一种优化编码的二进制搜索RFID防碰撞算法研究

为有效解决传统二进制搜索防碰撞算法吞吐率较低的问题,提出一种改进的二进制优化编码算法。新算法利用标签序列号的唯一性和曼彻斯特编码可以准确地识别标签碰撞位置的特性,将读写器发送的字符进行二进制优化编码,从而避免了大量空闲字符的发送,并缩短了单次所发送的字符的长度。仿真实验表明,二进制优化编码算法克服了传统防碰撞算法的缺点,尤其在标签数量较多的场合,可有效减少搜索次数和搜索所发送字符的长度,提高射频识别系统的吞吐率。     

一种二进制编码的量子粒子群优化算法

针对离散空间优化问题,给出二进制编码的量子粒子群优化（ＢＱＰＳＯ）算法的设计思路,重新定义粒子的位置矢量和粒子之间的距离,提出了ＢＱＰＳＯ 算法的进化方程．通过泛函分析的方法分析了ＢＱＰＳＯ 算法的收敛性,得出全局收敛的结论,并通过多个测试函数测试了ＢＱＰＳＯ 算法的性能．求解结果验证了算法的优越性．     

一种改进二进制编码量子行为粒子群优化聚类算法

为了改善二进制量子行为粒子群优化（BQPSO）算法的收敛性能,提出了一种基于完全学习策略的改进BQPSO优化（CLBQPSO）算法,并由此设计了一种新的数据聚类方法.该算法在4个测试数据集上与其他一些聚类算法进行了聚类实验比较,实验结果表明,基于CLBQPSO的聚类算法不仅收敛速度快,而且有较好的全局收敛性,收敛精度优于其他聚类算法,聚类效果更好.     

基于空间二进制编码的阈值分割方法研究

在三维检测技术中为了得到良好的编码结果从而获取准确的三维数据,必须以清晰的阈值分割的结构光投影图案为前提.由于物体本身带有色彩和光照不均匀使得利用一般的阈值分割方法无法得到质量较好的二值化条纹图.因此根据空间二进制编码必须规范化的特点,提出了一种利用一系列投影图案而得到的基于单像素的阈值分割方法.采用新方法后,可以有效改善由于物体本身色彩和光照不均匀所引起的阈值分割结果较差的现象,得到黑白条纹清晰的二值化结构光投影图案.方法实现简单,阈值分割仅根据一系列图像中的单个像素点进行,因此不受图像中其他像素的影响,抗干扰能力强,可以很好地应用于基于空间二进制编码的形貌测量中.     

遗传算法的编码机制研究

对遗传算法中的编码机制了研究，分析了二进制与十进制编码在搜索能力和保持种群稳定性上的区别。仿真结果证实了该结论。     

一种维持种群多样性的遗传算法变异算子的研究

本文针对二进制编码遗传算法中，由于传统变异算子随机地选取基因位置而对搜索全局最优的不利影响，分析了变异位置对种群多样性的影响．提出了一种新的维持种群多样性的变异算子，其变异概率和变异位置由种群基因位的多样度和个体适应度值自适应决定．经变异后优秀的个体得以保存，且在种群中每一基因坐上两种基因的比例控制在期望的范围内．本文最后用实验验证了该算于维持种群多样性的有效性．     

基于二进制编码的蚁群优化算法及其收敛性分析

蚁群优化算法(ACO)是一种解组合优化问题的“元启发式”算法，也是一种结合了正反馈和贪婪搜索的基于种群的新方法。其思想及其应用产生于上个世纪90年代，而“蚁群优化(Ant Colony Optimization)”的确切提出则只有5年左右的时间。作为一种全新的启发式搜索算法，它在TSP，二次分配(Quadratic Assignment)和网络路由上所获得的结果完全可以与其他最优的启发式算法相媲美，甚至超越它们，并已成为当前最成功的群体智能系统之一。     

一种新型的二进制编码理论的研究

针对在互联网应用中,单一的01进制系统存在的诸多弊端,提出了不含0的12特二进制编码理论、特二进制中0的表示方法、等字长数码中高位数码的表示方法、数位相加的进位方法等,并提出了利用特二进制编码实现互联网信息安全的设计思想,为互联网的信息安全及新型互联网的研究提供了理论基础。     

一种新的优胜劣汰遗传算法

为防止进化种群早熟收敛，并考虑进化种群多样性与进化代数的关系，提出一种新的近亲交叉回避策略，该策略中实施亲交叉回避操作的下限随进化代数和种群平均海明距离变化，在此基础上提出一种新的优胜劣汰遗传算法，该算法能有效地避免近亲繁殖且体现了优胜劣汰思想，业已证明，提出的算法可以保证收敛到全局最优解，仿真结果表明，与简单遗传算法相比该算法是有效的。     

一种基于相位编码的量子遗传算法

基于量子位测量的二进制量子遗传算法在用于连续问题优化时,由于频繁的解码运算,严重降低了优化效率.针对这一问题,本文提出了一种基于量子位相位编码的量子遗传算法.该方法直接采用量子位的相位对染色体进行编码,采用量子旋转门实现染色体上相位的更新,采用Pauli-Z门实现染色体的变异.在该方法中,由于优化过程统一在空间[0,2π]<'n>进行,而与具体问题无关,因此,对不同尺度空间的优化问题具有良好的适应性.以函数极值优化为例,仿真结果表明该方法的搜索能力和优化效率明显优于普通量子遗传算法和标准遗传算法.     

一种适于求解离散问题的二进制粒子群优化算法è

分析了二进制粒子群优化算法(BPSO)的缺陷.为克服此缺陷提出了"粒子位置的双重结构编码"的概念,以此为基础给出一种新的二进制粒子群优化算法--具有双重结构编码的二进制粒子群优化算法(简称DS_BPSO).DS_BPSO算法既保留了PSO的优点,又非常适用于求解离散优化问题.对随机3-SAT测试实例的数值计算表明:该算法的性能远远超过BPSO算法.     

遗传算法三种编码策略的比较研究

分析了遗传算法的二进制、实数、十进制编码策略实现方法,根据各编码的特点,设计了相应的改进遗传策略。以前馈神经网络权值优化问题为例,用计算机仿真实验的方法研究了三种编码策略对各遗传算法性能的影响。研究结果表明,若同时强调搜索效率和搜索准确性,宜采用实数编码的改进遗传算法;若只强调搜索准确性,则应优先考虑十进制编码的改进遗传算法。研究的结论为遗传算法在高维连续参数优化问题中编码策略的选取提供了理论指导。     

遗传算法的一种新颖编码研究

提出了一种新的基于N进制分部编码算子的遗传算法．该编码算子首先将每个基因值用N进制的浮点数表示，然后将其分为整数部分和小数部分，分别重新编码组成染色体；相应的选择、交叉、变异算子采用符号编码的思想，充分利用N进制浮点数的特点进行设计．在遗传算法开始阶段，该编码算子进行整数部分和小数部分的遗传操作，使得遗传算法在早期具有很强的全局搜索能力，避免陷入局部极值；在后期进行小数部分的遗传操作，使得遗传在后期具有很强的局部搜索能力，能够很快地搜索到全局极值．通过理论分析，证明了N进制分部编码算子与传统的浮点数编码和二进制编码算子相比具有优越性，并通过典型函数的仿真进行了验证．     

基于布尔型粒子群优化算法的网络编码优化

针对布尔型粒子群优化算法存在容易陷入局部极值和收敛速度慢的缺点,提出一种带扰动因子的自适应调整惯性权重和学习因子取1概率的布尔型粒子群优化算法,并把这种改进的布尔型粒子群优化算法用于网络编码的优化以得到具有最小编码边的编码方案.对两个人工拓扑进行优化得到的结果表明,基于布尔型粒子群优化算法最小化编码边方案的收敛速度和精度都优于基于遗传算法最小化编码边的方案的速度和精度,能有效用于网络编码的优化.     

N状态二进制一致性算法设计及其优化

针对二进制一致性算法扩展性差、经验依赖性强的缺点,提出了一种N状态分布式二进制一致性算法。首先,基于Gossip算法的平均一致性思想和轮盘赌思想,更新无线传感器网络状态均值和当前状态均值的偏差程度,计算所有可能更新状态的初始概率分布;然后,利用遗传算法优化初始概率分布,得到准确率较高的最优概率分布。仿真结果表明,在相同状态个数条件下,本文所设计的算法具有更好的准确率和收敛时间。     

基于二进制编码结构光测量系统的标定方法

针对基于二进制编码结构光的三维形貌测量系统,利用交比投影不变原理,提出了一种可同时标定摄像机模型参数与投影光平面方程参数的方法。另外,为了克服原系统只能求取部分光平面方程的缺点,利用靶标坐标系与摄像机坐标系之间的约束关系,提出了一种间接标定光平面一般方程的方法。本文阐述了该测量系统的测量原理,提出了标定方案,给出标定结果。实验结果验证了理论分析的正确性和应用的可行性。     

视频编码中算术编码的二进制化研究

二进制化是自适应二进制算术编码中的重要步骤,在二进制级别进行概率估计与编码,能有效降低编解码计算复杂度。本文提出一种新型二进制化方法,根据相邻变换块的非零系数个数存在的高度相关性,对变换块的非零系数个数进行自适应二进制化;在设计二进制化算法的过程中,还针对概率分布近似对称的情况,提出一种简化的将语法元素映射为码字序号的规则。实验结果表明,与传统方法相比,新的算法能在压缩效率相当的前提下,有效降低计算复杂度。     

基于遗传算法的网络编码优化

在前人优化研究方法的基础上,结合网络编码优化问题自身的特点提出了新的解决方案.首先是算法的预处理部分:1) 给出了统一的方法由不同的资源描述函数生成遗传算法所必须的适应值函数,使得各种不同的网络编码资源优化问题都能利用同样的遗传算法模型;2) 通过检验有多条输入链路的输出链路进一步缩小优化算法的搜索范围.其次,针对网络编码资源优化问题随机解几乎不能让所有接收者都达到组播速率的特点,在一般的遗传算法中加入以下新的处理:1) 在初始化阶段使用更为精细的算法产生更高质量的初始成员.2) 在遗传算法每次循环开始时额外调用初始成员生成算法,加入一定数量的新成员,从而避免了局部性问题.3) 对于不能达到最大组播速率的网络编码方案,基于各个接收者各自的接收速率确定更为合适的适应值而不是统一设为?1,从而使这些方案也能参与算法的进一步处理而不是完全被淘汰.模拟实验结果显示,新的优化算法不仅运行得更快,而且输出的网络编码方案所消耗的资源也更少.     

基于二进制矩阵的RS编码优化算法

现有RAID系统的编码算法不能同时具备较高的执行效率和较强的容错能力。为此,提出一种基于二进制矩阵的RS编码优化算法。使用RS编码中有限域内乘法运算得到转换后的二进制矩阵,采用多分法对其进行优化,从而减少编码时的异或运算次数,以此设计优化算法。实验结果表明,该算法的执行效率较高,容错能力较大。     

基于上下文的自适应二进制算术熵编码

H.264在主要档次中采纳了基于上下文的自适应二进制算术编码（CABAC）的熵编码方案。深入研究了CABAC的二进制化、上下文建模和自适应二进制算术编码器,并利用测试模型进行测试,实验结果表明：在相同测试序列下,CABAC和CAVLC相比的确能节省较大的比特率。