渐进式分组狩猎的灰狼优化算法及其工程应用

针对灰狼优化算法(GWO)在求解复杂优化问题时存在后期收敛速度慢、易陷入局部最优的不足,提出了一种渐进式分组狩猎的灰狼优化算法(PGGWO)。首先,设计了非线性多收敛因子以增强全局勘探能力、避免局部最优;其次,提出了渐进式位置更新策略,该策略引入长鼻浣熊的包围策略和动态权重因子,前者在提高收敛精度和速度的同时避免局部最优,后者则动态地提升算法的收敛速度及全局寻优性能;最后,通过与标准GWO、4个GWO先进变体以及4个竞争力较强的新型进化算法对比,验证了PGGWO的有效性和先进性。在24个Benchmark函数和3个实际工程优化问题上的实验结果表明,PGGWO在收敛精度和收敛速度上具有明显优势,并且对约束优化问题也是有效的。

融合动态概率阈值和自适应变异的鲸鱼优化算法

针对基本鲸鱼优化算法在非线性优化问题中存在的收敛精度低、易陷入局部最优解的问题,提出一种融合动态概率阈值和自适应变异的鲸鱼优化算法.首先,利用Fuch混沌和反向学习生成均匀的初始种群;其次,设计基于双曲余弦函数的动态调整概率阈值以协调算法全局搜索与局部开采能力,采用可变权重对鲸鱼位置更新公式修正,提高收敛速度和精度;最后,对鲸鱼精英个体引入自适应变异策略,以避免算法陷入局部最优解而搜索停滞.对13个基准测试函数仿真实验,结果表明,与基本GWO算法、PSO算法以及鲸鱼优化算法相比,该算法具有更好的求解精度、收敛速度.

一种优化帧长及分组的动态帧时隙防碰撞算法

在改进防碰撞算法的研究中,针对现有RFID系统中易发生碰撞与标签数过大时识别效率低等现象,通过对现有防碰撞算法进行分析,提出了一种优化帧长及分组的动态帧时隙防碰撞算法;通过预先估算系统的标签数并将其分类处理,当标签数小时,通过引入查询命令时间T完善帧长的调整机制并采用自适应选择模式;当标签数大时,根据标签位数进行二进制分组模式;从而达到简化硬件电路、提高算法的准确率的目的。实验结果表明,算法具有稳定性高、冲突率低等优势,具有一定的实用价值。

基于多目标优化模型的扇叶最优分组与排列方案

衡量某种机械单片扇叶结构优劣的指标有“质量”与“转动频率”两种参数,为了合理地装配整个风扇,需要相邻组的扇叶质量差达到最小,同时相邻叶片的频率差达到最大。首先构建一个单目标优化的质量分组模型,其后引入递推型动态规划算法,使得相邻组的扇叶质量差达到最小。同时考虑转动频率的影响,再建立一个多目标优化的质量分组模型,采用动态权重线性加权法,通过对比不同权重下相邻扇叶组的最大质量差和相邻扇叶的最大频率差,发现当A目标和B目标的权重均为0.5时,该模型所给出的方案效果最佳。

基于自适应参数调节和动态分组学习的水波优化算法

针对浅水波理论易陷入局部最优、收敛速度慢的问题,提出基于自适应参数调节和动态分组学习的水波优化算法。通过分析控制参数的变化,采取了参数自适应调节机制平衡算法的全局搜索和局部开发能力;设计基于正余弦因子的动态分组学习阶段,有效增强了算法跳出局部最优的能力,从而提高了算法的收敛精度。仿真结果表明,与标准水波优化算法相比,改进的算法表现出了较好的竞争性。

基于混合策略的改进哈里斯鹰优化算法

针对原始哈里斯鹰优化算法(HHO)存在的收敛精度低、收敛速度慢、易陷入局部最优等不足,提出了一种基于混合策略的改进哈里斯鹰优化算法(HSHHO).首先,在种群初始化阶段引入Sobol序列,生成均匀分布的种群,提高种群的多样性,有利于提高算法的收敛速度;其次,引入limit阈值,令算法在一定迭代次数没有获得更优值后执行全局探索操作,提高算法跳出局部最优解的能力,改善HHO在迭代后期只执行开发阶段而易陷入局部最优的缺陷;最后,提出一种动态的反向学习机制,提高算法的收敛精度以及跳出局部最优的能力.在9个基准函数和6个CEC2017函数上进行测试,与其他多种优化算法、HHO变体作对比,验证所提出策略的有效性,并进行Wilcoxon符号秩检验、Friedman检验和Quade检验等非参数检验.实验结果表明, HSHHO在收敛速度、寻优精度和统计测试方面具有较为优秀的性能.最后,还应用到焊接梁设计优化问题,结果表明改进的算法对于带约束的实际工程优化问题也具有更好的效果.

基于模糊阈值补偿的混合蛙跳算法

针对混合蛙跳算法(SFLA)求解复杂问题时收敛速度慢、优化精度低的缺点,提出一种基于模糊阈值补偿的混合蛙跳算法(FTCSFLA)。在SFLA的基础上,采用模糊分组方法对青蛙分组并改进局部搜索的扰动策略。在族群中定义模糊隶属度、隶属度阈值和补偿系数,利用邻域青蛙之间的分布程度衡量某一青蛙的模糊隶属度。在一次局部搜索中,对族群最差个体按模糊隶属度和隶属度阈值关系给出2种更新方法,设置相应的补偿系数。实验结果表明,隶属度阈值为0.9的FTCSFLA其收敛精度、速度均优于SFLA和隶属度阈值为0.5的FTCSFLA,当隶属度阈值取值在(0.5,0.9]之间时,FTCSFLA的性能达到最优。

基于蚁群算法的边缘检测技术组合优化

针对图像边缘检测过程中,现有算法存在阈值设定缺乏自适应性、收敛速度较慢、容易陷入局部最优解等问题,通过改进蚁群算法的子块梯度比的求取方式优化算法初始设定,并与扰动因子结合优化蚁群转移规则,再根据蚁群动态情况调整信息素阈值等操作进行组合优化。实验结果表明与现有文献的算法相比,改进后的算法在运算速度上提升2.81%,检测效果上提升12.24%。

基于多特征分析的动态目标智能跟踪算法

本文提出了一种基于多特征分析的全数字化仓库监控和智能跟踪算法 ,采用帧差阈值法为主要数据处理模块 ,以基于颜色特征和形状特征为辅助数据分析模块 ,使得对动态目标进行实时、可靠的智能跟踪 。

基于动态误差控制和PSO的三角网格模型简化优化方法

针对基于工业CT切片重建的三角网格模型简化时,大多数简化算法无法同时兼顾网格的细节特征、简化比例和网格质量等问题,提出一种基于动态误差控制和粒子群优化算法相结合的三角网格模型简化优化方法。该方法分为网格简化和网格优化两个阶段。首先,采用投影预测的方法确定折叠点,使用动态变化的距离误差阈值和角度误差阈值计算三角形的折叠代价,并按照折叠代价从小到大的顺序简化网格模型;然后,利用PSO算法对简化模型中的狭长三角形进行优化处理。实验结果表明,与现有网格简化方法相比,所提方法在控制网格模型简化比例的同时,可有效保持网格细节特征,生成高质量的简化网格模型。

基于SEOA算法的水库调度优化配置模型应用研究

针对水库调度配置中求解最小缺水量的问题,采用社会情感优化算法(SEOA算法),并在生成初始种群和算法收敛速度两方面进行改进,最后将改进后的算法运用到东榆林水库。结果表明:改进后的SEOA算法在水库调度最小缺水量问题中具有效率高、计算量少、寻优能力强的优点,有着一定的实用价值。

基于ARM的hough圆优化的苹果识别算法

以三星EXYNOS4412为主控芯片,通过ARM驱动USB摄像头,调用Linux下的V4L2编程接口动态采集图像;结合采集到图像数据的特性和苹果的颜色特征,在YCrCb色彩空间下,提取Cr通道数据;通过动态阈值分割算法进行图像阈值分割结合优化的hough圆变换算法,实时识别出采集到的图像中的苹果。

中继卫星跟踪航天器的轨迹分段优化算法研究

研究了中继卫星跟踪用户航天器的轨迹分段优化计算方法。首先根据位置矢量计算出理论跟踪轨迹,其次根据指向角连续变化的要求确定了单变量最小二乘拟合方法。在此基础上提出了基于动态拟合误差阈值的中继卫星跟踪轨迹分段优化方法。该方法首先确定在初始拟合误差阈值下跟踪轨迹的最优分段数目,然后将拟合误差阈值减小一个修正量,在新的误差阈值约束下重新计算各段的分段时长和分段数目,通过不断减小误差阈值进行循环计算,直到新的分段数目大于最优分段数目时完成计算。由于采用了逐步减小拟合误差阈值的动态阈值计算方法,使得各段的最大拟合误差得到了减小,并且达到了各段拟合误差的一致。该算法有效地提高了中继卫星程序跟踪中全程轨迹的计算精度,获得了良好的应用效果。

一种利用子猫群交互的改进猫群优化算法

由于猫群优化算法中搜寻子猫群和跟踪子猫群缺乏交互,影响其收敛速度和收敛精度,故设计一种搜寻子猫群和跟踪子猫群信息交互策略,充分利用已搜索空间,实现普通猫群向优秀猫群学习,从而提高算法的全局搜索能力和收敛速度。在10个标准测试函数上,对比分析了该算法与原始猫群优化(CSO)算法、基于动态搜索的自适应猫群(ADSCSO)算法的平均值、标准差和最优解。实验结果表明,改进后的算法在绝大多数测试函数上的全局搜索能力和收敛速度有显著提升。

基于改进Faster R-CNN的被遮挡电线杆检测算法

铁路等轨道交通每天运送大量乘客,因此保障铁路交通的安全与顺畅运行问题显得尤为重要。在铁路安全中,确保铁轨旁的电线杆不被树木等物体遮挡是保证车辆供电和行车安全的重要基础。为了自动检测出遮挡电线杆,利用卷积神经网络对铁路电线杆进行检测,并对电线杆是否受到树木等的遮挡进行分类。在两阶段目标检测网络Faster R-CNN的基础上,针对检测过程中出现检测框与电线杆大小、位置不匹配和对电线杆类别判定错误的问题,对Faster R-CNN算法进行改进,采用动态分组阈值优化算法及区域生长分割算法对网络输出进行后处理,将有树枝遮挡的电线杆类别的召回率由32.7%提升至85.4%,验证了所设计算法的有效性。

智能算法在塑料数字化工厂集中吸料系统的应用

对集中吸料系统原有的固定分组控制进行节能分析,通过对固定分组控制建立数学模型,确定了影响系统能耗的关键要点。在固定分组控制算法基础上,提出了一种基于机台联网的动态分组与匹配优化的智能方法,介绍了其优点和关键技术,建立数学模型,实现智能控制的主要算法,分析结果表明该方法可稳定的完成智能控制功能,降低了系统能耗。

基于LoRa和GPRS的山区输电线路监测信号无线传输方案

文中针对偏远山区输电线路状态监测系统巡检与维修难度较大的现状,提出一种基于LoRa的山区输电线路在线监测方案。根据LoRa无线传输的特性以及山区监测环境,设计了基于GPRS和LoRa的山区输电线路传输架构。利用多目标优化算法优化山区输电线路线型拓扑结构中的LoRa传输分组并平衡传输模块的通信延时与传输能耗。仿真实验结果表明,监测系统数据传输成功率最高可达99%。与国内外现有输电线路状态监测系统相比,所提方案具有高可靠性传输、低成本以及长期监测的优点,适用于山区输电线路监测信号。