基于个体密集距离的多目标进化算法

外部种群维护和适应度赋值是多目标进化算法(MOEA)的两个重要部分,该文首先对这两个问题目前已有的处理方法进行了分析,然后提出了基于个体密集距离的外部种群维护方法,并在将所有个体根据Pareto支配关系分成四个层次的基础上,给出了一种由个体密集距离定义的适应度函数,最后将基于个体密集距离的多目标进化算法CMOEA应用于几个常用的测试函数,并和SPEA,SPEA-2进行了比较,计算结果表明CMOEA具有良好的搜索性能.

基于密集距离的多目标粒子群优化算法

设计出基于密集距离的多目标粒子群优化算法(CMPSO),该算法根据密集距离大小按轮盘赌方式为每个粒子从外部档案选取全局最好位置并采用基于密集距离的方法对外部档案进行维护.将算法应用于3个复杂的测试实例,并与强度Pareto进化算法2等算法进行比较,计算结果表明CMPSO具有良好的连续优化能力.

基于动态阈值和差异性检验的自训练算法

针对自训练算法在迭代训练分类器的过程中存在难以有效选取高置信度样本以及误标记样本错误累积的问题,本文提出了基于动态阈值和差异性检验的自训练算法。引入样本的局部离群因子,据此剔除有标签样本中的离群点以及分类标注无标签样本,依据标注分批次处理无标签样本,以使模型更易选取到高置信度的无标签样本;根据新增伪标签样本的数量和对比隶属度的变化,设计一种动态隶属度阈值函数,提升高置信度样本的质量;定义密集距离度量样本间的差异性,分别计算伪标签样本与同类和不同类样本之间的密集距离之和,从而找出不确定度高的伪标签样本,并将此类样本并入下轮训练的无标签样本集中,缓解误标记样本错误累积的问题。实验结果表明,该算法在12个UCI基准数据集上均取得理想效果。

一种基于距离测度的自适应遗传算法

为了提高基于距离测度的自适应遗传退火算法的收敛概率和收敛速度,提出了一种改进的算法,定义基于距离密集度和适应度的自适应变异概率,采用改进的算术交叉操作和模拟退火操作,并在群体趋于一致时保留最优个体,重新产生其他新个体。利用改进的距离测度实数编码遗传算法对带边界约束函数优化问题进行了仿真计算,结果表明该算法收敛概率较高,收敛速度快,是一种有效的算法。

一种基于密度距离的多目标优化问题求解方法

多目标进化算法是一种具有广泛的应用领域和应用前景的算法,它由适应度赋值和外部种群维护两个组成部分,本文提出了一种基于个体密度距离的外部种群方法,进而根据Pareto支配关系,提出用个体密度距离定义的一种适应度函数,实现以个体密度距离为基础的多目标算法优化.

超长距离波分传输系统的发展机遇、关键技术及其网络应用

介绍了超长距离密集波分复用(ULHDWDM)传输系统的发展机遇、关键技术(如EDFA、喇曼光放大、前向纠错和增强型前向纠错、色散补偿、归零码型调制等)及其网络应用(即提供点对点、链状、环状等组网模式)。

一种基于QoS全局最优的服务选择算法

现有的服务选择算法存在低效、非全局最优等缺点。针对现有算法的不足,提出了一种基于QoS的高效服务选择算法。首先建立服务选择问题的多目标优化模型,之后用改进的多目标粒子群算法(IDMPSO)求解该模型,从而获得一组高质量最优解。在IDMPSO中,通过计算粒子的密集距离来进行Pareto最优解的保留,并把密集距离与欧几里德距离结合起来提出一种全局最优粒子选取的方法。实验结果表明,IDMPSO得到的解相对较优,且分布均匀,并且随着问题规模的增加,运行时间呈线性增长。

多目标模糊作业车间调度问题研究

研究了具有模糊加工时间和模糊交货期的多目标作业车间调度问题,首先给出了基于模糊优先规则的编码新方式,染色体的每一位表示在GT算法迭代过程中,对应机器上发生的某次冲突,根据该基因位对应的优先规则消除。然后设计了基于个体密集距离的多目标进化算法,该算法利用密集距离进行外部档案维护和适应度赋值。最后将多目标进化算法应用于模糊作业车间调度问题,以最大化最小一致指标和最小化模糊最大完成时间,并和其他算法比较。计算结果验证了多目标进化算法在模糊调度方面良好的搜索性能。

基于改进拟牛顿-K近邻的TDOA定位算法

为了提高TDOA声源定位方法室内定位的速度和准确度,提出一种改进拟牛顿-K近邻(IQN-IKN)方法。基于定位方程相邻三次迭代结果构造近似矩阵,并采用近似矩阵逼近雅可比矩阵,提高拟牛顿方法定位中非线性定位方程的求解速度;提出基于密集距离法的K近邻方法,进行定位估计结果的寻优,提高定位的准确性。实验结果表明,相对于传统算法,改进算法具有更快的定位估计速度及更高的定位准确性。

多PRI采样联合cICA的抗主瓣欺骗干扰方法

针对单通道雷达主瓣受到欺骗干扰,提出了一种多脉冲重复间隔(PRI)采样结合约束独立分量分析(cICA)的抗干扰方法。该方法首先根据距离密集假目标干扰,建立了基于多PRI采样的抗干扰模型并对其可行性进行证明,然后利用cICA方法对目标回波信号进行提取,最后进行匹配滤波处理实现峰值检测,达到抗干扰效果。理论分析和仿真实验表明,该算法在距离密集假目标干扰背景下能够有效提取目标回波信号达到抗主瓣干扰的效果。

一种雷达主瓣欺骗干扰抑制算法

针对单通道雷达受到主瓣干扰,提出了一种基于多周期采样的抗主瓣干扰方法。首先针对距离密集假目标欺骗干扰,建立了基于多脉冲重复间隔(paulse repeat interval)采样的抗主瓣欺骗干扰模型并对其可行性进行证明,然后对信号源个数进行估计,最后借助提出的盲源分离方法将干扰信号与目标回波信号分离,达到抗干扰效果。理论分析和仿真表明,该方法具有较好的分离效果及干扰抑制能力。

一种用于MOPSO的全局极值确定和种群更新的新策略

多目标粒子群优化过程中,收敛速度和粒子的多样性之间往往不能兼顾,且常易于陷入局部最优。为了更好地解决此问题,该文结合Pareto支配的思想,提出了一种改进的多目标粒子群优化算法。此方法使用带有规模限制的外部档案,并采用在线归档技术,改进了粒子群和外部档案的更新方式。当外部档案达到最大规模时,剔除密集距离最小的非劣解;在全局极值的确定中,除考虑概率外,选取稀疏距离最大的非劣解作为当前代的全局极值;另外采取多次迭代的方法更新种群。对几个典型函数的仿真结果表明,算法在寻优效率和Pareto前沿的性能指标方面达到了满意的效果。该算法为其他更加复杂的多目标优化问题提供了新思路。

ULH-DWDM光传输关键技术研究

ULH-DWDM是长途骨干网的载体,提高传输容量和传输距离是其研究的重点。介绍了ULH-DWDM光传输系统,总结了系统的关键技术,如光放大技术、色散补偿技术、非线性抑制、码型调制技术等,并对这些技术及其研究动态作了深入分析和探讨。