基于三维编码遗传算法的货币流通问题的研究

论文采用三维编码方式及相应的遗传算子构成的遗传算法求解货币流通问题。首先根据现实生活情况对货币流通系统中的找零钱问题建立了相应的数学模型,然后采用三维编码方式的遗传算法对问题进行求解,并给出了一个算法求解实例。实验表明文中采用的遗传优化算法切实可行,有较高的搜索效率。

基于三维编码的自适应遗传算法在排课系统中的应用

将遗传算法应用于排课问题的求解,改进了遗传算法的一般编码方法,综合采用三维编码和自适应的交叉、变异概率设计方法,提出了一套基于三维编码的自适应遗传算法。

一种基于三维编码修正的重叠联盟形成方案

重叠联盟形成是人工智能与多Agent系统领域中的一个关键问题。由于每个Agent拥有的资源有限,不同任务求解联盟之间会存在潜在的资源冲突。本文将传统的差分进化扩充至三维整数编码,更直观、有效地完成智能资源体的快速分配,并针对初始化赋予任意值可能产生的联盟无效与资源冲突问题,设计了相应的编码修正策略,以确保任何一个无效编码都能够被修正为一个合法编码。

基于三维立体遗传编码设计的排课系统

选择合适的编码方法是遗传算法解决排课问题的关键,在分析排课具体问题的基础上提出了三维立体编码,即将教室,教师,班级,上课时间段及课程均赋以十进制代号,使其数据化,然后将此5组因素重新分成3组,其中教师,班级和课程捆绑成1组,教室,上课时间段分别为另2组,用新三维数组表示排课信息;映射在三维空间里为一个立体方块。再利用立体方块无碰撞或者投影不重叠解决冲突问题;最后用仿真实验验证了此编码方法和冲突处理的可行性。

基于运动补偿的三维小波视频编码

提出了一种新的基于运动补偿的三维小波视频编码方案。通过对原始图象序列沿着运动轨迹进行时间维小波分解以及空间上的二维小波分解，得到不同的时间－空间三维频率子带。然后，将这些子带中的小波系数构成三维方向等级树结构，并采用改进的ＳＰＩＨＴ零树编码算法进行压缩。实验表明，此方法不仅提高了视频编码效率，而且易于进行码率控制，以及实现时间。

自适应分割的视频点云多模式帧间编码方法

基于视频的点云压缩(Video based point cloud compression, V-PCC)为压缩动态点云提供了高效的解决方案,但V-PCC从三维到二维的投影使得三维帧间运动的相关性被破坏,降低了帧间编码性能.针对这一问题,提出一种基于V-PCC改进的自适应分割的视频点云多模式帧间编码方法,并依此设计了一种新型动态点云帧间编码框架.首先,为实现更精准的块预测,提出区域自适应分割的块匹配方法以寻找最佳匹配块;其次,为进一步提高帧间编码性能,提出基于联合属性率失真优化(Rate distortion optimization, RDO)的多模式帧间编码方法,以更好地提高预测精度和降低码率消耗.实验结果表明,提出的改进算法相较于V-PCC实现了-22.57%的BD-BR (Bjontegaard delta bit rate)增益.该算法特别适用于视频监控和视频会议等帧间变化不大的动态点云场景.

基于三维椭圆编码本模型的视频前景分割

针对基于编码本模型的前景分割算法处理颜色较暗的区域存在较高的不稳定性,并且对于克服光照变化和前景目标阴影的参数难以调节这两个缺点,提出了一种基于三维椭圆编码本模型的前景分割算法。该算法在RGB颜色空间中建立三维椭圆模型,根据光照环境调节控制光照变化的椭圆长轴和控制噪声影响的椭圆短轴消除阴影和光照变化带来的干扰;依据像素点的颜色值是否位于该三维椭圆外,则将其判为前景目标;同时自适应更新三维椭圆的中心位置以适应背景的光照变化。对比实验表明,该改进方法在处理视频中的较暗区域效果理想,并且参数直观明确易调整,对于准周期性变化的动态背景也能达到较好的分割效果。

基于3D-HEVC的三维视频编码方法综述

三维高效视频编码(three-dimensional high efficiency video coding,3D-HEVC)是立体视频编码扩展的国际标准化组织(Joint Collaborative Team on 3D Video Coding Extension Development,JCT-3V)推出的目前最新的3D视频编码标准,基于3D-HEVC的三维视频编码技术的研究推动了其应用并成为目前三维视频编码技术的研究热点.在回顾3D视频编码标准发展基础上,描述了基于3D-HEVC的三维视频编码方案,对其中最为关键的三维视频纹理图与深度图编码方法与研究进展进行了重点分析与阐述.首先,对目前借助视频序列中纹理特性的三维视频纹理图编码方法展开了综述并说明其存在的问题.然后,对基于纹理特性和区域的三维视频深度图编码方法展开了分析和论述.最后,结合近年来最新的研究成果,展望了三维视频编码技术的发展并提出了新的研究课题.

一种高效的运动补偿三维小波视频编码方案

该文提出了一种高效的运动补偿三维小波视频编码方案。该方案采用运动补偿时域分析技术,以有效去除视频序列中存在的时间冗余。然后,基于视频序列的运动特征,自适应确定帧组结构,在提高编码效率的同时降低内存需求和运算复杂度。最后,根据小波图像系数特性,采用基于四叉树分裂的小波图像编码方法对三维时／空子带进行编码,以获得更高的压缩效率。实验结果表明,与其它运动补偿三维小波视频编码方法相比,该文提出的编码方案能够获得更好的性能。

光折变晶体三维存储的几种编码方式之比较

本文讨论了当今较为前沿的三维存储光折变晶体材料写入全息图的几种编码方式的基本原理 ,详细分析了它们的特点。

基于三维集合分裂嵌入式块编码(3D-SPECK)的视频编码器

提出了一种基于三维SPECK(SetPartitionedEmbeddedBlock)编码方法的视频编码器。为了进行三维小波变换,视频序列被组织成帧组(GOP, GroupofFrames), 变换后的小波系数被组织成小波方格(WC, WaveletCube)。通过采用3D SPECK对WC进行有效地编码,从而实现视频序列的有效编码。时域上放弃了运动估计和运动补偿,采用了时间轴上的小波变换,因此该编码器与传统的混合编码模式相比,具有计算量小的优点。实验结果表明,该编码器无论在数值结论还是主观效果上都与无运动补偿的3D SPIHT(SetPartitioninginHierarchicalTrees)相当。

三维子带视频编码的率失真优化码率控制

阐述了目前广泛使用的位平面截断算法的理论依据,并指出其次最佳性.提出均方误差最小意义上的最佳三维子带码率分配算法,该算法在任意给定码率限制条件下都能获得最优率失真性能.对比实验还表明,比特分配策略的选择将严重地影响子带分级编码系统的压缩性能.

三维空间编码信息在重大安保活动中的创新应用

传统编码技术是将空间定义与已知地名地址数据绑定,对地理信息数据要素和分类编码,在二维空间进行GIS数据匹配,存在技术局限性。以某公安项目为例,在多源影像融合技术的基础上,实现三维空间编码信息快速匹配,建立标准库,极大提升了公安部门工作效率和精准度,是一大科技创新。

基于三维视频编码的主动式配电网网格化规划方法

利用传统方法进行主动式配电网规划时,受小截面线路的影响,无法进行负荷聚类分块,在负荷增长率为32.98%~47.98%的范围内,存在供电网格负荷较高的问题,因此提出一种基于三维视频编码的主动式配电网网格化规划方法。以元胞历史数据为配电网负荷密度指标,进行配电网负荷预测,并通过冗余网格负荷聚类动态减少算法来划分配电网的供电区块,实现迅速、合理的负荷聚类分块;基于三维视频编码控制对配电网网格进行深度图编码控制,以实现配电网网格的分类,并结合配电网的设备选型、电网结构、通信系统、配电自动化等要求设计标准化网格,实现配电网网格化规划。为测试该方法在上述负荷增长率范围内的供电网格负荷,进行对比实验,实验结果证明,该方法的供电网格负荷始终较低,实现了配电网负荷性能的突破。

一种改进的运动补偿三维小波视频编码方法

Choi等[1]提出的运动补偿三维子带编码方法是一种具有代表性的高效小波视频编码方法,其编码效率优于国际标准MPEG-2。但是该方法的运算复杂度高,编码时也没有充分利用小波图像的特点。为此,本文对该方法的两项关键技术进行了改进:采用像素域降采样运动估计技术以降低运算复杂度,采用改进的集分裂分层树(Set Partitioning in Hierarchical Trees,SPIHT)方法对三维时/空子带进行更高效的编码。实验结果表明,与原有的算法相比,本文的工作不仅降低了运算复杂度,也进一步提高了编码效率。

基于三维免疫遗传算法的高校排课问题研究

深入分析了高校排课问题,建立了其数学优化模型,构建了它的基本求解框架。针对高校排课问题的特点,引入遗传算法来加以解决,设计了多种改进方案,包括:三维编码方案、初始种群生成方案、适应度函数设计方案、免疫策略、自适应交叉概率和自适应变异概率设计方案。仿真结果表明该算法能够满足高校排课问题的多重约束条件,能更有效地解决高校排课问题。

采用新型编码GA的高校排课问题仿真研究

深入分析了高校排课问题,建立了它的数学优化模型,构建了该问题的基本求解框架。针对高校排课问题的特点,引入遗传算法来进行仿真研究,设计了多种改进方案,包括:三维编码方案、初始种群生成方案、适应度函数设计方案、自适应交叉概率和自适应变异概率设计方案。仿真结果表明该算法能够满足高校排课问题的多重约束条件,能有效地解决高校排课问题。

采用三维小生境遗传算法求解高校排课问题

深入分析了高校排课问题,包括排课目标、主要影响因素、约束条件、求解目标,建立了其数学优化模型,构建了其基本求解框架。针对高校排课问题的特点,引入遗传算法来加以解决,设计了三维编码方案、初始种群生成方案、适应度函数设计方案、小生境策略、自适应交叉概率和自适应变异概率等多种改进方案。仿真结果表明该算法在一定程度上满足了高校排课问题的多重约束条件,能够有效地解决高校排课问题。

采用三维最佳个体置换遗传算法求解高校排课问题

分析高校排课问题,建立该问题的数学优化模型,并构建模型的基本求解框架.针对高校排课问题的特点,引入遗传算法加以解决,设计多种改进方案,包括三维编码方案、初始种群生成方案、适应度函数设计方案、最佳个体置换策略、自适应交叉概率和自适应变异概率.仿真结果表明,该算法能够满足高校排课问题的多重约束条件,能更有效地解决高校排课问题.

采用三维自适应遗传算法的高校排课问题研究

根据教师、学生、课程、教室和时间要求建立多约束数学模型,并结合遗传算法特点,对其各个步骤进行了改进,提出了基于三维自适应遗传算法的排课方法。实验结果表明,与传统排课方法相比,基于三维自适应遗传算法的排课方法能有效降低课程之间的冲突率,提高排课效率和成功率。