基于多窗二值局部熵的特征提取方法及其在红外目标识别中的应用

特征提取是模式分类及识别的重要组成部分.结合局部熵描述图像局部性质的特性,本文提出一种基于多窗二值局部熵的特征提取算法.通过几何矩的规范性变化,使得由多窗局部熵提取出的特征量同时具备了平移及比例不变性,并引入圆形局部窗使得特征量具备旋转不变性.利用最近邻法对标准飞机模式库中的12种飞机及真实红外目标的分类识别实验结果表明,这种方法提取的特征量具有计算简单且对噪声影响不敏感的特性,其性能优于矩不变量及Zernike矩.     

演化多目标优化中的几何热力学选择

热力学遗传算法(Thermodynamical Genetic Algorithms,TDGAs)借鉴热力学中的自由能极小过程来统一处理多目标优化在逼近性和多样性两方面的任务.为提高TDGA的运行效率和解集分布均匀性,提出了一种几何热力学选择.在该选择中首先定义角度熵通过扇形采样来度量种群逼近方向的多样性.然后利用距离精英定义距离能量来度量种群的逼近程度,避免了耗时的非劣分层操作.此外,引入分量热力学替换规则以较低计算代价驱动种群的几何自由能快速下降.在多目标0/1背包问题上的实验结果表明,几何热力学选择极大地提高了TDGA的运行效率和解集分布均匀性;采用该选择的TDGA算法可生成与NSGA-II在逼近性和分布多样性上性能相当的解,但在运行效率上明显优于NSGA-II.     

Pareto强度值演化算法求解多目标优化问题

近年来,多目标优化问题求解已成为演化计算的一个重要研究方向,而基于Pareto最优概念的多目标演化算法则是当前演化计算的研究热点.多目标演化算法的研究目标是使算法种群快速收敛并均匀分布于问题的非劣最优域.本文定义和使用稀松密度来保持群体中个体的均匀分布,并将个体的Pareto强度值和稀松密度合并到个体的适应值定义中.通过对测试函数的实验,验证了算法的可行性和有效性.     

多目标演化算法的收敛性研究

基于群体搜索的演化算法求解多目标优化问题有独特的优势,多目标演化算法已有的研究大多为算法的设计和数值试验效果的比较,理论研究往往被忽视．该文讨论了多目标演化算法的收敛性问题,针对一种网格化的简单易于实现的多目标演化算法模型定义了多目标演化算法强收敛和弱收敛等概念,给出了判断算法收敛性的一般性条件;在变异算子为高斯变异、目标函数连续的条件下,证明了提出的算法强收敛．数值实验验证了算法的可行性和有效性．     

基于多目标演化算法的测试程序生成

针对现有的演化测试程序方法只以覆盖率为优化目标的问题,提出一种使用多目标演化算法的测试程序生成方法.该方法把测试程序生成归结为多目标优化问题,以提高覆盖率和减少模拟执行周期作为优化目标;根据模拟器反馈回的信息,使用多目标演化算法来自动引导生成新的测试程序.使用该方法对北大众志UniCore32-2微处理器进行实验的结果表明,在保证覆盖率指标的前提下,采用文中方法生成的测试程序模拟执行时间是现有方法的12.92%,是手写测试程序集的3.62%.     

多目标演化算法

演化算法因其内在的并行行,在求解多目标优化问题时具有独特的优势。本文介绍多目标演化算法的基本原理,并详细讨论基于Pareto最优概念的多目标演化算法。     

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。     

一种基于混合交叉策略的多目标演化算法

演化算法是求解多目标优化问题(MOP)重要而有效的方法,而应用演化策略、技巧是改善解性能的重要途径。论文叙述了多目标优化问题的有关概念,结合已有算法中的方法,设计了基于两种交叉操作相互结合的多目标演化算法(MOEAHC),该算法不仅具有较高的计算效率,而且能够保持解的多样性分布。测试结果表明该算法的良好性能。     

多目标优化的演化算法

近年来．多目标优化问题求解已成为演化计算的一个重要研究方向，而基于Pareto最优概念的多目标演化算法则是当前演化计算的研究热点．多目标演化算法的研究目标是使算法种群快速收敛并均匀分布于问题的非劣最优域．该文在比较与分析多目标优化的演化算法发展的历史基础上，介绍基于Pareto最优概念的多目标演化算法中的一些主要技术与理论结果，并具体以多目标遗传算法为代表，详细介绍了基于偏好的个体排序、适应值赋值以及共享函数与小生境等技术．此外，指出并阐释了值得进一步研究的相关问题．     

一种高效的多目标演化算法

为了提高非劣解向Pareto最优前沿收敛的速度及进一步提高解的精度,在设计了一种新的杂交算子并改进了NSGA-Ⅱ的拥挤操作的基础上,提出了一种基于分级策略的多目标演化算法。数值实验表明,新算法能够非常高效地处理高维的最优前沿为凸的、非凸的和不连续前沿的多目标测试函数,得到的非劣解具有很好的分布性质。但在处理高维的具有太多局部最优前沿的多峰函数时极易陷入局部最优前沿。     

基于灰熵关联分析的流水车间多目标调度优化及算法实现

求解流水车间多目标调度优化问题及算法适应度值分配问题, 结合灰色关联度分析方法及信息熵理论提出灰熵关联度适应值分配策略, 利用灰关联系数结合熵值权重计算适应度值, 以灰熵关联度值引导启发式算法进化. 将该方法应用到差分算法及遗传算法中解决三目标流水车间调度问题. 实验表明: 灰熵关联度适应值分配策略能够解决该问题, 可以得到分布均匀的Pareto 前端; 同时, 基于此策略的差分算法得到的解好于遗传算法的解.     

一种自适应多目标离散差分进化算法

提出一种自适应多目标离散差分进化算法。该算法将差分进化引入多目标优化领域,采用一种新的自适应离散差分进化策略增强算法的全局搜索能力,以获得更优的Pareto近似解,并结合Pareto快速分层排序策略和基于聚集密度的按层修剪操作对种群进行更新维护,使解集保持良好的多样性。实例测试和算法比较表明,该算法能有效求解离散域和连续域上不同类型的多目标优化问题,且在收敛性、分布性、稳定性方面均表现较好。     

基于粗糙集理论与差分进化的混合多目标优化算法

针对传统算法求解约束多目标优化所得近似解精度不高、分布性能不好的问题,提出一种基于粗糙集理论与差分进化的混合算法.首先利用多目标差分进化生成一个初始的近似 Pareto 前沿;然后利用粗糙集理论提高Pareto 前沿的分布质量.选取一组标准的多目标约束测试问题,采用混合算法与 NSGA-II 算法进行仿真求解,对比结果表明,所提出的算法在求解约束多目标优化问题时具有更好的近似解分布和更优越的近似解性能.     

一种改进的多目标约束优化差分进化算法

提出一种新的多目标优化差分进化算法用于求解约束优化问题.该算法利用佳点集方法初始化个体以维持种群的多样性.将约束优化问题转化为两个目标的多目标优化问题.基于Pareto支配关系,将种群分为Pareto子集和Non-Pareto子集,结合差分进化算法两种不同变异策略的特点,对Non-Pareto子集和Pareto子集分别采用DE/best/1变异策略和DE/rand/1变异策略.数值实验结果表明该算法具有较好的寻优效果.     

一种改进的基于差分进化的多目标进化算法

近年来运用进化算法（EAs）解决多目标优化问题（Multi-objective Optimization Problems MOPs）引起了各国学者们的关注。作为一种基于种群的优化方法,EAs提供了一种在一次运行后得到一组优化的解的方法。差分进化（DE）算法是EA的一个分支,最开始是用来解决连续函数空间的问题。提出了一种改进的基于差分进化的多目标进化算法（CDE）,并且将它与另外两个经典的多目标进化算法（MOEAs）NSGA-II和SPEA2进行了对比实验。     

一种改进的多目标混合差分进化算法

将差分进化算法（DE）用于多目标优化问题,提出了一种精英保留和进化进程中非支配解集迁移操作的差分进化算法,以保证所求得多目标优化问题Pareto最优解的多样性。采用双群体约束处理技术,构建进化群体的Pareto非支配解外部存档集,并进行基于非支配解集的迁移操作,以增加非支配解的数目和质量。用多个经典测试函数测试的结果表明,与标准DE相比,该方法收敛到问题的Pareto前沿效果良好,能有效保持Pareto最优解多样性与收敛之间的平衡。     

非线性规划问题的极大熵多目标粒子群算法

结合非线性规划的约束条件构造了一个新的极大熵函数,利用该函数将问题转化成了两个目标的多目标优化问题.通过对违反约束动态的进行惩罚,提出了一种新的极大熵多目标粒子群算法.该方法能有效的保持群体中不可行解的一定比例,从而增加了群体的多样性,而且避免了传统的过度惩罚缺陷,使群体更好地向最优解逼近.计算机仿真表明,该算法对非线性规划问题求解是非常有效的.     

多模态多目标差分进化算法求解非线性方程组

针对当前算法在求解非线性方程组时面临解的个数不完整、精确度不高、收敛速度慢等问题进行了研究,提出一种多模态多目标差分进化算法。首先将非线性方程组转换为多模态多目标优化问题,初始化一个随机种群并对种群中全部个体进行评价;然后通过非支配解排序和决策空间拥挤距离选择机制,挑选种群中的一半优质个体进行变异;接着在变异过程中采用一种新的变异策略和边界处理方法以增加解的多样性;最后通过交叉和选择机制使优质个体进行进化,直到搜索到全部最优解。在所选测试函数集和工程实例上的实验结果表明,该算法能有效地搜索到非线性方程组的解,并通过与当前四个算法进行比较,该算法在解的数量和成功率上具有优越性。     

基于混合差分进化和alpha约束支配处理的多目标优化算法

针对约束多目标优化问题, 提出了一种基于混合差分进化和alpha约束支配处理的优化算法. 算法在用约束水平度对个体满足约束条件的程度进行定量化表达的同时融入支配关系. 在初期放宽约束水平度, 利用不可行解所携带的有用信息, 增加种群多样性, 在后期紧缩约束水平度, 控制不可行解的比例, 朝可行域方向进化. 同时, 将动态单纯形交叉算子和差分进化结合起来构成一种混合差分进化算法, 提高算法的探索和开发能力. 对6个典型测试函数求解的结果显示, 本文算法无论是在收敛性方面还是解集分散性方面, 与其它算法相比具有很大的优势.     

求解PMU多目标优化配置问题的非劣排序微分进化算法

为实现电网完全可观测,同时保证PMU(同步相量测量单元)的安装数日尽量少,且系统的N-1量测可靠性尽量高,笔者提出了一种混合算法,对电网中PMU进行多目标优化配置.在此算法中,通过将Pareto非劣排序操作与微分进化算法有机融合,并对个体的排挤机制和变异策略进行改进以克服进化早熟和搜索不均匀的问题,设计出了一种新的非劣排序微分进化算法对模型进行求解,并采用模糊集理论提取出最优折中解.最后以IEEE39母线系统为例进行了PMU多目标优化配置,结果表明该方法可简单快速地实现全局多目标寻优,找到更多更合理的PMU优化配置方案,能得到准确而完整的Pareto最优前沿.