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在过去几十年里,许多多目标进化算法被广泛应用于解决多目标优化问题,其中一种比较流行的多目标进化算法是基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)。花朵授粉算法是一种启发式优化算法,但迄今为止,花朵授粉算法在基于分解的多目标进化算法领域的研究还非常少。本文在基于分解的多目标进化算法的框架下,将花朵授粉算法拓展至多目标优化领域,提出一种基于分解的多目标花朵授粉算法(MOFPA/D)。此外,为了保证非支配解的多样性,本文提出一种基于网格的目标空间分割法,该方法从找到的Pareto最优解集中筛选出一定数量且分布均匀的Pareto最优解。实验结果表明,基于分解的多目标花朵授粉算法在收敛性与多样性方面均优于基于分解的多目标进化算法。 相似文献
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针对基于人工特征的背景感知相关滤波(CACF)算法在形变、运动模糊、低分辨率情形跟踪效果较差以及跟踪器遇到严重遮挡等情形容易陷入局部最优而导致跟踪失败的问题,提出一种融合重检测机制的卷积回归网络(CRN)目标跟踪算法。在训练阶段,将相关滤波作为CRN层融入进深度神经网络,使网络成为一个整体进行端到端训练;在跟踪阶段,通过残差连接融合不同网络层及其响应值,同时引入重检测机制使算法从潜在的跟踪失败中恢复,当响应值低于给定阈值时激活检测器。在数据集OTB-2013上的实验表明,所提算法在50个视频序列上精确度达到88.1%,相比原始CACF算法提高9.7个百分点,在具有形变、运动模糊等属性的视频序列上相比原始算法表现更优秀。 相似文献
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考虑到现有无人机搜索问题研究中无人机、移动目标仅有一方具有远距离探测能力的设定,已经无法体现出战场环境下双方的博弈关系。针对这一不足,基于stackelberg均衡策略,结合多步预测的思想,提出了stackelberg多步博弈策略,实现了无人机、目标都具有远距离探测能力的博弈搜索。通过建立无人机、目标各自的路径收益函数,使双方能够根据不同时刻的博弈状态选择相对应的函数,实现无人机的动态路径规划。仿真结果表明所提出策略完全适用于该博弈模型,比贪婪策略具有更高的搜索效率,大大提高了目标捕获率。 相似文献
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针对复杂视频场景中难以分割特定目标的问题,提出一种基于双重金字塔网络(DPN)的视频目标分割方法。首先,通过调制网络的单向传递让分割模型适应特定目标的外观。具体而言,从给定目标的视觉和空间信息中学习一种调制器,并通过调制器调节分割网络的中间层以适应特定目标的外观变化。然后,通过基于不同区域的上下文聚合的方法,在分割网络的最后一层中聚合全局上下文信息。最后,通过横向连接的自左而右结构,在所有尺度中构建高阶语义特征图。所提出的视频目标分割方法是一个可以端到端训练的分割网络。大量实验结果表明,所提方法在DAVIS2016数据集上的性能与较先进的使用在线微调的方法相比,可达到相竞争的结果,且在DAVIS2017数据集上性能较优。 相似文献