融合高斯变异和Powell法的花朵授粉优化算法

花朵授粉算法(flower pollination algorithm,FPA)是最近提出的一种新型群智能优化算法,由于其较好地解决了全局搜索和局部搜索的平衡性问题,且具有参数少,易实现等特点,已得到广泛应用和研究,但现有研究对其参数的研究较少,同时该算法也存在演化后期收敛速度慢且易陷入局部极小等缺陷,使其应用范围受到制约。为了提升FPA算法的整体性能,对其控制步长的缩放因子的取值进行了修正;提出了把高斯变异和Powell法融入到花朵授粉算法中的混合算法GMPFPA(flower pollination algorithm combination with Gauss mutation and Powell search method)。改进算法首先利用高斯变异对全局搜索进行扰动,增强种群的多样性,提高全局探测能力,然后引入局部寻优能力强大的Powell法提升其局部开发能力。通过12个高维经典测试函数对比实验,验证了改进算法的有效性和优越性。

改进的人工鱼群算法和Powell法结合的医学图像配准

针对目前基于互信息图像配准的局部极值问题,提出了一种改进的人工鱼群算法和Powell算法结合的多分辨率医学图像配准算法.该算法采用新的相似性测度方法即归一化模糊加权互信息和归一化局部能量加权匹配度,利用多分辨率策略采用HPV插值,并采用改进的人工鱼群算法结合Powell算法完成医学图像的配准.采用改进的人工鱼群算法在图像的最低分辨率上进行全局优化,以全局最优值为初始值,结合Powell算法完成图像配准.这不仅基本解决了互信息函数和Powell算法的局部极值问题,还减少了数据的处理量,加快了配准速度.实验结果表明,文中算法与其他经典的配准算法相比,提高了配准的精确度和性能.

Powell法与BP法训练人工神经网络效果之比较

在机械设备的故障诊断中 ,常采用BP网络算法对故障进行诊断计算 ,但由于BP网络易于收敛于局部极小点 ,且在初始参数与网络结构选取不当时 ,网络将出现发散现象。为了克服这一缺陷 ,该文提出将神经网络优化算法应用于汽轮发电机组的故障诊断中 ,实现了神经网络权值和阈值的快速计算 ,并以汽轮发电机组的故障诊断为背景 ,将神经网络快速算法的结果与BP网络算法的结果进行比较 ,证明该方法不但比BP算法精度高且收敛速度快、可靠性好。

蚁群算法和Powell法结合的多分辨率三维图像配准

基于互信息的配准方法具有精度高,鲁棒性强的特点,成为近年来图像配准研究的热点。但基于互信息的目标函数存在许多局部极值,为配准的优化过程带来了很大的困难。该文提出了一种蚁群算法和Powell法相结合的多分辨率搜索优化算法。该算法以互信息作为相似性测度,采用基于小波变换的多分辨率策略,将蚁群算法与Powell法结合起来对三维的CT,MR图像进行了配准。实验结果表明,这种方法能够有效地克服互信息函数的局部极值,大大地提高了配准精度,达到亚像素级。

基于Powell法的GNSS卫星轨道拟合算法

针对GNSS导航信号模拟源中卫星轨道计算的高精度实时性要求,提出了一种基于Powell最优化理论的卫星轨道拟合算法。该算法将有限点卫星位置拟合问题转化为无约束极小值问题,使用最优化理论求解卫星轨道模型参数,从而可以方便计算任意时刻的卫星速度、加速度等高阶量。算例结果表明计算卫星星历时,位置误差小于1×10-4m,速度误差小于1×10-6m/s,计算量为广播星历直接计算的1/3;计算精密星历时,位置精度在2cm左右,拟合精度较拉格朗日插值算法提高了大约1倍。通过实际应用,充分验证了算法的有效性。

QPSO算法和Powell法结合的多分辨率医学图像配准

图像配准一直是图像研究领域的热点话题,互信息的配准方法由于其精度高、鲁棒性强等特点,成为图像配准中的常用方法。但其目标函数存在局部极值问题。针对这个问题,提出一种量子行为的粒子群优化算法(QPSO)和Powell法相结合的多分辨率搜索优化算法。QPSO参数个数少,其每一个迭代步的取样空间能覆盖整个解空间,能保证算法的全局收敛,因此可以有效地解决Powell算法的缺点。该算法将量子行为的粒子群优化算法(QPSO)与Powell法结合起来对二维的MRI图像进行配准。实验结果表明,该方法能够有效地克服互信息函数的局部极值问题,并提高了配准精度和速度。

用向量组共轭化方法改进Powell法

本文利用共轭化变换提高向量组共轭度的方法,对Powell法及修正Powell法作了改进。这一改进保持了原算法的二次终止性和关于连续可微严格凸函数的收敛性。文末用十六个公认的考机题检验了这一改进的效果。计算表明,改进后的Powell法及修正的Powell法比原算法收敛得快。

POWELL法在水工结构可靠度中的应用研究

一般来说,水工结构在设计基准期内,必须满足下列各项功能要求：一是在正常施工和正常使用时,能够承受可能出现的各种作用。二是在正常使用时,具有设计规定的工作性能。三是在正常维护下,具有设计规定的耐久性。四是在出现预定的偶然作用时,主体结构仍能保持必需的稳定性。以上4项总称水工结构的可靠性。因此,水工结构的可靠性可以明确定义为：在规定时间内,规定条件下,水工结构完成预定功能的能力。

基于Powell法的末制导炮弹惯导飞行段符合方法

惯导飞行段的符合是末制导炮弹射表编拟工作中的关键技术难题,通常编射表的对象都是无控弹,有控弹道符合问题是射表编拟首次遇到的课题。简要介绍了惯导飞行控制原理及惯导段弹道数学模型,确定了符合系数和符合对象,介绍了POWELL法和单纯形法的基本思路、方法,并进行了符合计算。通过利用符合结果计算的弹道三维坐标值和实测值比较,单纯形法效果较差,而POWELL法效果很好,不仅落点一致,而且惯导段弹道形状也吻合得非常好,充分说明基于POWELL法的惯导飞行段符合方法是有效可行的。此方法充分利用惯导段三维坐标测量信息校准弹道模型中较多的关键参数,在高价值制导弹药射表编拟方法研究中实现了突破。

用Powell法求颗粒尺寸分布

本文用最优化理论中的Powell直接法求激光粒度仪中的颗粒尺寸分布。数值模拟及对标准颗粒的实测表明,该算法的计算精度高,能较好地解决粒度仪通常存在的计算结果随初始设定值变化的多值性问题。

中西方美貌女性Powell审美三角分析法软组织侧貌测量与分析

目的初步建立中国美貌女性人群Powell审美三角分析法的参考值范围,探讨中方美貌女性的侧貌软组织差异。方法从时尚杂志、电影、电视剧中随机选取150例近年公众广泛接受的美貌女明星侧面相,其中中国女性80例(年龄18岁-36岁,平均年龄27岁),西方女性70例(年龄18岁-36岁,平均年龄27岁)。应用几何画板5.06版软件对图像行Powell审美三角分析法的测量分析。结果获得中国美貌女性Powell审美三角分析法相关参考值数据范围:面型角(89.78±1.32)°、鼻额角(141.01±3.98)°、鼻面角(31.44±2.01)°、鼻颏角[131.28(130.24,133.04)]°、颏颈角[85.03(82.26,87.96)]°。与西方美貌女性相比较其中鼻额角、鼻面角、鼻颏角差异有统计学意义(P<0.05)。面型角、颏颈角差异无统计学意义(P≥0.05)。结论初步建立中国美貌人群Powell审美三角分析法的参考值范围。中国美貌女性与西方美貌女性软组织侧貌上有所不同。

基于混合Powell法的太赫兹/可见光双波段图像配准

提出一种改进Powell法结合遗传算法的混合算法,配准人体安检仪的太赫兹与可见光双波段图像。针对被动式太赫兹图像特征点难以提取的问题,以互信息为相似性测度,通过遗传算法寻优获取7个仿射变换参数的近似解并将其设置为改进Powell算法的初始点,然后利用改进Powell法的局部搜索能力,得到7个变换参数的精确解。利用单一遗传算法、单一Powell算法和本文混合算法分别对两组太赫兹和可见光图像进行配准。以均方根误差为评价标准对配准结果进行评价。实验结果证明,相比于单一遗传算法和Powell算法,该方法达到了更高的配准精度。能进一步用于太赫兹与可见光双波段图像融合,以提高对衣物内藏匿物品的识别精度,增强太赫兹人体安检仪的实用性。

Powell机械优化方法的改进

Powell优化方法是最经典最实用的,可称为基于寻优方向组的新方向取舍法。根据共轭方向的特点,主要进行了几点改进:沿最后一个基本方向寻优,并将其最优点作为第一轮寻优的初始点;必须沿新方向寻优并将其收入基本寻优方向组;与共轭性相关的寻优方向采用较小的终止条件值,其他方向只要更新当前点即可;根据与新方向的点乘积确定离开基本寻优方向组的旧方向。无论从计算量还是从存储量衡量,新算法都优于经典算法。文中给出了新算法的算法步骤和程序流程图,分析了算法特点,提供了C语言计算机程序,保证了研究结果的可重复性。二次二维目标函数和Rosenbrock目标函数的算例表明,新算法具有较好的寻优效果。对于多维优化问题,新算法更具优势。提出的算法可称为方向组不降维的构造共轭方向法。

用并行遗传/Powell/蚁群混合算法求解卫星舱布局问题(英文)

卫星舱布局优化设计问题数学上属NP-hard问题.较有效的求解途径之一是研究混合算法,为此构造了并行混合PGA-Powell-蚁群算法(简称PGPAHA).该算法以并行遗传算法为基本框架,根据各子群体收敛速率的快慢来决定它们之间迁移的时机,在收敛后期加入Powell法作为并行遗传算法的算子来加快收敛速度,并利用蚁群优化算法提高计算的精度.最后应用该算法求解了简化的三维带性能约束的国际商用通讯卫星的卫星舱布局设计问题,数值实验结果表明,该算法与并行遗传算法(PGA)相比,在计算精度、计算效率及计算稳定性方面较优.

一种新型Powell粒子群算法同步综合换热网络

针对换热网络同步综合方法的不足,本文提出了一种新型Powell粒子群算法,具有传统确定性方法的高精度以及启发式方法的高效率。同时针对群体智能算法优化换热网络问题时存在的不足,提出了云记忆体和个体对立策略,有效地避免算法发生早熟现象,扩大搜索范围。为处理整型变量而提出的两条整型变量优化策略与Powell粒子群算法结合,实现了连续变量与整型变量的同步优化。最后,选取两个经典算例验证算法的性能,均获得了优于文献的结果,表明算法能够找到更优的换热网络结构,是一种处理混合整数非线性问题的有效方法。

群搜索算法与Powell法结合的医学图像配准

为了实现医学图像的快速准确配准,提出了基于群搜索算法,以及群搜索算法与Powell法相结合的医学图像配准算法,并以互信息作为图像配准的相似性测度,使用群搜索算法、群搜索与Powell法相结合的方法在指定的搜索空间求解配准所需的空间变换参数,从而实现图像的配准.实验结果表明:群搜索算法能够成功实现医学图像配准,与粒子群算法相比,群搜索算法用于医学图像配准能够得到更高的配准精度;群搜索算法与Powell法结合,能够在减少目标函数计算次数的基础上,极大地提高图像配准的精度.

结合Powell-RWACO的图像边缘提取算法

针对蚁群算法在图像边缘提取中经常出现收敛速度慢、检测精度低、停滞等问题,提出一种结合Powell法的排序加权蚁群(rank weighted ant colony optimization,RWACO)图像边缘提取算法。该算法将RWACO与Powell法相结合,利用RWACO算法进行全局优化,然后将全局最优值作为Powell法的初始点进行局部优化。实验结果表明,该算法兼顾了全局优化和局部优化的优点,与蚁群算法和Canny算法相比,明显提高了图像边缘精度,计算效率比蚁群算法提高了两倍多,并克服了其停滞等缺点,能够高效地检测出图像的边缘,从而验证了该算法的可行性,对今后的图像边缘检测具有参考价值。

基于Powell方法的引信步进应力加速寿命试验数据处理

引信的步进应力加速寿命试验数据处理的关键是其贮存寿命分布参数的估计。针对这个问题,人们提出了许多相关解决办法,但迄今为止,尚没有一种通用的、行之有效的方法。为此,尝试利用Powell方法先分别求取各级加速应力下的样品分布参数的似然估计,再结合加速方程得到常应力下引信贮存寿命分布参数。最后,通过实例说明了方法的可行性。

Powell搜索法和惯性权重非线性调整局部收缩微粒群算法的混合算法

提出一种求解无约束最优化问题的新的混合算法Powell搜索法和惯性权重非线性调整局部收缩微粒群算法的混合算法.该算法不需要计算梯度,容易应用于实际问题中.通过对微粒群算法的修正,使混合算法具有更加精确和快速的收敛性.首先利用20个基准测试函数进行仿真计算比较,计算结果表明,新混合算法在求解质量和收敛速率上都优于其他算法(PSO,GPSO和NM-PSO算法).其次,将新混合算法和最新的各种协同PSO算法进行分析比较.结果表明,新混合算法在解的搜索质量、效率和关于初始点的鲁棒性方面都远优于其他算法.

一个关于无约束最优化的Powell搜索法和微粒群算法的混合算法

该文提出一种求解无约束最优化问题新的混合算法——Powell搜索法和微粒群算法的混合算法.主要目的是通过加入混合策略证明标准微粒群算法是能够被改进的.仿真结果证明了新算法是求解无约束最优化问题的一个高效的算法.