采用病毒粒子群优化算法的飞行器航迹规划

针对飞行器航迹规划问题, 对基本粒子群算法进行了改进, 提出一种基于病毒粒子群优化算法的飞行器航迹规划方法。该方法结合生物病毒进化系统理论, 在基本粒子群算法中引入病毒种群, 通过执行反向代换和转导算子两种操作, 利用病毒的水平感染和垂直传播能力来维持主群体粒子种群和病毒种群之间的信息交换, 保证了航迹规划中粒子个体的多样性, 提高了算法的局部搜索能力, 解决了基本粒子群优化算法容易使粒子陷入局部最优、收敛速度慢的问题。仿真实验结果表明, 在相同的约束条件下, 所提出的方法能够更快更有效地生成满足要求的航迹。     

基于等级制度的病毒进化遗传算法

按照适应度将主群体分成高等主子群和低等主子群,病毒也相应地分为小病毒群和大病毒群。高等主子群个体感染小病毒后其显性值产生小尺度变化,低等主子群个体感染大病毒后其显性值产生大尺度变化,使优良个体在自身区域小范围内搜索,而不良个体则远离自身区域进行搜索,从而提高其搜索速度和精度。实例证明,改进算法在性能上优于传统病毒进化遗传算法。     

病毒进化的离散差分进化超声图像特征选择

选择具有识别作用的超声图像淋巴结区域特征对临床诊断具有重要价值。针对目前特征选择算法收敛速度慢和容易陷入局部极小值的问题,提出病毒协同进化的离散差分进化的颈部淋巴结超声图像特征选择算法。该算法主要利用病毒感染操作进行宿主个体的变异,在维持宿主个体多样性的同时保留最优的搜索信息,提高了算法的适应度函数值和进化速度。在临床颈部淋巴结超声图像中进行实验验证,分类精度达到98%,而算法平均收敛迭代次数仅为30次,表明本文所提算法是正确有效的。