改进NSGA-Ⅱ终止判断准则

在基于进化算法的多目标优化中,往往是通过设置最大进化代数来确定算法何时终止.但是,如果最大进化代数设置太大,会增加许多不必要的计算量,设置太小可能得不到理想的结果.为了解决上述问题,提出一种改进的终止判断准则,通过该终止判断准则,即使在最大进化代数设置得非常大的情况下,只要连续几次获得的相隔一定进化代数的Pareto优解集的种群距离均小于给定的阈值,算法即可终止,并得到理想的结果,算法不再继续计算直到进化到最大进化代数后才终止.从仿真结果可以看出,通过终止判断准则,不仅降低了进化代数,减少了计算量,证实了新终止判断准则可行.     

交互式进化计算中保持用户理性的最大进化代数

交互式进化计算中用户保持理性是算法全局收敛的重要条件,为确保用户保持理性,必须设计合理的最大进化代数。文中首先提出3类最大进化代数,其次,结合6种常见的适应度赋值方法分别研究最大进化代数的定量计算方法。理论分析和实验都表明,采用最值赋值和分等级赋值方法不仅切实可行,而且可以让用户在较大的代数内保持理性状态。文中研究为选择合适的适应度赋值方法提供参考依据。     

Bounded Model Checking for Probabilistic Computation Tree Logic

为了缓解概率计算树逻辑模型检测中的状态空间爆炸问题,提出了概率计算树逻辑的限界模型检测技术.该技术首先定义概率计算树逻辑的限界语义,并证明其正确性;之后,通过实例说明在传统限界模型检测中,以路径长度作为判断检测过程终止的标准已经失效,基于数值计算中牛顿迭代法的终止准则,设计了新的终止判断标准;然后提出基于线性方程组求解的限界模型检测算法;最后,通过3个测试用例说明,概率计算树逻辑限界模型检测方法在反例较短的情况下能够快速完成检测过程,而且比概率计算树逻辑的无界模型检测算法所需求得的状态空间要少.     

概率计算树逻辑的限界模型检测

为了缓解概率计算树逻辑模型检测中的状态空间爆炸问题,提出了概率计算树逻辑的限界模型检测技术.该技术首先定义概率计算树逻辑的限界语义,并证明其正确性;之后,通过实例说明在传统限界模型检测中,以路径长度作为判断检测过程终止的标准已经失效,基于数值计算中牛顿迭代法的终止准则,设计了新的终止判断标准;然后提出基于线性方程组求解的限界模型检测算法;最后,通过3个测试用例说明,概率计算树逻辑限界模型检测方法在反例较短的情况下能够快速完成检测过程,而且比概率计算树逻辑的无界模型检测算法所需求得的状态空间要少.     

H.264快速帧内预测模式选择算法

为降低视频图像帧内预测的复杂度,提出一种快速的帧内预测模式选择算法。根据图像的自身特征和预测模式的统计特征,参考DC模式提前终止算法和像素快速选择算法中的阈值判断准则,结合8种帧内预测模式中最优模式和次优模式的方向相关性,进一步减少预测的计算量。实验结果表明,该算法能降低30%~45%的帧内预测计算量,同时保持视频的图像质量基本不变。     

基于可靠度的循环冗余校验算法

针对循环冗余校验(CRC)准则在信道条件恶化时可能使译码出现较大迭代次数及错误的问题,提出了基于可靠度的迭代停止算法及重传算法。首先,每次迭代后,计算本次译码中间结果的可靠度,通过判断其是否达到阈值来实现迭代的提前结束;然后,将具有最大可靠度的中间结果保存并作为最终译码结果;最后,每次译码后,通过判断最大可靠度是否低于重传阈值来决定是否重传,通过至多3次传输的译码结果来计算最佳译码结果。仿真结果表明,在信噪比低于1.2 dB时,与CRC准则相比,迭代停止算法能在不增加迭代次数的基础上减少1或2个比特错误,重传算法能进一步减少至少2个比特错误,基于可靠度的算法可以实现更少的误比特数和迭代次数。     

二维最大相关准则图像阈值分割递推算法

提出了基于二维直方图的最大相关准则自动阈值图像分割算法。该算法根据图像中目标和背景分布的相关量最大来选择阈值。基于二维最大相关准则的阈值分割算法具有较强的抗噪声能力,能够实现准确分割。在实际应用中,为了加快二维最大相关准则阈值分割的计算速度,减少重复计算,推导了该算法的快速递推公式。递推算法节省了计算时间,使算法具有更强的实用价值。通过对低对比度、低信噪比的遥感红外图像进行试验,结果表明二维最大相关准则图像阈值分割算法具有良好的分割效果,其递推算法使其计算速度提高了近30倍。     

一种新型的多种群微粒群算法

针对微粒群算法容易出现早熟问题,提出一种动态种群与子群混合的微粒群算法（SPSDPSO）。该算法在微粒群搜索停滞时对微粒进行分群,在子群内部通过微粒随机初始化以及个体替代策略提高优化性能,在子群进化一定代数后重新混合为一个种群继续优化,种群进化与子群进化交替进行直至满足算法终止条件。SPSDPSO的种群与子群混合进化策略增强了群体多样性,并且使得子群体之间能够进行充分的信息交流。收敛性分析表明,SPSDPSO以概率1收敛到全局最优解。函数测试结果表明,新算法的全局收敛性能有了显著提高。     

方向性多层抽样继承排除全搜索算法

运动估计是视频压缩中的关键技术,是视频编码中的主要开销.全搜索算法是最简单可靠的块匹配算法.本文在传统全搜索算法的基础上,提出一种方向性多层抽样继承排除全搜索算法(DMSSEA).本文算法通过数理统计的方法设置判别条件,在全搜索中引入提前终止;并通过抽样计算降低计算量,提高计算灵活度;通过分层判别提高判别效率;通过对图像方向性的利用,提高了终止效率.该算法在保证运动估计全局最优的同时大大减少了搜索点数,提供高清晰度的视频编码.     

用免疫进化算法(IEA)计算正丁醇分子的横截面积

根据Gibbs和Langmuir两种关系式,推导出表面张力(σ)与浓度(c)相关的数学模型。用免疫进化算法(IEA)优化模型中的参数,计算正丁醇溶液的最大饱、吸附量和分子的横截面积,结果与文献值相一致。免疫进化算法用于表面张力的数据处理,平均相对误差为1.77%,取得满意结果。免疫进化算法用于计算正丁醇分子的横截面积,原理直观、简便、易行,不必知道其不同浓度中,表面张力的内在机理,为计算其溶液的最大饱和吸附量和分子横截面积、表面张力的数据处理及参数优化,另辟新径。