演化蛙跳算法的药物-靶标相互作用预测

为建立一个高效的药物-靶标相互作用(DTI)预测分类模型,针对预测DTI的常用模型传统支持向量机在参数选择中存在的问题,采用演化蛙跳算法(EFLA)优化支持向量机参数。该算法在第一阶段用量子进化算子来实现局部搜索,第二阶段利用自适应特征向量进化算子实现全局搜索。实验结果表明:演化蛙跳算法在进行预测药物-靶标相互作用实验中有较高的准确率。

基于Pareto最优原理的混合动力汽车多目标优化

介绍了混合动力汽车(HEV)相关知识,建立了以最小化燃油消耗、HC+NOx排放量和CO排放量为目标的3目标优化模型,提出了基于Pareto最优原理的混合动力汽车多目标优化进化算法.该算法采用实数编码,以ADVISOR为HEV的仿真软件获得各候选方案目标值,基于Pareto支配性原理判定候选方案的优劣,并设计了可以调整待优化变量有效位的机制以保证优化所得的候选方案具有可实现性.针对不同车型的仿真实验结果表明,所提出的算法能够较好地解决混合动力汽车多目标优化问题,可以获得一组具有低燃油消耗与低污染物排放的Pareto最优解供决策者选择.

一种新的容忍恶意节点攻击的无线传感器网络安全定位方法

无线传感器节点位置定位正确与否对整个网络传感器起着至关重要的作用.当无线传感器网络暴露在恶意危险环境中时,攻击者会攻击节点定位的过程,使其定位到错误位置,从而导致整个网络应用完全失效.基于最大似然估计的传感器定位概率模型是一种常用的定位模型,但是它有两个缺点:(1)为了降低计算复杂性,通常将RSS(接收信号强度)信号标准差看成常数,影响定位精度;(2)安全性差,在有恶意节点攻击时模型常常会定位失效.文中首先通过拟合测试数据归纳出了RSS信号标准差随距离变化的函数关系,克服了第一个缺点.针对第二个问题,在分析其受攻击时定位失败的具体原因后,对节点定位的概率计算公式进行了改进,设计了一种新的基于变方差特征的传感器节点定位概率模型.该模型属于高度非线性全局优化问题.针对其难以求解的特点,文中设计了一个新的有效的进化算法,并证明了该算法的全局收敛性.最后通过对公开数据集的测试和实际实验,验证了该模型和求解算法能在保证定位精度的前提下,完成节点的安全定位.

基于分布式免疫进化算法的函数优化

针对遗传算法在寻优过程和多峰值函数求解中出现的"早熟"问题以及免疫算法收敛速度较慢问题,将免疫算法和进化算法进行优势融合,并结合改进的进化算法的并行模型,提出一种新的算法——分布式免疫进化算法(distributed immune evolutionary algorithm,DIEA)。新算法主要包括记忆种群进化模块和子种群进化模块两个部分,子种群的主要功能是找出各个区间的局部最优解;主种群主要是进行全局搜索,寻找全局最优解。仿真实验表明,该算法具有很高的全局寻优能力和很快的收敛速度,适合求解复杂多峰函数优化问题。

基于量子群搜索算法的机组组合问题的研究

为提高群搜索优化算法的优化效果,提出一种新型量子群搜索算法,并应用于电力系统机组组合求解。采用量子位概率幅表示量子当前信息,避免了计算过程中的反复解码过程;利用量子旋转门进行种群更新,进一步简化了算法流程;提出一种改进的种群初始化策略和启发式约束处理策略,有效提高了算法搜索效率。仿真结果表明:与其他智能优化方法相比,所提算法全局收敛性更强,同时能保证较短的寻优时间。

模糊C-均值聚类新算法在说话人辨认中的应用

该文提出了一种将模糊C-均值聚类法的各种改进算法与矢量量化法相结合的说话人辨认的新方法。首先从语音信号中提取MFCC特征矢量,其次利用矢量量化来设计码书,最后用改进算法对待识语音进行辨认。新算法的辨认率达到95%以上,抗噪性能也优于矢量量化法。

基于时序进化搜索策略的地磁仿生导航研究

对先验地磁图的依赖是制约地磁导航发展的关键。受生物无需先验知识的地磁导航行为启发,研究地磁仿生导航问题。从仿生角度,将导航过程归结为多目标搜索问题,建立仿生导航模型。针对导航过程中,地磁场多参量与导航单一路径间存在的因果约束,提出了一种基于时序进化策略的搜索方法,使得多参量收敛伴随并指导导航搜索的进行。仿真结果证实了方法的有效性。

基于K-SVD字典学习的核磁共振图像重建方法

基于超完备字典的图像稀疏表示因其具有稀疏性、特征保持性、可分性等特点而被广泛应用于图像处理。本文利用K-SVD字典学习算法并应用于MR图像重建。将字典学习等价于一个二次规划问题,学习得到的字典能有效描述图像特征。基于学习所得的字典,获得图像的稀疏表示,并重建原始图像。实验结果表明,与Zero-filling方法相比,本文的重建结果能更好地保留图像细节信息,获得更高的SNR值。

基于分时电价的多年调节水库年末消落水位研究

针对梯级水库中多年调节水库年末消落水位优选问题,结合分时电价下梯级水库中长期发电优化调度的特点,建立了分时电价下多年调节水库年末消落水位优选模型,并应用协同进化遗传算法对模型进行了求解。乌江梯级水库实例计算结果表明,该模型与求解方法可靠、合理,为分时电价下梯级水库发电优化调度提供了理论计算依据。

基于自适应伽马转换函数的遥感图像增强

针对传统的遥感图像增强方法视觉效果不够理想的缺点,提出了一种基于平稳小波变换和分段自适应伽马灰度转换函数的遥感图像对比度增强方法。首先,对遥感图像进行平稳小波变换,接着对得到的最大尺度低频子带图像采用基于核函数的样本加权模糊C-均值聚类算法将该图像分为低、中和高亮度区域,并对各亮度区域依据其各自特点分别采用不同的自适应伽马灰度转换函数进行增强,然后利用贝叶斯萎缩阈值法和非线性自适应增益函数相结合计算高频子带的增益系数,从而得到增强后的高频子带图像;最后,由低频子带图像和高频子带图像重构得到增强后的图像。实验表明,该方法提高了遥感图像的全局对比度,改善了视觉效果,增强了图像的细节并抑制了噪声,获得了较好的图像增强整体效果。

基于差异进化算法的岩土力学参数智能反分析

针对岩土工程中通过室内或现场原位试验确定的材料力学参数均与实际参数有较大偏差的现状,将自主开发的基于弹塑性有限元与差异进化算法(DE)的智能反分析程序应用于隧道围岩及地基的力学参数反演中.介绍了程序原理、步骤及实现过程,并分析了差异进化算法中变异因子F、交叉因子CR及差异策略对参数反演精度与迭代收敛速度的影响.研究结果表明,该参数反演方法具有较好的可靠性和良好的优化性能,具有广泛的应用前景.