利用改进差分进化算法的油田地层参数反演

现代油藏参数反演中遇到的复杂方程和定解条件使得参数的反演问题高度非线性,存在多局部极值.文章提出了用于油藏参数反演全局优化的改进差分进化算法(MDE),利用DE算法在一定进化代数后出现的种群聚类特性,将种群识别为不同的聚类区域,然后以每个聚类的中心为起始点,利用基于梯度的局部搜索算法可以快速找到该聚类区域的最小极值.算法可以避免在搜索过的聚类区域中出现重复搜索,有效地缩小了搜索空间、提高了种群的多样性,防止出现早熟现象.该改进算法应用于油田地层参数反演,对求压力数据的正问题采用数值解析方法得到,并对选定压力分析段曲线进行最小二乘拟合的实验结果表明,该方法迭代次数较少,收敛精度高.     

基于二进制差分进化算法的MIMO 雷达阵列优化

针对智能优化算法在MIMO雷达稀疏阵列优化中具有条件约束和局部收敛等问题,本文提出一种参数自适应的二进制差分进化(Adaptive Binary Differential Evolution,ABDE)算法。首先,提出一种规范化的编码方式,解决阵元数和孔径约束问题。通过依次添加、去除阵元,并判断操作对目标函数值的影响来决定阵元位置。其次,改进差分进化算法。借鉴和声搜索(Harmony Search,HS)算法,引入随机扰动,从而增加种群的多样性。通过定义一种二进制差分变异方式BDE/best/1,使父代信息尽量多地传递给子代。然后,提出参数自适应调整策略。利用logistic函数,构造S型的种群进化曲线。最后,MIMO雷达阵列优化设计实验验证了算法的有效性。     

基于差分进化算法的阵列天线波束赋形研究

在阵列天线波束赋形设计中,通常方法是对阵列的阵因子进行分析,这类方法没有考虑阵列单元的影响,所设计的波束形状与要求的有一定差异。本文将差分进化算法(DE)与高频电磁仿真软件HFSS相结合,分析阵中每个单元的影响,减少波束赋形结果与天线实际方向图之间的差异。文中对一个微带缝隙阵列天线进行了低副瓣优化设计,设计结果和HFSS仿真结果吻合良好,两者之间差异在0.3dB范围之内,验证了设计方法的可行性。     

基于ε等级约束差分进化的多径估计算法

本文针对基于扩展Kalman滤波（EKF）的多径估计算法需要对非线性观测方程进行线性化.对初值比较敏感,造成估计性能下降的问题,提出了基于智能优化的多径估计算法.该算法将估计误差的二阶矩作为目标函数,将瞬时误差作为约束条件,同时考虑多径参数的先验信息,实现了将多径估计问题转化为具有约束条件的优化问题.然后,利用一种智能优化算法来解决该优化问题.本文采用了ε等级约束差分进化（εCRDE）算法来解决有约束条件的优化问题,并对该算法进行改进,使改进后的εCRDE算法可以实现多径参数的迭代估计.仿真结果表明,与EKF算法相比,在单一多径和2路多径情况下,基于改进εCRDE的多径估计算法都具有更好的估计性能.     

用于天线优化的改进差分进化算法

提出了一种改进的差分算法(Improved DE,IDE),通过在现有变异策略DE/current-to-p-best/1的基础上加上群体中心对个体的差分,从而加快了整体算法的收敛速度;并采用一种简化的模拟退火选择策略,以兼顾收敛速度和寻找全局最优解的能力,避免了过快收敛而陷入局部最优解.此算法虽未采用自适应策略,经测试其优化结果比加入自变异策略的J.Zhang's差分进化算法(JADE)更好.该算法无论经数学测试、还是应用于天线阵列的优化,都有非常好的鲁棒性.     

基于动态参数差分进化算法的多约束稀布矩形面阵优化

针对多约束条件下稀布矩形平面阵列天线的优化问题,该文提出一种基于动态参数差分进化(DPDE)算法的方向图综合方法。首先,对差分进化(DE)算法中的缩放因子和交叉概率引入动态变化控制策略,提高搜索效率和搜索精度。其次,改进矩阵映射方法,重新定义映射法则,改善现有方法随机性强和搜索精度低的不足。最后,为检验所提方法的有效性进行仿真实验,实验数据表明,该方法可以提高天线优化性能,有效降低天线的峰值旁瓣电平。

     

基于混合变异差分进化算法的均匀面阵稀疏优化

差分进化算法(DE)已被广泛应用于解决稀疏面阵优化问题,针对DE 算法早熟、全局搜索能力差、容易陷于局部最优的问题,提出一种混合变异差分进化算法,通过加入概率因子来平衡算法收敛速度与全局搜索能力,以阵列孔径、阵元数量以及阵元间距为约束条件,将算法中的实数编码转化为二进制编码,以方向图平面峰值旁瓣电平之和最低为目标函数,通过优化后得到的阵元分布,得到稀疏优化阵列的三维方向图。仿真结果表明:该方法在满足约束条件的同时,能够避免算法早熟得到较优的目标函数值,概率因子为算法提供了额外的自由度。     

带局部搜索的动态多群体自适应差分进化算法及函数优化

 提出将一种改进的差分进化算法——带局部搜索的动态多群体自适应差分进化算法(DMSDELS)应用于函数优化.该算法将种群中的个体随机动态分成多个子群体,以增强个体间的信息交换;变异操作中,选择最优个体为基向量,差分向量的方向选择有利于搜索的方向,以提高收敛速度;变异尺度因子F与交叉概率CR采用自适应机制,以平衡局部搜索与全局搜索;部分优秀个体搜索达到指定代数进入局部搜索,以加快收敛.通过对13个benchmark典型复杂函数进行测试,并与其他七种优化算法进行比较,仿真结果表明:DMSDELS算法具有较高的搜索精度和收敛性,且具有较强的跳出局部最优解能力.     

基于人工蜂群算法的支持向量机参数优化及应用

为了解决常用的支持向量机(SVM)参数优化方法在寻优过程不同程度的陷入局部最优解的问题,提出一种基于人工蜂群(ABC)算法的SVM参数优化方法。将SVM的惩罚因子和核函数参数作为食物源位置,分类正确率作为适应度,利用ABC算法寻找适应度最高的食物源位置。利用4个标准数据集,将其与遗传(GA)算法、蚁群(ACO)算法、标准粒子群(PSO)算法优化的SVM进行性能比较,结果表明,本文方法能克服局部最优解,获得更高的分类正确率,并在小数目分类问题上有效降低运行时间。将本文方法运用到计算机笔迹鉴别,对提取的笔迹特征进行分类,与GA算法、ACO算法、PSO算法优化的SVM相比,得到了更高的分类正确率。     

随机惯性权重微粒群算法的BRDF参数反演

材料表面的反射特性一般由双向反射分布函数(BRDF)表征,其理论计算模型已大体满足实际需要.随着计算机计算速度与效率的提升,结合实验数据利用智能优化算法反演BRDF理论计算模型的未知参数,以此获得材料表面BRDF分布的方法逐渐成为研究主流.对于BRDF理论计算模型中的Schlick计算模型和Cook-Torrance计...     

光子相关光谱法测量不同浓度金颗粒粒径的测量时间分析

研究不同浓度下金颗粒粒径的测量时间。介绍了PCCS法（光子交叉相关光谱法）测量纳米颗粒粒径的基本原理。运用PCCS法测量了不同时间不同浓度下平均粒径为24.5 nm的金颗粒粒径。测量结果表明,相同的测量时间,悬浮液浓度越高,多次测量标准差越小;相同的悬浮液浓度下,测量时间越长,多次测量结果标准差越小。拟合了各个浓度下测量结果标准差与测量时间之间的曲线,利用拟合曲线,可根据需要的测量精度,选择在该浓度下的测量时间。     

基于VB和Access的温度采集系统的设计与实现

针对函数优化问题,提出了一种基于离差平方和法的粒子群优化算法。该算法用混沌序列初始化粒子的位置和速度,选择好于粒子群优化算法产生的粒子位置。通过离差平方和法进行聚类,利用分类方式来更新粒子的速度。最后将算法应用到3个典型的函数优化问题中,数值结果比较表明,提高了算法搜索能力,全局最优解的精度和收敛速度。     

基于GIS和差分进化粒子群的变电站选址方法

文中提出了一种基于地理信息系统(GIS)和差分进化改进粒子群的配电网变电站优化选址方法。该方法利用GIS确定变电站数量,基于变电站投资运行费用建立有约束条件的目标函数,采用粒子群算法进行变电站选址优化。针对粒子群算法易陷入局部最优且收敛速度慢的问题,借助差分进化引入两个变异因子,在提升粒子群算法收敛速度的同时,避免其陷入局部最优。算例分析结果表明,该方法具有较好的寻优能力和收敛特性,能够有效实现变电站选址优化。     

应用PCS和AFM研究单价阳离子和通道功能状态对兔骨骼肌ryanodine受体(钙释放通道)相互作用的影响

Ryanodine受体(RyR)是位于细胞内钙库膜上的一种钙释放通道。对骨骼肌和心肌的肌浆网的电镜研究表明RyR在膜上相互连接在一起，形成大片规则的二维晶格排列。近年来理论模型和试验证据表明，排列在一起的RyR在通道打开和关闭时存在协同效应，即具有“门控偶联”的调控机制。研究RyR之间相互作用的基本规律及其调控因素对于深入了解这种机制具有重要意义。在我们的工作中，主要采用两种互补的手段：光子相关光谱法(PCS)和原子力显微镜(AFM)来研究溶液中RyR的相互作用。初步的研究主要集中在细胞内两种主要的单价阳离子Na’和K’，以及RyR的功能状态对该通道相互作用的影响。     

一种基于粒子群优化算法的快速圆检测方法

为了实现以较少的内存资源,快速而准确地进行圆 检测, 提出一种基于粒子群的快速圆检测方法。方法中,以每个粒子作为一个候选圆,采用优化策 略,以粒子 运动、融合更新等操作完成圆的检测。优化策略包括提出使用一种图像分块的策略限 定圆检测的感兴趣区 域,各个图像块的大小由各个块内粒子的生成结果决定,以起到抑制部分噪声的作用。为减 少生成无用粒子的概 率,提高检测效率,提出融入图像金字塔的思想,并以循证的方法对粒子的有效性加以验证 。实验结果表明,本文 方法对于检测手绘的、嵌套的、不完整的或包含有大量噪声的圆,均能起到较好的检测效果 ;能 够在较短的时间内排除众多干扰,准确地进行圆的检测,具有检测速度快、内存消耗小和适 用范围广等优点。     

基于改进差分进化算法的机载激光雷达波形分解

全波形机载激光雷达数据记录了完整的回波波形,包含了目标的立面细节和后向散射系数等信息,但是这些信息无法在未经处理的情况下直接获取,波形分解是处理波形数据以提取有效信息的重要方法.针对波形分解中常用的参数优化算法对初值敏感,易陷于局部最优的缺点,提出一种基于改进差分(Modified Differential Evolu...     

基于粒子群优化非局部模糊聚类图像分割算法

为提高局部模糊聚类算法(WFLICM)对噪声图像 分割的抗噪性,克服模糊聚类图像分割算法对初 始聚类中心的敏感性及易陷入局部最优问题,在WFLICM算法的基础上提出一种基于粒子群 优化的融合 局部和非局部空间信息的模糊聚类图像分割算法(PSO-WMNLFCM)。首先,利用粒子群优化 算法的全局 寻优能力得到最优粒子,并以此粒子作为模糊聚类算法的初始聚类中心。其次,用像素的非 局部空间信息 替换模糊因子中的局部邻域值,产生新的目标函数。最后,由拉格朗日乘子法最小化目标函 数,得到隶属 度和聚类中心的更新公式,从而完成图像分割。仿真结果表明,PSO-WMNLFCM算法相比于 模糊局部聚 类(FLICM)算法、局部模糊权重(WFLICM)算法、非局部模糊聚类(NLFCM)算法、非局部模 糊聚类 (MNLFCM)算法、基于粒子 群的局部模糊聚类(PSO-FLICM)算法的划分系数提高了20.92%,20.51%,24.84%,1.44%,23.28%左右。     

基于微粒子群优化算法的数字散斑图像相关方法

为了能够通过一步搜索同时得到数字散斑图像中所测点的整像素和亚像素位移信息,采用灰度插值的方法构造了亚像素子区,改进了基于微粒子群算法的数字图像散斑相关方法。对含有平移信息的模拟散斑图和具有应变的模拟散斑图进行相关计算,验证了该方法的适用性;在对具有微小面内位移转动的试件进行测量时,比较了整像素的微粒子群算法和不同量级的灰度插值下的亚像素微粒子群算法。结果表明,基于微粒子群算法的亚像素数字散斑图像相关方法在测量小位移方面具有一定的优越性。