基于优化DBSCAN算法的智能车载激光雷达数据处理技术研究

汽车主动安全技术是全世界几乎所有汽车制造商和研究机构所研究的热点,激光雷达是汽车主动安全系统中十分重要的一部分。车载激光雷达数据具有空间密度分布不均匀的特点,传统DBSCAN算法处理此类数据时会面临聚类参数选择困难的障碍。为解决此问题,本文提出一种优化的DBSCAN算法用于车载雷达数据处理,该算法将距离参数融入到传统DBSCAN算法的ε参数中,使之能够适应激光雷达数据空间密度分布不均匀的特点,对不同距离上的激光雷达数据都能够以合理的参数进行聚类。本文分别在不同障碍物分布的情况下进行聚类实验,实验结果验证了本文所提算法的有效性。

基于优化DBSCAN算法的激光雷达障碍物检测

在激光雷达障碍物检测中,由于数据密度分布不均匀,传统DBSCAN聚类算法无法同时对近距离和远距离目标实现良好聚类,容易导致漏检和误检。为了解决这个问题,改进了传统DBSCAN算法聚类邻域半径ε参数的选值方法,不同于传统DBSCAN算法在聚类过程中使用统一的聚类邻域半径,而是调整为根据目标距离变化而变化的自适应聚类邻域半径。首先根据激光雷达扫描线分布求出相邻两条扫描线的间距建立ε^*列表,然后依据每个扫描点的坐标值在列表中查找出对应的列表值,最后通过线性插值法确定对应的邻域半径。福特数据集的实验结果表明,优化之后的DBSCAN算法无论是对近距离目标还是远距离目标,其聚类效果均得到明显改善。与传统算法相比,障碍物检测正检率提高了17.52%。

基于三维激光雷达与优化DBSCAN算法的果树定位方法

为提高果园喷雾机器人在果园行间行走的自主性和安全性,提出一种基于三维激光雷达与优化DBSCAN算法的果树定位方法。首先,采用三维激光雷达获取果园的环境信息,通过感兴趣区域提取、地面点云分割和体素滤波降采样对原始点云数据进行预处理;然后,对DBSCAN算法进行优化,构建KD树索引有序化实时点云数据,并使用KD树最近邻搜索替代传统DBSCAN算法的遍历搜索方式,最后根据数据点到激光雷达的距离自适应确定聚类密度阈值,实现行间不同距离的果树检测;最后,以果树聚类结果的冠层边缘点为果树的定位参考点,得到果树定位参考点的坐标,计算果园喷雾机器人与果树的相对位置。试验结果表明:优化的DBSCAN算法相较于传统DBSCAN算法检测的准确性和实时性均有明显提升,果树的横向定位平均误差为2.6%,纵向定位平均误差为1.6%。该方法能够满足果园喷雾机器人在行间果树定位的准确性和实时性要求,为精准农业装备在林果园环境下的自主导航和作业提供有效参考。

融合改进DBSCAN聚类和多种进化策略的改进蝗虫优化算法

针对蝗虫优化算法复杂高维问题收敛精度不高、寻优能力不强、难以跳出局部最优的缺陷,提出一种融合改进DBSCAN聚类和多种进化策略的改进蝗虫优化算法(GOA)。首先,引入多核加权距离度量和动态并行运算策略,以提高改进DBSCAN高维数据聚类效率。其次,利用改进DBSCAN可以对任意形状数据集进行聚类的优势,对蝗虫种群进行聚类分析,并为蝗虫个体赋予核心点、边界点和孤立点等空间属性。最后,综合考虑种群空间特性和个体间进化程度差异性,设计多种蝗虫个体进化策略,以更好地提升算法全局寻优能力。典型复杂、高维测试函数以及经典TSP问题仿真结果表明:改进后的GOA在收敛精度上更具优势。

基于改进DBSCAN空间聚类算法的北京市人工智能产业集聚格局研究

企业作为产业的重要主体,其发展直接表征着产业的发展,企业的空间格局对产业的发展及资源配置具有重要的引导意义。本文基于北京市工商注册在业的人工智能企业数据,提取企业注册地址并转化为地理位置信息,通过改进有噪声的应用背景下的基于密度的空间聚类算法(DBSCAN),分析北京市细粒度层级下人工智能产业集聚在全市域的空间分布格局特征。在DBSCAN算法改进方面,首先调整Minpts参数为企业注册资本总额与企业数量2个维度,企业数量大于5家且注册资本总额大于一定数额,为形成产业集聚区的2个必要条件;其次提取簇内位于边界的企业位置点作为集聚区地理边界点,将边界点连线并绘制形成人工智能产业集聚区。本文重点分析了企业注册资本和地理聚合半径对人工智能产业集聚区形成的影响,同时采用核密度估计法作为参照验证,表明改进DBSCAN方法具有精确刻画产业集聚区地理边界和确定不同规模产业集聚区的优势。通过分析得知,北京市人工智能产业集聚具有明显的中心分布特征,集中在城六区,呈现“两大龙头带动,北京市全域遍地开花”的分布情况,海淀区、朝阳区处于人工智能集聚程度高水平,相较其他区域,人工智能产业发展遥遥领先;西城区、东城区、丰台区、昌平区处于集聚程度较高水平;通州区、大兴区、平谷区、密云区、石景山区、房山区、门头沟区、怀柔区、顺义区处于集聚程度中等水平;延庆区集聚程度较低。通过改进DBSCAN算法精确定位出中关村区域、上地西二旗区域、五道口区域、望京区域、国贸区域、亦庄经开区等人工智能产业集聚区。进一步探究发现,海淀区的人工智能科研人才优势,朝阳区的信息技术领域企业基础,是两区人工智能发展突出的直接原因。延庆区等郊区远离北京市中心城区,产业资源匮乏,同时由于区域功能定位限制等原因,导致人工智能产业集聚水平较低,表明这些区域人工智能产业发展较为缓慢。

基于改进NSGA-Ⅱ算法的梯级水库多目标优化调度

针对在时间步长较小、计算时段数目较多时,传统智能优化算法在求解梯级水库联合优化调度问题上效率低甚至无可行解的问题,提出了一种改进NSGA-Ⅱ算法。该算法基于NSGA-Ⅱ算法框架,引入参考目标值、潜力目标值、偏移度以及变异引导算子来优化种群进化过程,强化迭代中的种群质量,使获得的解集更加接近真实的Pareto前沿。福建省金溪流域梯级水库多目标优化调度实例验证结果表明,改进NSGA-Ⅱ算法相对其他算法运算效率更高,优化结果更好,具有较好的实用性。

改进群体智能算法的无线传感器网络覆盖优化

为解决无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)节点分布不均和随机部署中的低覆盖率问题,该文提出一种改进群体智能算法的无线传感器网络覆盖优化算法,即改进的黑猩猩优化和哈里斯鹰优化的混合优化算法(Improved Chimp Optimization and Harris Hawk Optimization Algorithm,ICHHO).该算法首先对黑猩猩优化算法(Chimpanzee Optimization Algorithm,ChOA)进行改进,使用Levy Flight来改善其探索阶段,然后设计一个更新的公式来计算猎物逃逸能量,作为开发和探索之间的选择因素.传感器节点随机部署后,将ICHHO在传感器节点上执行,按照改进策略更新个体位置信息,计算相应的适应程度,找到最优传感器位置,并根据传感器概率模型确定网络最优覆盖率.仿真结果验证了ICHHO对于解决WSN覆盖问题的适用性,与其他优化算法的对比结果显示,ICHHO在提高覆盖率方面优于其他算法.

基于混合遗传算法的多无人机巡逻路径优化

假设无人机巡逻的起、终点均为派出所,提出了一种融合传统遗传算法和爬山算法的警用无人机巡逻路径优化模型——混合遗传算法。按照轮盘赌法则,进行种群个体的选择,以增大优秀种群个体被选中的概率,达到较好的优化效果。同时定义了与路径优化相适应的基因交叉和变异规则。仿真结果表明,提出的混合遗传算法在寻优效果上明显优于传统遗传算法。

基于改进实数编码遗传算法的神经网络超参数优化

针对神经网络超参数优化效果差、容易陷入次优解和优化效率低的问题,提出一种基于改进实数编码遗传算法(IRCGA)的深度神经网络超参数优化算法——IRCGA-DNN(IRCGA for Deep Neural Network)。首先,采用实数编码方式表示超参数的取值,使超参数的搜索空间更灵活;然后,引入分层比例选择算子增加解集多样性;最后,分别设计了改进的单点交叉和变异算子,以更全面地探索超参数空间,提高优化算法的效率和质量。基于两个仿真数据集,验证IRCGA-DNN的毁伤效果预测性能和收敛效率。实验结果表明,在两个数据集上,与GA-DNN(Genetic Algorithm for Deep Neural Network)相比,所提算法的收敛迭代次数分别减少了8.7%和13.6%,均方误差(MSE)相差不大;与IGA-DNN(Improved GA-DNN)相比,IRCGA-DNN的收敛迭代次数分别减少了22.2%和13.6%。实验结果表明,所提算法收敛速度和预测性能均更优,能有效处理神经网络超参数优化问题。

智能算法的亚群优化策略综述

群智能算法的优化是提升群智能算法性能的一个主要途径,随着群智能算法越来越广泛地运用到各类模型优化、生产调度、路径规划等问题中,对智能算法性能的要求也越来越高。亚群策略作为一种优化群智能算法的重要手段,能够灵活地平衡算法的全局勘探能力和局部开发能力,已经成为群智能算法的研究热点之一。为了促进亚群优化策略的发展和应用,对动态亚群策略、基于主从范式的亚群策略和基于网络结构的亚群策略进行了详细调查,阐述了各类亚群策略的结构特点、改进方式和应用场景。最后,总结了亚群策略目前存在的问题以及未来的研究趋势和发展方向。

一种求解高维优化问题的改进灰狼算法

为求解高维优化问题,提出基于反向学习和衰减因子的灰狼优化算法(grey wolf algorithm based on opposition learning and reduction factor,ORGWO).设计一种灰狼反向学习模型,模型考虑问题搜索边界信息和种群历史搜索信息,初始种群阶段增加反向学习,增强种群多样性.根据算法各个阶段不同特征引入衰减因子,平衡全局和局部勘探能力.选取8个高维函数和23个不同特征的优化函数对算法性能进行测试,进一步使用收敛性分析,寻优成功率,CPU时间,Wilcoxon秩和检验来评估改进算法,实验结果表明,ORGWO算法在求解高维问题上具有较好的精度,鲁棒性和更快的收敛速度.

采用混合策略联合优化的模糊C-均值聚类信息熵点云简化算法

针对传统聚类算法处理点云简化问题时精度低、耗时长且易丢失特征信息等问题,提出了一种基于动态精英自适应混合策略的鹈鹕算法(DEAMPOA)与加权熵法联合优化的模糊C-均值聚类(FCM)信息熵点云简化算法。采用动态自适应种群混合策略,同时融合了精英反向化思路,显著提升了鹈鹕优化算法(POA)的收敛趋势和全局寻优能力,提高了寻找FCM最优聚类中心的成功率;利用DEAMPOA结合加权熵法对FCM进行优化,提高鲁棒性的同时增强了搜索精度,得到较好的聚类结果;在8种UCI标准数据集上与4种算法对比进行聚类性能评估实验,验证了所提方法综合性能优越;将所提方法与信息熵融合,并应用在三维点云KITTI数据集简化中。实验结果表明:与包围框简化法、随机采样简化法和特征选择简化法对比,所提方法全局误差简化前后点集之间平均欧式距离(MED)指标分别降低了2.25%、6.93%、5.74%,点云简化效果最优且运行速度满足要求。

基于SA-PSO算法优化CNN的电能质量扰动分类模型

针对传统电能质量扰动分类模型中扰动特征复杂、识别步骤繁琐的问题,提出了一种通过模拟退火(SA)算法与粒子群优化(PSO)算法相结合来优化卷积神经网络(CNN)的电能质量扰动分类模型。将CNN卷积层中的二维卷积核替换成一维卷积核;采用SA算法对PSO算法进行改进,规避PSO算法陷入局部最优的困境;采用改进后的PSO算法对CNN进行参数寻优;利用优化CNN提取和筛选合适的特征,根据这些特征利用分类器得到最终分类结果。通过算例分析得出,使用基于SA-PSO算法优化的CNN的电能质量扰动分类模型能精确地识别出电能质量扰动信号。

基于变分模态分解和改进灰狼算法优化深度置信网络的自动转换开关故障识别

自动转换开关(ATSE)是保证系统连续供电的设备,对其进行健康监测和故障诊断对系统的稳定运行具有重要意义。为了实现对ATSE的非侵入式故障识别,该文提出一种基于电流信号变分模态分解(VMD)的特征提取和改进灰狼算法(IGWO)优化深度置信网络(DBN)相结合的故障诊断方法。该方法首先利用样本熵确定VMD分解次数并对故障电流进行分解;其次对分解后得到的本征模态函数进行小波包能量的提取,并利用IGWO对DBN网络结构参数进行优化;最后通过DBN将电流能量特征与ATSE的故障类型建立起映射关系从而完成最终的故障识别。所提IGWO采用了分段调节与非线性递减的衰减因子相结合的策略,以平衡算法全局搜索和局部搜索能力;并采用莱维飞行更新探狼的移动位置,来避免算法陷入早熟收敛。实验结果表明,该算法不仅能显著提高前期对参数寻优的训练速度,后续泛化实验的故障分类准确率也有98.78%的良好表现。

基于麻雀搜索算法的微电网分层优化调度

为综合考虑微电网供给侧和需求侧的利益,建立了微电网分层优化模型;上层以净负荷成本和用电满意度为目标优化负荷曲线,下层以运行成本和环境成本为目标优化各单元出力,并选择麻雀搜索算法(SSA)求解这类复杂优化问题。针对SSA易陷入局部最优的问题,提出一种改进麻雀搜索算法(ISSA),改进了发现者搜索方式,引入了变异、贪婪策略;并且加入非支配排序和轮盘赌法将ISSA改进为多目标算法。算例结果表明可转移负荷占比为10%时能够协调微电网供需两侧的利益;对比ISSA与SSA、粒子群算法(PSO)、鸡群算法(CSO)和灰狼算法(GWO)的迭代结果,证明ISSA具有良好的寻优效果和稳定性。

改进流向算法的无线传感器网络覆盖优化

针对标准流向算法易陷入局部最优和收敛精度低等问题,提出一种融合莱维(Levy)飞行和入侵杂草策略的改进流向算法.首先,该算法在选择水流流向时引入Levy飞行机制,使水流沿最优水流位置方向做Levy飞行运动,避免陷入局部最优;其次,利用入侵杂草策略,对每一代水流进行繁殖、空间扩散和竞争操作,增加水流的多样性,扩大搜索范围,提高全局寻优能力.最后,将改进流向算法应用于无线传感器网络覆盖优化中,并与标准流向算法及其他改进算法进行实验对比.仿真结果表明,相比标准流向算法及其他改进算法,所提改进流向算法的覆盖性能有大幅提升,覆盖率可达98.52%,可实现更均匀的节点分布和更低的部署成本.

基于遗传算法的风电齿轮传动系统参数优化设计

齿轮箱是风力发电系统的重要部件,其体积大、重量高等问题制约了风电清洁能源的发展.以1.5 WM风力发电机组为研究对象,建立齿轮传动系统轻量化数学模型,并采用遗传算法进行优化求解.结果表明,采用遗传算法是可行的,优化后齿轮传动系统体积减少了4.59%,这将进一步减小齿轮传动系统箱体体积和总质量.通过计算行星轮系的传动效率,验证了优化结果的可行性,该研究将为风电齿轮传动系统轻量化设计提供新方法.

基于集合经验模态分解和多目标遗传算法的火-多储系统调频功率双层优化

针对分布于区域电网不同网络节点的多座储能电站参与电网调频功率调度问题,该文提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)和多目标遗传算法(MOGA)的火-多储系统调频功率双层优化策略。该策略包含火-储调频功率优化层和多储能电站调频功率优化层:上层计及火-储调配资源各自优势及剩余调频能力,构建火-储调频功率优化分配模型,完成火-储调频功率的分配;下层引入关于调频成本和荷电状态(SOC)的自适应权重系数,以调频成本最低和SOC均衡为优化目标,完成调频功率在多储能电站之间的分配。仿真结果表明,所提策略可以提升区域电网调频效果并降低调频成本,均衡控制多个储能电站的调频成本和SOC,可以防止经济性较好的储能电站长期处于SOC越限边缘状态,提升储能电站参与调频的积极性和可持续性。

基于蜣螂算法优化的投影寻踪生态环境评价方法构建

矿山开采会破坏和占用大量土地资源,对生态环境造成持久的负面影响,因此评价矿区生态环境质量变化迫在眉睫。为了准确监测矿区生态环境质量,以陕煤集团张家峁矿区2000—2023年24期逐年的Landsat影像为基础数据,通过计算绿度(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)、湿度(Humidity Index,WET)、热度(Land Surface Temperature,LST)、干度(Normalized Differential Build-up and bare Soil Index,NDBSI)4项生态指标,并采用基于果蝇优化算法的投影寻踪(Fruit Fly Optimization Algorithm-Projection Pursuit Clustering,FOA–PPC)、基于粒子群优化算法的投影寻踪(Particle Swarm Optimization-Projection Pursuit Clustering,PSO–PPC)、基于灰狼优化算法的投影寻踪(Grey Wolf Optimizer-Projection Pursuit Clustering,GWO–PPC)和基于蜣螂优化算法的投影寻踪(Dung Beetle Optimizer-Projection Pursuit Clustering,DBO–PPC)4种群智能优化算法构建矿区生态环境质量评价方法,并利用平均相关度进行精度验证。结果表明:①DBO–PPC模型的平均相关度和类内聚集度均高于PSO–PPC模型、FOA–PPC模型和GWO–PPC模型,且与EI指数更接近,表明DBO–PPC能更好的评估研究区生态环境;②基于DBO–PPC模型的张家峁矿区2000—2023年生态环境质量均值为0.4,生态环境质量以差和较差等级为主,面积占比约55.94%,空间上呈西部差东部好,常家沟水库的生态环境在研究期内表现为优等级,矿区东北部和中部区域的生态环境较好,植被覆盖较多;③矿区发生沉陷面积占比为81.28%,沉陷最大值达−0.15 m;采区发生沉陷现象面积占比明显高于矿区,占采区面积的89.56%,生态环境质量以−0.0004的速率下降,表明采矿活动使得研究区的地表发生了沉陷,进而影响到生态环境。综上所述DBO–PPC模型在监测评价矿区生态环境质量方面具有较强的合理性,从而为矿区生态环境可持续发展提供技术手段。

改进多目标蜂群算法优化洗出运动及仿真实验

针对经典洗出算法参数选择不当导致信号缺失,引起失真,影响洗出效果等问题,提出一种改进的多目标人工蜂群算法,利用该算法对经典洗出算法中的滤波器参数进行优化来改善洗出算法的洗出效果。针对传统蜂群算法初始化和局部优化中存在的问题,引入Circle映射和Pareto局部优化算法;建立人体感知误差模型、加速度差值模型、位移模型,将模型函数作为目标函数,用改进后的多目标人工蜂群算法对经典洗出算法进行参数优化;建立仿真模型对优化后的洗出算法进行仿真验证,应用飞行模拟器运动实验平台进行实验验证。结果表明:经优化后的洗出算法,洗出逼真度得到有效提升,降低了误差峰值,改善了相位延迟,节省了运动空间。