改进的基因表达式程序设计及其在函数建模中的应用

该文提出了一种改进的基因表达式程序设计的遗传进化算法PGEP，新的算法引入三个算子：（1）基于精英保存策略的精英子空间算子；（2）基于全局收敛策略的变重组、变换概率Pc和变变异概率Pm算子；（3）基于群体搜索技术的变维子空间算子。将改进的基因表达式程序设计应用于函数建模，获得满意的结果。     

一种基于选择的遗传算法

鉴于标准遗传算法比较容易产生早熟现象和模式欺骗而收敛于局部最优解,论文对标准遗传算法的遗传操作进行了改进,提出了基于选择的遗传算法(GA_S)。在该算法中,首次提出了基因选择算子、广义精英算子、引进选择算子、基于精英集的成长期变异等概念,并对其进行了比较详细的描述。之后,使用7个经典测试函数对其进行了大量实验。实验表明算法对早熟和模式欺骗具有较强的突破能力。     

一种基于基因重组策略的遗传算法

为了克服标准遗传算法的早熟现象,提高遗传算法的全局收敛性,文章提出了一种基于基因重组策略的遗传算法,该算法定义了一种新的交叉算子,即移位逻辑交叉算子(包括循环移位交叉算子和洗牌移位交叉算子),用它们对染色体的部分基因实现有规律的重组。实验结果表明,该算法比经典的遗传算法具有更好的收敛性和稳定性。     

GEP在变压器故障诊断中的应用

变压器油中溶解气体分析是电力变压器绝缘故障诊断的重要方法.文中将改进的基因表达式程序设计算法应用于电力变压器故障诊断,利用新的选择算子、变异(变换)、重组算子和多种群算子保证了种群的多样性,确保算法不陷入局部最优,而快速达到全局最优.经实例分析,并将其结果与BP神经网络和人工免疫分工算法的结果相比较,表明该算法能有效地对电力变压器故障进行诊断,具有较高的诊断准确率.     

自交叉算子

研究表明交叉算子对染色体具有破坏和重构的双重作用,从而在进化代数增加的时候能够使模式内部各基因趋于独立,并且只要组成模式的各个基因都存在,则该模式一定能够被搜索到,此时模式的极限概率就等于组成该模式各基因的初始概率（也就是基因的极限概率）的乘积,与模式的定义长度无关,在对交叉算子性能深入认识的基础上,我们提出了一种新的交叉算子-自交叉算子,实际的算例显示算法的性能得到明显改善。     

基于改进的Canny算子的HEVC帧内模式选择

针对HEVC中帧内预测模式选择算法复杂度问题,提出了一种基于改进的Canny算子的HEVC帧内模式选择算法. 首先,通过改进的Canny边缘检测算子提前分析预测块的方向,将此方向相应的角度预测模式加入到候选模式集中;其次,利用图像空间相关性,将相邻预测单元的最优帧内预测模式添加到候选模式集中,最后,通过RDO代价进行帧内模式选择. 实验结果表明,与粗选择模式相比,该算法将候选模式数目从35种减少到不超过9种,算法编码时间平均减少32%,而BD-Rate损失仅为0.096%,并且编码后的主观图像质量基本没有变化.     

基于改进遗传算法的小波去噪的阈值优化

根据基因重组原理,定义了新的反向逻辑交叉算子和随机逻辑交叉算子对标准遗传算法进行改进.利用改进的遗传算法求解多尺度小波分解每层系数的最优阈值,通过软阈值法对小渡系数处理后进行小波重构.实验结果表明,利用改进的遗传算法进行小波去噪是可行的,且能够达到较高的信噪比.     

用于纹理特征提取的改进的LBP算法

针对现有的纹理特征提取方法计算复杂度高的问题,利用局部二值模式(LBP)算法思想简单、计算复杂度小的优势,在已有的完整LBP(CLBP)算法基础上,提出了一种改进的CLBP算法(ICLBP)。ICLBP算法保留了CLBP算法中CLBP_S,而对CLBP_M算子、CLBP_C算子进行了改进,提出一个新的纹理描述算子ICLBP_T。ICLBP算法更全面地描述了局部窗口的纹理特征,同时有效解决了CLBP算法中CLBP_M算子对灰度分布不均敏感的问题。通过对Outex、CURet数据库的数据分类实验,结果表明,相比于已有的LBP算法,ICLBP算法的分类精度有了明显的改进,同时ICLBP算法中ICLBP_SCT特征具有较低的特征维数,具有较好的实用价值。     

一种基于模式搜索算子的人工萤火虫优化算法

人工萤火虫算法是群智能领域近年出现的一个新的研究方向,该算法已在复杂函数优化方面取得了成功,但也存在着易陷入局部极小且进化后期收敛速度慢等问题.而模式搜索具有很强的搜索能力,但其搜索结果的好坏在很大程度上依赖于初始点的选择.结合两者的优缺点,提出一种基于搜索算子的人工萤火虫算法.该算法在人工萤火虫算法全局搜索过程中融入模式搜索法,改进人工萤火虫算法全局搜索和局部搜索能力.仿真实验结果表明,该算法收敛速度和解的精度显著地提高,是求解函数优化问题的一种可行和有效的方法.     

基于改进遗传算法的模糊RBF神经网络控制器设计

提出一种改进的优良模式自学习模糊遗传算法,并用来优化设计模糊RBF神经网络控制器。改进的算法主要基于模糊编码、优良模式自学习算子、保留遗传算法和最优串重组。仿真结果表明,改进的遗传算法可实现模糊RBF网络结构和参数的快速、全局寻优,优化后的控制器具有很强的自适应性和鲁棒性。     

基于多模态进化Rao-Blackwellized 粒子滤波器的 移动机器人航迹推算系统的故障诊断

针对一类移动机器人航迹推算系统的故障诊断问题, 提出一种多模态进化Rao-Blackwellized 粒子滤波
器(MERBPF) 算法. 为解决由粒子贫乏引起的不一致性问题, 采用交叉与变异种群策略优化, 根据粒子多样性加入扰
动因子. 利用专家规则判定机器人运动状态所对应的MERBPF, 构造复杂逻辑表述方法. 仿真实验结果表明: 在强过
程噪声下, MERBPF 仍具有较高的鲁棒性, 提高了诊断机器人航迹推算系统的准确率.

     

强跟踪CDKF 及其在组合导航中的应用

针对扩展卡尔曼滤波器(EKF)在组合导航系统模型不确定时存在滤波精度下降甚至发散的问题,提出一种具有强跟踪性能的中心差分卡尔曼滤波器(CDKF).强跟踪CDKF基于强跟踪滤波器(STF)的理论框架,采用中心差分变换代替STF中的雅可比矩阵计算,兼具STF鲁棒性强,CDKF滤波精度高和实现简单的优点,有效克服了EKF在系统模型不确定时滤波失效的缺点.仿真结果验证了强跟踪CDKF的有效性.     

基于改进的变分GAC模型矢量图像分割

在分析矢量图像颜色信息和动态曲线演化规律的基础上,将归一化传导率的非线性热方程约束项引入变分侧地活动轮廓矢量模型中,使水平集函数不用重新初始化即可快速稳定地保持符号距离函数的特性．改进算法减少了迭代次数和运行时间,改进了图像二维梯度和散度算子传统离散化方式,使梯度和散度算子保持空间旋转不变性,提高了分割算法的鲁棒性．实...     

基于强跟踪滤波器的MACA-MIE 模型及跟踪算法

结合自适应常加速模型(ACA)、改进输入估计(MIE)和强跟踪滤波器,提出一种新的自适应目标跟踪模型和算法.该算法通过扩展 ACA 模型状态矢量和改进状态噪声协方差调整方法,利用 MIE 和强跟踪滤波器,实现了机动加速度方差和状态预测协方差依据残差信息的实时完全自适应调整,在缺乏目标加速度先验知识的情况下,能够实时高精度跟踪目标突变状态、弱机动和非机动状态.仿真实验表明,相比 ACA 模型和 MIE,该算法具有更好的机动状态和非机动状态跟踪性能.     

一种双种群协同进化算法在湿法炼锌过程中的应用

为了求解针铁矿法沉铁过程的多目标协调优化模型,从提高全局寻优能力和解的精度出发,提出一种基于改进全局搜索量子进化算法和局部搜索差分进化算法的双种群协同进化算法.数值仿真验证了该进化算法具有较好的收敛性和求解精度;典型工况的仿真优化结果表明了该多目标协调优化模型指导实际生产的可行性,以及所提出算法的有效性.     

一种新的改进高斯粒子滤波算法及其在SINS/GPS 深组合导航系统中的应用

针对组合导航系统中出现的线性非线性混合滤波模型,提出一种新的混合高斯粒子滤波算法(MGPF).该滤波算法在状态更新过程中借鉴线性卡尔曼滤波思想直接更新状态量的高斯分布参数,而非逐个更新每个粒子,因此很人程度上减少了高斯粒子滤波算法(GPF)的计算量,同时滤波精度也有一定的提岛.建立了捷联惯性导航系统与全球卫星定位系统(...     

基于NSGA-II 算法的上面级转移轨道中途修正时机优化

设计了一种基于NSGA—Ⅱ的中途修正时机优化算法．基于上面级运动方程和Lambert远程变轨,通过算例验证了中途修正的必要性,确定了修正策略．引入NSGA—Ⅱ算法,对中途修正的目标函数进行优化,得到了修正时刻的最优解集．结果表明,该算法得到的修正时机优化Pareto最优解集完整且分布均匀,中途修正效果很好．     

具有混沌搜索策略的蜂群优化算法

提出一种改进人工蜂群局部搜索能力的优化算法,对陷入局部最优值的雇佣蜂,使用禁忌表存储其局部极值,并引入混沌序列重新初始化,在迭代中产生局部极值的邻域点,帮助其逃离束缚并快速搜寻到最优解.改进算法有效地结合标准蜂群算法的全局优化能力、禁忌表的记忆能力和混沌局部搜索能力,对经典函数的测试计算表明,改进算法提高r蜂群寻优能力,在收敛速度和精度上均优于标准蜂群算法,适合工程应用中的复杂函数优化问题.     

基于主动空间映射的注塑过程参数优化方法

为了降低注塑过程参数优化方法在优化过程中付出的实验代价,提出将广泛应用于电路设计优化问题的主动空间映射方法应用于注塑过程参数优化问题,利用带惩罚项的参数提取方法解决迭代过程中存在的参数提取结果不唯一的问题.该方法利用不精确模型的结果以及少量的实验结果,获得使制品满足尺寸指标的过程参数,从而减少实验代价.通过在Moldf...     

带容量约束车辆路由问题的改进蚁群算法

提出一种带容量约束车辆路由问题(CVRPs)的改进蚁群算法.该算法使用一种新的蚂蚁位置初始化方式,增加了蚂蚁走出最优路径的可能性.在搜索过程中,以客户之间路径的节省量作为启发式信息.信息素更新采用一种动态更新的方法,能够根据当前车辆所构建路径的情况对信息素进行更新,避免算法陷入停滞状态.局部搜索除使用2-opt方法外,针对不同车辆访问的客户,还增加了交换搜索和插入搜索以扩大搜索范围.仿真实验验证了所提出算法的有效性.