Analysis of Two-Dimensional Non-Rigid Shapes

Analysis of deformable two-dimensional shapes is an important problem, encountered in numerous pattern recognition, computer vision and computer graphics applications. In this paper, we address three major problems in the analysis of non-rigid shapes: similarity, partial similarity, and correspondence. We present an axiomatic construction of similarity criteria for deformation-invariant shape comparison, based on intrinsic geometric properties of the shapes, and show that such criteria are related to the Gromov-Hausdorff distance. Next, we extend the problem of similarity computation to shapes which have similar parts but are dissimilar when considered as a whole, and present a construction of set-valued distances, based on the notion of Pareto optimality. Finally, we show that the correspondence between non-rigid shapes can be obtained as a byproduct of the non-rigid similarity problem. As a numerical framework, we use the generalized multidimensional scaling (GMDS) method, which is the numerical core of the three problems addressed in this paper.     

Optimization of clamped circular piezoelectric composite actuators

This paper addresses the design of clamped circular piezoceramic composite unimorph and bimorph configurations, specifically the conflicting requirements of maximum volume displacement for a prescribed bandwidth. An optimization problem is formulated that implements analytical solutions for unimorph and bimorph configurations using laminated plate theory, including the use of oppositely polarized piezoceramic patches. A range of actuator geometric parameters are studied, and bounds for volume displacement and natural frequency of optimal designs are determined and presented via design curves. In the selected design space, Pareto optimization results for unimorph and bimorph configurations show that optimal volume displacement is related to the bandwidth by a universal power law such that the product of the square of the natural frequency and the displaced volume, a “gain-bandwidth” product, is a constant. Characteristic trends are also described that are independent of the actuator radius for the Pareto optimal piezoceramic patch thickness and radius versus normalized bandwidth. The results are relevant, for example, in the design of zero-net mass-flux or synthetic jet actuators used in flow control applications.     

基于新模型的动态多目标优化进化算法

在动态多目标优化中,各目标通常相互冲突,其最优解往往有无穷多个,如何在时间连续发生变化的情况下依然能求出分布均匀且数量多的Pareto最优解供决策者选择十分重要.对动态多目标优化问题连续变化的时间变量区间进行了任意划分,在得到的每个时间子区间上把动态多目标优化问题近似为静态多目标优化问题,进而在每个子区间上定义了种群的静态序值方差和静态密度方差,然后把目标个数任意的动态多目标优化问题转化成一个双目标静态优化问题.在给出的一种能自动检测时间变化的自检算子下,提出一种新的动态多目标优化进化算法,并且证明了算法的收敛性.计算机仿真表明新算法对动态多目标优化问题求解十分有效.     

蚁群遗传算法的多目标优化

为了求解带有约束条件的多目标函数优化问题,提出基于连续空间优化的多目标蚁群遗传算法。针对多目标优化问题的特点,定义连续空间中利用信息量指导遗传搜索策略和信息更新方法,将信息量指导遗传搜索、优秀决策引入、决策集更新、改变算法终止条件等方式相结合,有效地加速了搜索的收敛速度,控制了Pareto最优决策集的数量,扩大了决策的分布范围,维持了决策的多样性。数值实验说明该算法能够快速找到一组分布广泛的Pareto最优决策。     

非对称信息下供应链库存系统Pareto优化模型

运用委托代理理论,研究了非对称信患条件下,由单供应商单分销商组成的供应链Pareto优化问题.在假定分销商所面临的需求是与销售价格有关的随机变量,以及供、销双方关于分销商销售价格信息不对称这两个前提下,将供应商作为委托人,分销商作为代理人,给出了供应商为吸引销售商选择对自己最有利的销售价格而设计的最优激励合同,比较了在不同信息条件下供销双方的最优决策.最后,给出了应用实例和灵敏度分析.     

多重链路网络分区与QoS度量两级并行QoSR算法

在多重链路上联网络环境下,采用并行路由搜索的思想寻找最优路径,能够获得较好的路径寻优结果,并且算法的时间复杂度较低.给出一种两级并行QoSR算法,将多重链路环境按一定规则划分为若干分区,为每个分区分配一定数量的QoS度量并行处理器和1个分区处理器,在各个分区分别采用QPAS算法,由QoS度量并行处理器并行计算出各分区内的QoS度量Pareto最佳路径,最终由分区处理器调用最短路径并行算法完成分区间代价最小路径的计算.     

基于偏好信息的多目标微粒群优化算法研究

在实际决策过程中,决策者可能并不需要完全获悉所有的决策方案,而是只对一些特定方案产生兴趣,对此,提出指定目标间重要关系和给定目标空间参考点情况下的多目标微粒群优化算法.以格栅作为解的多样性保持策略,对于给定目标间重要关系的偏好信息,可以获得特定区域的多个解;对于给定参考点的偏好信患,可以同时获得多个特定区域中的多个解,有利于决策者进行更有效的决策.通过对典型测试问题的仿真实验,验证了本算法的正确性和有效性.     

多目标差分演化算法研究综述

多目标差分演化算法是一种简单有效的演化算法,已引起学术界的广泛关注,并在许多领域得到应用。首先描述了差分演化算法的基本思想;接着分析了有代表性的多目标差分演化算法,并给出了改进多目标差分演化算法的一些措施;然后讨论了多目标差分演化算法的性能度量指标,并介绍了多目标差分演化算法的一些应用领域;最后,指出了多目标差分演化算法今后的研究方向。     

一种基于Pareto最优概念和神经网络混合策略的多目标进化算法

基于Pareto最优的多目标进化算法得到了广泛地应用,但不适用于目标函数为非解析式的情况。基于神经网络和Pareto最优的联合策略,提出了一种解决此类问题的新方法：首先采用神经网络对历史数据进行学习,建立有效的神经网络模型来代替目标函数解析式;然后将神经网络模型嵌入多目标进化算法,进行进化计算;最后,将本文方法应用于卷烟配方比例掺配问题。实验结果表明,该方法优于传统方法,能较好地解决问题。     

电动汽车驱动用分数槽永磁同步电机电磁噪声优化

分数槽永磁同步电机因存在较低阶次的径向电磁力,导致其电磁噪声较大。基于理论分析、Optislang多目标优化平台与Ansys多物理场有限元分析平台,对一台电动汽车驱动用8极36槽永磁同步电机的电磁噪声进行分析和优化。电机的电磁噪声主要是由作用于定子齿上的径向电磁力波使定子铁心振动变形引起,在定子齿顶开辅助槽并对其齿槽参数进行优化,以削弱径向电磁力。建立电机的二维有限元模型,利用Optislang对不同工况下的定子辅助槽及齿槽参数进行多目标优化,计算得到Pareto前沿并从中找到相对最优解。对比分析电机优化前后定子齿部的径向电磁力,将其映射到所对应的三维结构上,利用Ansys计算得到电机优化前后的电磁噪声,并通过样机的噪声试验验证了仿真结果的有效性。