基于量子遗传算法的数学形态滤波器优化设计

为解决数学形态滤波器结构元素参数优化问题,提出了一种基于量子遗传算法的数学形态滤波器优化设计方法.根据数学形态结构元素参数特点初始化量子遗传种群,通过量子交叉、变异、基于膨胀系数的量子旋转门实现种群的演化进程,进而得到数学形态滤波器的最佳参数.结合仿真实验,研究了不同比例随机噪声、工频干扰噪声下的优化算法性能.仿真结果表明:优化后的数学形态滤波器性能得到较大改善,含随机噪声信号的信噪比由-0.98 dB提高到5.23 dB,含混合噪声信号的信噪比由-3.05 dB提高到0.41 dB,有效滤除了随机噪声、混入工频干扰的混合噪声.

基于数学形态学和遗传算法的配电网动态无功优化方法

提出了一种基于数学形态学和遗传算法的配电网动态无功优化方法,通过构造数学形态学滤波器对由染色体的等位基因构成的二值图像进行滤波,将对补偿调压设备动作次数的处理问题转化为离散二值图像的滤波问题。为提高遗传算法的计算速度,对交叉和变异操作进行了改进:基于遗传性状的思想,防止了交叉操作中对优良基因组合的破坏;借鉴粒子群算法中根据个体极值和全局极值修正个体速度和位置的思想,提出了根据基因性状进行进化变异的方法。分别采用改进遗传算法、简单遗传算法和该动态无功优化方法对某区域配电系统进行无功优化,结果验证了该优化方法的正确性和有效性。

EDF调度算法抢占行为的研究及其改进

通过对采用抢占式EDF算法的嵌入式系统中各实时任务抢占行为的分析 ,建立了一个周期性任务集的抢占模型 ,从数学上描述了抢占关系、可调度性、调度开销与实时任务的周期、执行时间、最终期限、启动时间等属性之间的关系 .依据该抢占模型 ,提出了一个改进的抢占式EDF调度算法 ,通过将基于遗传算法的优化方法离线计算得到的实时任务启动时间作为目标系统的一个调度参数 ,减少抢占次数 ,改变抢占关系 ,从而提高系统的可调度能力和实时性能 .最后用实验验证了改进的抢占式EDF调度算法的有效性 .

随机作业时间的装配线平衡问题

针对随机型装配线平衡问题,分析了作业时间的随机波动对元启发式方法和启发式方法的失效影响,提出了描述各个工位在给定完工率下最小投产间隔的完工率节拍的概念,并以完工率节拍为评价指标,建立了随机作业时间条件下的第2类装配线平衡问题模型。设计了一种双染色体遗传算法对模型进行求解,并结合经典算例对该模型在随机型装配线平衡中的应用进行了实例验证,求解结果表明了模型的有效性。

有时间窗车辆路径问题的改进遗传算法

给出了有时间窗车辆路径问题的通用数学模型 ,该模型不仅能够满足大多数实际问题的需要 ,而且通过对特定参数的设定 ,还能够转换成其他几种典型的组合优化问题的数学模型。通过引入新颖交叉算子 ,构造了一种改进遗传算法。该算法摆脱了对群体多样性的要求 ,不存在传统遗传算法常见的“早熟收敛”问题。该算法已用于解决有时间窗的车辆路径问题 ,实验结果表明 ,它可以有效地求得有时间窗车辆路径问题的优化解 ,是求解车辆路径问题的一个较好方案。

突击作战中干扰机编队协同决策研究

针对攻击机突击作战中,干扰机编队协同决策问题,在给出两种不同威胁作用范围定义及相互关系的基础上,为配合攻击机完成预定作战任务,并充分考虑干扰机编队自身安全,建立了确定干扰目标分配和干扰最优布阵的协同决策模型;为保证特定航路走廊的安全性,避免复杂的几何建模,同时为增加群体的多样性,设计了一种基于数学形态学的小生境遗传算法。仿真结果表明,特定威胁环境中,该算法对要求完成任意突击任务的航路走廊,能快速计算出合理的干扰机编队协同方案。

基于遗传算法的地下水位动态预测双线性模型

提出了建立双线性模型（ＢＭ）的一套简便通用的方法。用加速遗传算法可同时估计ＢＭ 模型各参数，成功地解决了ＢＭ建模这一难题，为ＢＭ模型的广泛应用提供了新工具。实例计算 结果说明：用这套方法预测地下水位动态是可行而有效的；通过利用预测过程中产生的残差信 息进行反馈矫正，保证了ＢＭ模型劫高的拟合精度和稳健的预测性能，增强了对复杂非线性动态 系统的适应性。

基于二进制遗传算法的接地网导体缺失诊断

接地网的施工属于隐蔽工程,缺失导体的情况普遍存在,严重影响了接地网的完整性,威胁着地网的安全可靠运行。为了准确检测地网的完整性,建立了接地网导体缺失诊断的多维背包数学模型,并利用二进制遗传算法对模型进行了求解,编制了相应的MATLAB程序。以重庆110 kV典发变电站实际接地网(41个节点、61条支路)为例进行了仿真实验。实验结果表明,对于无腐蚀导体的新建地网,诊断结果既无漏诊支路也无误诊支路;对于有腐蚀导体的旧地网,诊断结果虽无漏诊支路但有误诊支路,其原因是由于腐蚀支路的存在,在仅有假设导体缺失支路不存在的情况下,其适应度函数值并非最小。算法的计算时间约为20 min,速度可满足实际工程要求。

对抗雷达网最优电子战布阵研究

提出了安全走廊的概念,以其宽度作为干扰效果的衡量指标,研究了为获得特定宽度安全走廊,对抗敌雷达网我方干扰机的最优布阵问题。给出了真实地形情况下雷达探测范围的概念,提出了利用数学形态学方法求解安全走廊宽度的方案;充分考虑安全走廊宽度限制和干扰机安全,建立了最优电子战布阵模型,设计遗传算法对模型进行求解;最后进行了实例仿真,结果验证了所提安全走廊宽度计算方法的有效性及所建寻优模型的正确性。

改进遗传模拟退火算法的航迹规划方法研究

建立了基于真实地形数据和火力威胁区的航迹规划空间模型,结合具有概率突跳特性的模拟退火和群体并行搜索的遗传算法的特点,提出了一种改进遗传模拟退火算法的飞行器航迹规划方法。使用该算法对飞行器的攻击航迹在数字地图下进行了仿真验证,结果表明该方法是一种有效的航迹规划方法。

电力系统多时段无功电压控制的两阶段优化法

为减少无功电压控制设备的动作次数,提出了一种多时段无功电压控制的两阶段优化方法。第1阶段建立以有功损耗最小为目标的各时段静态无功优化模型,应用改进的遗传算法求解可以获得调度周期内每一时段的多组优化解,以此构成控制设备寻优的状态空间;第2阶段应用动态规划法寻求整个调度周期内控制设备状态转移的最短路径,从而可兼顾系统有功损耗、电压质量与设备动作次数的综合优化效果。此外,该方法易于实现并行处理。算例表明,该方法优化效果好,具有在线应用前景。

带时间窗车辆路径问题的启发式遗传算法

为了在运输生产中按时间要求合理安排车辆路径,建立了带时间窗车辆路径问题数学模型,用启发式遗传算法进行求解。先构造染色体,产生初始群,再对其进行优化,根据个体生存能力的体现进行性能估计,并计算优化值。运用VisualBasic编写相应计算程序,设定迭代代数为100,运算次数为10次,对有时间窗限制的有1个中心仓库与8个分仓库的实际问题进行求解。模拟结果显示需要3辆车按照3条运输线路进行物流配送服务,总运行距离为483km,总运行时间为15.55h,车辆未出现闲置时间,且全部仓库得到及时服务。可见启发式遗传算法有效、可行。

基于两层遗传算法的多时段无功优化方法

提出了一种基于两层遗传算法的多时段无功优化方法,将复杂的无功优化问题转化为多个时段静态无功优化的并行处理问题。第一层优化是针对调度周期内的每个时段,建立传统静态无功优化模型,对全调度周期内各个时段进行并行计算,并统计出多组较好的优化状态,构成全调度周期内控制设备动作次数的寻优状态空间;第二层优化是针对整个调度周期,建立以动作次数最少为目标的无功优化模型,从第一层形成的状态空间中寻出控制设备动作次数较少所对应的潮流分布,从而得到有功网损、电压质量及控制设备动作次数的综合优化效果。此外,该方法易于实现并行处理。算例表明,所提出的方法优化效果好,有在线应用的前景。

基于遗传算法的机车二系支承载荷调整优化方法

为了改善机车轮轴重量分配的均匀性,从分析机车二系支承结构出发,建立二系载荷分布弹簧高度调整模型,提出应用遗传算法实现机车二系支承点加垫高度值的快速优化计算。针对机车二系支承载荷分布多维参数优化问题的特点,给出基于实数编码的改进遗传算法模型。对国产SS9,SS3b型机车实际应用,可使二系支承载荷分布最大误差进一步减小8%～15%,平均计算过程时间减少约20%。结果表明这种方法克服了基于误差梯度信息迭代搜索求解支承点加垫最佳值算法的不足,在获得一致的全局优化(近似)解,以及在减小运算时间、提高调簧算法的可靠性和实时性等方面具有明显的效果。

压电智能连续体结构/控制一体化广义拓扑优化

对于以往较少涉及到的同时考虑结构拓扑、作动器位置与数目和控制器参数等多种优化设计变量参与的压电智能板结构的一体化优化设计问题,研究了结构/控制一体化广义拓扑优化设计的方法。提出采用基于耦合模态空间的二次型最优控制系统设计与基于遗传算法和数学形态学处理的策略进行一体化拓扑优化设计实现。数值算例的结果表明,所提方法合理、有效,能够得到清晰的结构拓扑和良好的可控性。

加工时间可可控控的炼钢调调度度问题两阶段模型及优化算法

炼钢–精炼–连铸是钢铁产品的关键生产工序,其有效的调度对生产过程中减少热能消耗、提高生产效率具有重要意义.根据生产过程中工序加工时间可控性和主要工艺约束提出了分散搜索(scatter search,SS)算法和数学规划相结合的两阶段求解算法.第1阶段应用SS算法基于各阶段正常的加工时间,确定炼钢–精炼生产阶段各设备的加工炉次集和各炉次的加工顺序.第2阶段将SS求得的解转化为时间约束网络图,建立了以炉次等待设备时间和设备等待炉次时间及最大完成时间最小为调度目标,工序加工时间可控的混合整数规划模型,应用CPLEX求解模型确定各炉次的加工时间和开始时间.基于国内某钢铁企业炼钢–精炼–连铸生产过程的实绩生成了14个不同规模的测试案例,对钢厂生产实绩效果与本文两阶段求解算法的优化效果进行了对比,分析了不同等待时间权重对两阶段算法性能的影响,并与采用遗传局域搜索(genetic local search,GLS)算法与数学规划相结合的求解算法的优化效果进行了比较.实验结果表明本文给出的模型和两阶段求解算法对加工时间可控的炼钢–精炼–连铸调度问题的优化效果很好.

线性调频步进信号雷达目标运动参数估计方法

针对目标运动对线性调频步进信号雷达成像的影响,提出一种基于时频分析的目标运动参数估计方法。对差频处理后的各簇回波信号进行快速傅里叶变换,利用变换后信号与子脉冲序列的线性调频关系,通过维格纳分布和Radon变换对目标不同时刻运动参数进行估计。结合二值数学形态学与图像边缘检测方法提高对多散射点目标运动参数估计的精度。在此基础上,针对目标可能出现的变速运动情况,利用最小二乘算法拟合整个成像时间内目标运动速度的变化,较好地实现对机动目标的运动参数估计。仿真实验验证了本文方法的有效性。

一种高噪声显微图像分割方法研究

传统的图像分割算法在处理高噪声显微图像时,由于背景复杂,很难得到目标完整的区域轮廓。通过对不同图像分割算法的性能进行对比,提出了一种改进的二维最大熵阈值遗传算法结合数学形态学除噪分割的方法。首先用改进的二维最大熵阈值算法结合遗传算法对高噪声显微图像进行粗分割,除去图像中大量的背景噪声,然后运用数学形态学进行细分割,滤除剩余少量杂质和孔洞,提取出目标轮廓。实验结果表明改进的方法较传统分割方法具有更强的抗噪声能力及更快的处理速度,有效地实现了高噪声显微图像的除噪分割。

数字图像边缘检测方法的分析与研究

一幅数字图像就是一个信息系统,大量的信息是由图像的边缘提供的。在图像处理问题中,边缘作为图像的一种基本特征,为人们描述或识别目标以及解释图像提供了一个重要的特征参数。边缘检测是数字图像处理与分析的基础内容之一,在图像处理中占有很重要的地位,其算法的优劣直接影响着所研制系统的性能。介绍了边缘检测技术的基本原理,描述了几种边缘检测方法,对各种方法的优缺点进行了分析,并通过试验对不同算子边缘检测结果进行了详细的分析与比较。最后指出在实践中应根据待解决问题的特点和要求决定采用最优的检测方法。

基于遗传模糊算法的足球机器人射门动作控制

为了提高足球机器人的射门成功率,给出了一种基于遗传模糊算法的足球机器人射门实现方法。通过建立一个多输入多输出模糊控制器,用一套模糊控制规则控制足球机器人在实时、动态环境中完成射门动作,并采用遗传算法优化模糊规则和隶属度函数,增强了模糊控制系统适应动态变化环境的能力。考虑了轮式移动机器人的运动模型,将更符合实际情况的左右轮速度作为模糊规则的输出。在仿真和全局视觉足球机器人平台上对该算法进行了验证,实验结果证明了方法的正确性。