Elitism-based immune genetic algorithm and its application to optimization of complex multi-modal functions

A novel immune genetic algorithm with the elitist selection and elitist crossover was proposed, which is called the immune genetic algorithm with the elitism （IGAE）. In IGAE, the new methods for computing antibody similarity, expected reproduction probability, and clonal selection probability were given. IGAE has three features. The first is that the similarities of two antibodies in structure and quality are all defined in the form of percentage, which helps to describe the similarity of two antibodies more accurately and to reduce the computational burden effectively. The second is that with the elitist selection and elitist crossover strategy IGAE is able to find the globally optimal solution of a given problem. The third is that the formula of expected reproduction probability of antibody can be adjusted through a parameter r, which helps to balance the population diversity and the convergence speed of IGAE so that IGAE can find the globally optimal solution of a given problem more rapidly. Two different complex multi-modal functions were selected to test the validity of IGAE. The experimental results show that IGAE can find the globally maximum/minimum values of the two functions rapidly. The experimental results also confirm that IGAE is of better performance in convergence speed, solution variation behavior, and computational efficiency compared with the canonical genetic algorithm with the elitism and the immune genetic algorithm with the information entropy and elitism.     

一种多模态函数优化的免疫算法

结合免疫系统的研究成果,并基于克隆选择原理和免疫网络理论,设计并实现一种多模态免疫优化算法。算法的主要操作算子包括Baldwin效应设计、克隆选择、超变异及通过免疫网络调整对抗体相似性抑制等。通过对不同的多模态测试函数进行仿真实验,证明了算法具有较强的多模态函数优化能力。     

宽电压输入双接地单相非隔离光伏并网逆变器

针对现有双接地光伏逆变器在阴影条件下由于欠压而停机的问题,提出一种宽电压输入双接地单相非隔离光伏并网逆变器。该拓扑由升压单元和双接地逆变器构成,逆变器无共模漏电流,且在阴影条件仍能正常工作。采用多模态协同控制,减小逆变器各元器件的电压应力,并使得升压单元只需在欠压时工作,减少升压单元承受的功率,减小逆变器体积和重量;每个模态只有1个功率管高频开关,提高了逆变器的效率。详细分析拓扑构成、工作原理和控制策略。最后,搭建一台原理样机,验证理论分析。     

平面静力pushover方法综述

综述了静力pushover方法的研究进展,总结了pushover方法存在的问题,对高级pushover方法(多模态pushover方法;适应性pushover方法)理论与实施步骤做了简要讨论,最后总结了高级pushover方法当前的研究方向及发展趋势。     

多模态人机交互综述

多模态人机交互旨在利用语音、图像、文本、眼动和触觉等多模态信息进行人与计算机之间的信息交换。在生理心理评估、办公教育、军事仿真和医疗康复等领域具有十分广阔的应用前景。本文系统地综述了多模态人机交互的发展现状和新兴方向,深入梳理了大数据可视化交互、基于声场感知的交互、混合现实实物交互、可穿戴交互和人机对话交互的研究进展以及国内外研究进展比较。本文认为拓展新的交互方式、设计高效的各模态交互组合、构建小型化交互设备、跨设备分布式交互、提升开放环境下交互算法的鲁棒性等是多模态人机交互的未来研究趋势。     

电动汽车的双向DC-DC变换器多模态控制方法

针对当前电动汽车功率控制过程中存在负载跳变抗干扰性能差、响应速度较慢等问题,提出一种应用于电动汽车的双向DC-DC变换器多模态控制方法。文章详细分析了电动汽车双向DC-DC变换器的拓扑结构和升降压控制模式;结合不同工况下的变换器工作状态,分析电压和电流模式控制,得出其电压、电流开闭环函数;利用多模态控制方法,由变换器的功能控制单元下达电压、电流环给定信号来实现功率波动平抑控制;在MATLAB中搭建了仿真模型。仿真结果表明,文章所提出的控制方法能够较好地实现双向DC-DC变换器的功率波动平抑功能,具有稳定性好、对负载跳变抗干扰性能强、响应速度快的特点。     

基于硬注意力机制的多模态视频字幕的处理

传统的视频字幕生成模型大多都采用编码器—译码器框架。在编码阶段,使用卷积神经网络对视频进行处理。在解码阶段,使用长短期记忆网络生成视频的相应字幕。基于视频的时序相关性和多模态性,提出了一个混合型模型,即基于硬注意力的多模态视频字幕的生成模型。该模型在编码阶段使用不同的融合模型将视频和音频两种模态进行关联,在解码阶段基于长短期记忆网络的基础上加入了硬注意力机制来生成对视频的描述。这个混合模型在数据集MSR-VTT(Microsoft research video to text)上得到的机器翻译指标较基础模型有0.2%~3.8%的提升。根据实验结果可以判定基于硬注意力机制的多模态混合模型可以生成视频的精准描述字幕。     

基于优育子群迁徙策略的多模态遗传算法研究

通过分析小生境遗传算法(NGA)的不足,提出了用于优化计算时多模态遗传算法的完全收敛性问题.结合传统梯度进化技术,设计了基于优育子群迁徙策略的遗传算法(MBGA),并分析了其运行机理和完全收敛特性.采用新算法与NGA进行了对比仿真实验,不仅验证了所提算法的完全收敛性结论,同时验证了其求解多模态问题的有效性、完全收敛能力及其收敛的稳定性.     

基于图像生成的多模态视网膜图像配准方法

针对多模态视网膜的全局粗配准,提出了一种基于图像生成的多模态视网膜配准方法. 不同于当前主流的提取多模态视网膜图像血管再进行配准的方法,使用GAN模型对不同模态的视网膜图像进行像素级映射,再通过特征点匹配的方式计算图像仿射矩阵,实现图像粗配准. 基于彩色眼底图像与荧光素血管造影图像的实验结果表明,该方法与当前主流的视网膜粗配准方法相比,具有快速且鲁棒的优势.     

带有精英保留机制的混合差分化学反应算法

传统智能算法在求解复杂的带有多峰特点的优化问题时, 由于其计算量和变异方式的限制很容易陷入局部最优, 并且不具备跳出局部最优进行二次搜索等能力。针对这一问题, 本文提出了混合差分的化学反应算法, 在利用化学反应算法(CRO)良好的全局搜索能力的同时, 使用差分变异策略来加强算法的计算精度。对于优秀分子可能在反应中被消耗掉的现象, 有针对性地加入了精英保留机制来保持种群的优良。本文选取了CEC2005中的测试函数, 特别是几个带有多峰特点的复杂测试函数来分析改进算法的各项性能, 并与几个改进的智能算法进行了对比实验。最终验证改进算法在提高计算精度和全局搜索能力两方面具有良好的效果。