双边拆卸线平衡问题优化模型及算法研究北大核心CSSCI

分析大型产品在双边布局拆卸线上的作业情形,构建双边拆卸线平衡问题优化模型,并提出一种变邻域搜索遗传算法进行求解。所提算法针对任务可在左右两边工位并行分配的特点,设计了基于一维正负整数排列的染色体编码方式,以节省存储空间;在个体进化时采用变邻域搜索策略,以拓展搜索范围提高搜索质量;通过设置扰动阈值对个体实施干扰,以加快跳出局部最优。最后,采用不同规模算例验证所提算法的高效性。     

双边拆卸线平衡问题优化模型及算法研究

分析大型产品在双边布局拆卸线上的作业情形,构建双边拆卸线平衡问题优化模型,并提出一种变邻域搜索遗传算法进行求解。所提算法针对任务可在左右两边工位并行分配的特点,设计了基于一维正负整数排列的染色体编码方式,以节省存储空间;在个体进化时采用变邻域搜索策略,以拓展搜索范围提高搜索质量;通过设置扰动阈值对个体实施干扰,以加快跳出局部最优。最后,采用不同规模算例验证所提算法的高效性。     

基于文化基因算法的开放车间调度问题研究

针对开放车间调度问题,运用了文化基因算法进行优化求解。在文化基因算法的框架中,既有种群中的全局搜索,又包含针对问题自身特点的局部搜索,为解决开放车间调度问题提供了一种新的算法。按照文化基因算法的思想和特点,将爬山法作为局部搜索策略加入到全局搜索策略所用到的遗传算法中,通过对开放车间调度问题的邻域结构进行研究,加入爬山搜索法进行优化求解。基于40个标准算例,通过与下界值的比较,验证了所提算法在解决具有较大搜索空间的调度问题时,其拥有更出色的算法性能。     

基于遗传算法的航向测量误差分析

提出了一种基于遗传算法的高精度航向测量误差分析的方法，测量模型由2台全站仪组成．通过最佳保留策略和带约束条件的遗传算子，保证该算法具有全局搜索能力．分析结果表明，遗传算法的搜索空间仅为整个搜索空间的0．03％，该模型在现有码头条件下航向测量的精度可达到4“，满足对舰船导航设备高精度航向标校的要求．     

一种自适应混沌局部搜索策略的遗传算法

提出了一种自适应混沌局部搜索策略的遗传算法(ACLSGA),它是遗传算法中每一代的所有个体经过一次遗传操作之后得到一个最佳个体,通过自适应策略决定是否在最佳个体附近进行混沌局部搜索。实验结果表明:ACLSGA比具有精英保留选择机制的实数编码的遗传算法(RGA)的全局搜索能力强,收敛速度快。     

遗传算法在超大结构倾斜度监测中的应用

主要提出一种基于遗传算法的高精度倾斜度监测模型的误差分析方法,通过适值标定的改进遗传算法,保证在约束的局部区域内保留最佳策略。实验分析结果表明,遗传算法的搜索空间为整个搜索空间的0.06%,该模型在现有的实际条件下精度可达0.283×10-4m,满足高精度的倾斜度监测要求。     

基于改进智能算法的非线性转子系统的参数辨识

为了有效的识别非线性转子系统的若干参数,提出了基于遗传算法、蚁群算法和邻域搜索算法的混合方法（Ne-GAAC）,该算法利用遗传算法的快速随机搜索能力的优点,形成了蚁群算法的初始信息素分布和寻优区间,同时利用了蚁群算法正反馈以及具有分布式并行全局搜索能力的优点,最终在解收敛后采用局部邻域搜索算法得到精确解,算例结果表明,该方法可以有效的识别非线性转子系统的参数。     

采用下采样和位平面匹配的局部运动估计

针对电子稳像系统的实时性要求,提出了一种基于下采样、位平面匹配和三步搜索策略的快速局部运动估计算法。该算法将搜索比较次数由 225 次减少为 24 次而精度基本不变;利用图像下采样技术将参与估计的子图像像素增加 4 倍而运算量基本不变,提高了由于子图像中运动物体引起干扰的抵抗能力。实验表明,该算法搜索速度明显提高,而精度基本不变,所得到的匹配位置非常接近全搜索匹配法获得的匹配位置。     

基于改进遗传算法的视差拼图缝线搜索方法

为了消除视差图像拼接后的局部不一致、不连续或变形,提出一种视差拼图最优合成拼缝搜索策略.将两浇幅图象重叠区域的归一化差图象作为搜索空间,定义一个与图象高相等维数的向量作为染色体,染色体的基因表示每一行图象中的最优拼接点,采用常用的最小值搜索适应度函数作为视差图像拼缝搜索的适应度函数.针对传统遗传算法在图像整数编码搜索中收敛慢的缺陷,提出了一种基于小区间整数编码,个体互异稳态定标的组合选择策略,按基因适应度自适应重组,自适应、变步长与多点选择性的变异操作等策略的改进遗传算法.实际图像拼缝搜索实验表明:改进后算法比基本遗传算法和传统自适应遗传算法收敛速度加快.     

液晶屏字符显示缺陷检测算法研究

设计了一种基于图像匹配技术的缺陷检测算法,实现了字符缺陷的自动化检测.介绍了检测装置的总体框架和检测算法,算法的核心是提出的改进的基于形状模板的图像匹配算法,利用加权归一化向量点积相似度量计算方法,采用图像金字塔分层搜索策略,与常用的SIFT(Scale-invariant feature transform)匹配算法比较,该匹配算法具有较短的匹配时间和较高的匹配精度.通过实验,算法能够准确有效地检测出字符缺陷,避免了人工检测的误判.