响度更新公式：$A_{i}^{g + 1} = \omega A_{i}^{g}$
- 脉冲率更新公式：$r_{i}^{g + 1} = r_{i}^{0}[1 - e^{-\gamma t}]$

其中，$r_{i}^{0}$ 是初始脉冲率，$\omega$ 是脉冲频率增加系数，$\gamma$ 是脉冲幅度衰减系数。当迭代次数 $g$ 趋于无穷大时，有 $A_{i}^{g} \to 0$，$r_{i}^{g} = r_{i}^{0}$。

将模拟退火算法集成到蝙蝠优化算法中，并对蝙蝠个体进行高斯扰动操作。随着迭代过程的推进，温度逐渐降低，接受较差个体解的概率也逐渐减小，从而提高了算法的收敛性。SAGBA结合了模拟退火算法（SAG）和蝙蝠算法（BA）的优势，克服了BA后期收敛速度慢、收敛精度低以及容易陷入局部最优的缺点。

1.2 算法步骤

算法流程如下：
1. 初始设置 ：设定系统噪声方差 $Q$、观测噪声方差 $R$、滤波时间步长、初始振荡脉冲 $A_0$、初始脉冲率 $r_0$、最大频率 $f_{max}$ 和最小频率 $f