基于小生境遗传算法的多峰函数优化

根据多峰目标函数的具体情况,应用遗传算法随机寻优得到若干个最优值,以这些值作为小生境遗传算法的先验知识,指导小生境距离参数的确定。依据此方法确定小生境距离参数,应用小生境遗传算法成功求解了shubert多峰函数的所有全局最优值。并与相同遗传操作和相同参数下的遗传算法作比较,小生境遗传算法不但能一次性地寻求到解空间中所有的最优解,而且就寻求一个最优点而言收敛速度快于非小生境遗传算法。

用最优化有理插值函数计算齿轮载荷分布系数K_β

在齿轮设计中,计算载荷分布系数K_β的值,过去都是在线图上(图 1)用三角扳手量目测估算其近似值,速度慢且误差大。本文将图1用平行于坐标轴的直线分划,把每一个长度单位分隔为10等份;于是由图1得到结点组(ψ_d,Κ_β),即标本组数。最后应用最优化有理插值函数建立了具体的数学模型和电算框图,并给出齿宽系数ψ_d的一些试验数据在长城0520CH机上运行,打印出Κ_β的理想结果。

进化优化小生境遗传算法控制参数的研究

小生境遗传算法与遗传算法相比,在求解多峰函数等最优化问题上具有显著的优势,但是小生境距离参数的确定缺乏理论依据,限制了小生境遗传算法的应用。该文提出了一种求解小生境之间距离参数的新方法——基于遗传算法进化优化小生境距离参数。根据多峰目标函数的具体情况,应用遗传算法随机寻优得到若干个最优值,由这些最优值的最小欧氏距离指导小生境距离参数的取值。依据此方法确定小生境之间的距离参数,应用小生境遗传算法成功求解了Shubert多峰函数的所有全局最优值以及六峰值驼背数Back Function的所有局部极小值。

遗传算法与最优化

本文概述了遗传算法(GA)的算子.理论基础,用其求解最优化问题时需考虑的若干问题,并以函数最优化为例,说明用GA求解的有效性.

基于SWMM模型的城市化区域LID设施优化配置方案研究

低影响开发(LID)设施多组合优于单一设施布设,为科学地选择不同组合设施占比下效益—经济组合的最优方案,以典型城市化区域——常州商务城为例,基于SWMM模型计算典型降雨频率为80%下的3组组合设施的径流总量,根据经济成本的函数计算不同情境下的经济成本,采用线性归一化法和最优化目标函数确定不同设施占比的最优化方案。结果表明在降雨频率为80%时常州商务城的最优占比下的透水铺装—下凹式绿地—生物滞留网格的占比率为46%—49%—46%,此时的径流量控制率为83%。耦合SWMM模型与最优化目标函数能计算出城市化区域不同低影响开发设施占比的经济—效益最优解。研究成果可为低影响开发设施优化配置提供思路,可为当地政府和决策者在低影响开发建设规划中提供技术参考。

基于多尺度字典的红外与微光图像融合

基于人类视觉系统及信号的过完备稀疏表示理论,提出了一种基于多尺度字典的红外与微光图像融合方法。首先把输入的红外与微光图像按照高斯金字塔模型分解,用DCT字典作为初始字典按照四叉树的结构进行分解,对于各尺度的字典按照K-SVD算法独立训练更新,构造出多尺度学习字典。其次在该字典下利用改进的OMP算法得到输入源图像各自的稀疏系数,然后按照最优化融合图像与输入源图像的欧氏距离、融合图像方差的准则,建立一个融合图像稀疏系数的最优化函数,最后通过求解该函数的l1范数得到融合图像。实验结果表明:该算法的融合效果优于小波变换法、Laplacian塔型方法以及PCA方法等传统融合方法。

基于人类繁殖现象的遗传算法研究

标准遗传算法(SGA)只是对自然界遗传进化过程的比较简单的模拟,较少考虑人类特有的繁殖方式。提出一种基于人类繁殖现象的遗传算法(HRGA),该算法的遗传算子包括选择算子、助长算子、交叉算子和变异算子,遗传个体具有雄性和雌性两种不同的性别,融合了个体的年龄和个体间的亲缘关系两种特征,在允许的年龄范围内,异性个体进行严格的远缘繁殖,从而克服了标准遗传算法容易出现的早熟收敛现象,提高了算法的收敛速度。通过对函数最优化问题的求解试验,证明了该算法具有很强的跳出局部收敛的能力,其全局收敛速度和最优解的质量明显高于标准遗传算法,同时也证明了该算法的有效性。

基于二次插值的人工蜂群算法

人工蜂群算法是一种基于蜜蜂采蜜行为的一种优化算法.针对标准人工蜂群算法的收敛速度慢、搜索能力差、精度低的缺点。提出了一种基于二次插值的人工蜂群算法(QIABC)。保持全局搜索和局部搜索的平衡.数值实验说明了改进的人工蜂群算法在函数评价次数、收敛速度、精度和鲁棒性方面具有较大的优势,从而表明改进方法的有效性。

随机规划的弱微分性

本文将随机函数ν（ｘ，ｗ）引入随机规划问题ｚ（ν（ｗ））＝ｓｕｐｙ∈Ｙ｛Ｅｆ（ν（ｗ），ｙ）｜Ｅｇｊ（ν（ｗ），ｙ）０，ｊ＝１，Ｊ｝中．对相应的最优化问题的稳定性和最优值函数的可微性作了一些探讨．并得出了ｚ（ν（ｗ））的弱可微的充分性条件及相应的微分表达式．

一种基于有性繁殖的遗传算法

为了更有效地抑制标准遗传算法 (SGA)中的早熟收敛现象和提高收敛速度 ,提出了一种基于有性繁殖的遗传算法 .该算法借鉴了自然界最常见的有性繁殖现象 ,首先将每个个体编码为配对的双染色体码串 ,并增加性别染色体编码 ,以建立遗传个体的性别特征 ;然后 ,通过建立有性遗传进化算子来对不同性别的个体赋予不同的进化控制参数 ,以使得雄性个体具有较强的全局探索能力 ,而使雌性个体具有较强的局部快速寻优能力 ,最后通过建立对应的有性遗传交叉、变异算子 ,使得这种基于有性繁殖的遗传算法具有更强的全局寻优能力和快速收敛能力 .用该算法对一系列典型函数和其他优化问题进行了优化计算试验 ,结果证明 ,该算法不易陷入早熟收敛 ,且全局搜索能力和局部搜索能力平衡较好 ,收敛速度快 ,同时也验证了这种基于有性繁殖的遗传算法的有效性和优良性能 .

育种算法简介

文章地介绍了育种算法的基本思想和方法、育种算法模仿繁殖优良品种的方法和过程,并将遗传算法的选择、交叉、变异三个过程简化为一个过程。

一种模拟人类繁育方式的自适应遗传算法

为了克服标准遗传算法容易出现的早熟收敛现象、全局收敛速度慢等问题,将人类特有的繁育方式引入到遗传算法中来,提出一种模拟人类繁育方式的自适应遗传算法(HRAGA).该算法中加入了一个新的遗传算子——助长算子,并设计了一个新的自适应交叉算子和自适应变异算子,遗传个体具有雄性和雌性两种不同的性别,融合了个体的年龄和个体间的亲缘关系两种特征,在允许的年龄范围内,异性个体进行严格的远缘繁殖.通过对典型测试函数最优化问题的求解试验,证明了该算法的有效性和优良性能,其全局收敛速度和最优解的质量明显高于标准遗传算法.

可拓支持向量分类机

针对分类问题,基于可拓学的思想,提出了可拓支持向量分类机算法。与标准的支持向量分类机不同,可拓支持向量机在进行分类预测的同时,更注重于找到那些通过变化特征值而转换类别的样本。文中给出了可拓变量和可拓分类问题的定义,并构建了求解可拓分类问题的两种可拓支持向量机算法。把可拓学与SVM结合是一种新的方向,文中所提出的算法还有待进一步的理论分析,将在未来的工作里,继续探索如何在可拓学的基础上,构建更加完善的可拓SVM方法。

非结构网格下曲线变形的水平集方法

采用基于非结构网格的水平集方法对曲线变形问题进行了数值模拟。通过度量函数最优化过程得到曲线变形的驱动方程,驱动方程中增加曲线曲率项对度量函数进行优化,空间上采用有限体积法求解水平集方程,时间上采用Runge-kutta显式方法,时间、空间均达到2阶精度。实验结果得到了高质量的过渡曲线,显示复杂几何拓扑形变可以理想地实现。

例样相似性的全局最优抠图算法

数字抠图技术,即采用已知部分的前景和背景信息从图像中提取出完整的前景信息的过程,在图像和视频编辑中发挥着极其重要的作用。从计算机视觉的角度出发,这是一项极具挑战性的工作,因为必须为每个像素点估计前景和背景组合因子。当前现存的以例样相似性为基础的抠图方法常常会因为无法搜索到正确的例样而抠图失败。提出了例样相似性的全局最优抠图算法。该算法同时考虑例样的颜色信息和坐标信息,并建立简单有效的抠图代价函数。为了降低代价函数最优化时的计算复杂度,我们采用了模拟退火算法对代价函数进行优化。同时,引入引导滤波来提高抠图精度。实验结果表明本文算法能够进行高质量的图像抠图。

一种温湿度自适应动态平衡校准控制算法及其应用

本文提出了一种具有温湿度自反馈动态平衡校准控制算法,算法根据电柜除湿环境的模型得到多种限定条件下的最优化目标函数,并设计一个自反馈动态平衡校准器去逼近最优化目标。基于该算法同时设计了一套基于全国产半导体芯片的智能半导体冷凝式除湿器,通过实际部署和测量证明,该智能半导体冷凝式除湿器具有湿度控制精准,操作方便,同时具有较强的边缘独立数据处理功能,使用范围更加广泛,增强了开关柜环境抗风险的能力,提高了使用过程中的安全性。

调和分析中的几何不等式

几何不等式一直是分析、几何、方程、概率和组合学研究的热门内容之一,而分数次积分不等式又在分析学中扮演重要角色.因其在Fourier变换限制性猜想、Radon变换和k平面变换等问题中发挥重要作用,多年来一直备受分析学家们的高度关注.本文简要回顾一些分数次积分不等式,介绍经典几何极值不等式,以及研究最优化问题的有用工具重排不等式;重点介绍结合对称重排思想和竞争对称性方法在证明分数次积分不等式最优化函数中的应用.本文还将回顾混合范数空间的基本性质,并介绍其上的一些分数次积分不等式.