人工蜂群算法的一种改进

人工蜂群算法作为一种新生代的优化算法,近年来在众多科学领域中表现出一定的优势,但是其收敛速度并不高效,并且容易过早地陷入局部最优。首先通过对适应度选择进行改进,提高算法的收敛速度,同时结合模拟退火算法,一定程度上避免过早陷入局部最优。最后用一组基准函数进行实验,证明改进后的人工蜂群算法有更好的优化性能。     

基于正交试验的加工过程伺服系统参数优选

针对加工过程伺服系统参数优选问题,提出一种基于正交试验的伺服系统参数优选方法。在分析、建立加工过程模型的基础上,选取伺服系统参数优选正交试验的因素与水平、指标,进而搭建伺服系统仿真平台并进行仿真试验,通过数据分析、参数优选得到伺服系统的最优参数,以改善系统动态性能和稳定性能。结果表明:对于n=600 r/min、Kn=1 mm/(V·s)、Ks=1670 N/mm2、Ke=2 mm、p=1的加工系统,其伺服系统的最优参数是指数m=0.6、阻尼系数ζ=0.8、自然频率ωn=30 rad/s。     

一种长距离链式无线传感器网络节点部署方法

为了更可靠、高效地将无线传感器网络应用到长距离工程监测中,针对其单覆盖的特点,提出多汇聚节点的双链式结构部署节点的方法,并用不等间距的优化部署方法部署传感器节点,进一步均衡整个网络能耗,同时给出了各跳间距的计算公式;分析和仿真表明,多汇聚节点的双链式优化部署方法适合长距离传输,并可克服个别传感器节点因转发数据而过度消耗能量过早死亡的缺陷,使得各传感器节点均衡能耗,显著地延长了网络的生命周期.     

一种应用ARPSO优化RBF神经网络的方法

针对径向基函数神经网络参数难以设置以及因此而导致的网络隐层结构不明朗的问题,提出了一种应用控制种群多样性的微粒群（ ARPSO）优化径向基函数神经网络（ RBF）的方法。通过引入“吸引”和“扩散”因子对基本微粒群算法进行改进,并将改进的微粒群算法用于RBF聚类半径的优化,进而能够合理地确定RBF的隐层结构。将用ARPSO优化的RBF神经网络应用于非线性函数逼近,经实验仿真验证,与基本微粒群（ PSO）算法、收缩因子微粒群（ CFA PSO）算法优化的RBF神经网络相比较,在收敛速度和识别精度上有了显著的提高。     

融合多种策略的改进粒子群算法

为有效解决粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)容易陷入局部极值及进化后期收敛速度慢、精度低等缺点, 提出了一种融合多种策略的改进粒子群算法(Improved Particle Swarm Optimization, IPSO). 该算法包括以下4点改进:(1)采取分组控制策略, 按适应度值将种群分为优解组和劣解组, 优解组进行遗传交叉操作, 劣解组进行变异操作; (2)精英策略用来更新种群, 根据适应度值从经过交叉和变异操作后的种群及初始种群中选出前一半粒子作为新种群; (3)改进粒子学习模式, 充分利用种群信息, 以优良种群的均值代替个体最优位置;(4)引入概率控制来控制算法进入交叉和变异操作的概率. 测试函数的仿真结果表明, 与标准PSO及其改进算法相比, IPSO算法能有效兼顾全局探索和局部挖掘能力, 具有收敛速度快、求解精度高、避开局部最优解的优点.     

基于神经网络结构搜索的轻量化网络构建

轻量化网络可解决深度神经网络参数较多、计算量较高、难以部署在计算能力有限的边缘设备上等问题.针对轻量化网络中常用的分组卷积的分组结构问题,文中提出基于神经网络结构搜索的轻量化网络.将不同分组的卷积单元作为搜索空间,使用神经网络结构搜索,得到网络的分组结构和整体架构.同时为了兼顾准确率与计算量,提出循环退火搜索策略,用于解决神经网络结构搜索的多目标优化问题.在数据集上的实验表明,文中网络识别准确率较高,时间复杂度和空间复杂度较低.     

基于运动优化语义分割的变分光流计算方法

针对光照变化和大位移运动等复杂场景下图像序列变分光流计算的边缘模糊与过度分割问题,文中提出基于运动优化语义分割的变分光流计算方法.首先,根据图像局部区域的去均值归一化匹配模型,构建变分光流计算能量泛函.然后,利用去均值归一化互相关光流估计结果,获取图像运动边界信息,优化语义分割,设计运动约束语义分割的变分光流计算模型.最后,融合图像不同标签区域光流,获得光流计算结果.在Middlebury、UCF101数据库上的实验表明,文中方法的光流估计精度与鲁棒性较高,尤其对光照变化、弱纹理和大位移运动等复杂场景的边缘保护效果较优.     

基于改进蚁群算法的方向过电流保护整定优化

本文提出了基于蚁群优化算法的方向过电流保护整定配合的优化模型。首先说明了方向过电流保护的时间特性,然后建立了方向过电流整定优化模型。优化目标是所有主保护动作时间之和最小,考虑了主后备保护配合约束、保护动作时间约束、启动电流约束等。本文所提方向过电流保护为非线性优化问题,提出利用改进蚁群优化算法来求解该模型。最后本文利用IEEE8节点进行仿真分析,并与其他方法进行对比,说明本文所提算法在求解保护配合优化问题的优势。     

面向综合效益的城市充电网点规划研究

随着国家大力发展新能源汽车的政策,电动汽车和充电基础设施规模不断扩大,如何科学地规划充电网点成为亟待解决的问题。本文根据分期规划的原则,采用基于注意力机制的长短期记忆网络进行充电需求预测,使用量子粒子群优化算法进行近期充电网点选址定容,然后根据Voronoi图来划分远期充电站服务区域,从而建立了充电网点精准规划模型。通过对杭州市钱江世纪城区域进行验证,表明本文模型在科学规划充电网点的同时,能够实现电网、企业、用户的多方共赢。     

H.266/VVC帧内预测模式快速判决方法

为降低新一代高效视频编码标准H.266/VVC的编码复杂度,提出一种快速的帧内预测模式判决方法。从率失真理论的角度出发,分析变换域残差的分布特性,根据标量量化技术对码率的影响推导出编码码率预测模型。结合帧内预测原理,利用当前块预测残差、参考块预测残差及其编码失真提出编码失真预测模型,并根据率失真代价确定最优的帧内预测模式。实验结果表明,该判决方法在保证编码效率的同时约节省了31%的编码时间。