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针对实践中多目标优化问题(MOPs)的Pareto解集(PS)未知且比较复杂的特性,提出了一种基于"探测"(Exploration)与"开采"(Exploitation)的多目标进化算法(MOEA)——MOEA/2E。该算法在进化过程中采用"探测"与"开采"相结合的方法,用进化操作不断地探测新的搜索区域,用局部搜索充分开采优秀的解区域,并用隐最优个体保留机制保存每一代的最优个体。与目前最流行且有效的多目标进化算法NSGA-Ⅱ及SPEA-Ⅱ进行的比较实验结果表明,MOEA/2E获得的Pareto最优解集具有更好的收敛性与分布性。 相似文献
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介绍了一种基于多目标进化算法(MOEAs)的异步电动机现场实时效率测定方法。通过对多目标算法进行优化、比较,提出使用非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-II)和强度帕累托进化算法2(SPEA2)的低侵入式方法用于异步电动机效率估算,仅需电动机运行时通过传感器检测其实时转子速度和定子电阻,而无需拆下电动机或单独做一些实验项目来获取所需参数。通过5.5kW电动机的实践表明,该方法在估算异步电动机效率方面是有效的,尤其在常规的负载范围内,用该方法的估算值与实际试验值的误差小于3%;相互比较后发现,NSGA-Ⅱ方法的估计结果略优于SPEA2方法的结果。 相似文献
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建立准确的结构动力学模型是结构响应分析的基础,由于模型简化的不确切等因素,必然会带来一定的误差,为了获得高精度的动力学分析模型,需要结合试验数据对模型进行修正。模态试验结果中包含了试件不同状态不同阶次的频率和振型信息,模型修正时需要建立多个目标函数,提出了一种基于动态加权系数的多目标模型修正方法。通过对解的群体实施进化,在每一代非劣解中,挑选各个子目标函数的局部最优解,计算各个局部最优解与子目标期望值的差距,并根据差距对加权系数动态调整,从而在进化过程中对加权系数进行优化,避免维数灾难问题,实现各个子目标函数的快速收敛。采用该方法对导弹全弹动力学模型进行了修正,子目标函数个数达到16个,与基于Pareto最优的模型修正方法相比,用较少的代数实现了各个子目标函数的收敛,提高了群体搜索的效率,取得了较好的修正效果。 相似文献
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针对多目标进化算法的种群维护和运行效率相矛盾的问题,提出了一种基于生成树的分布性维护方法,即对整个种群构造一棵生成树,定义一种密度估计指标--树聚集距离,并结合树中的最短树枝和个体度数对种群进行维护.由于树聚集距离和度数具有动态性,每移出一个个体,种群中与之相连个体的信息都会发生相应的变化,因而可即时反映出种群的分布情况.与三个著名的算法NSGA-Ⅱ、SPEA2和C-NSGA-Ⅱ的比较实验表明,该方法能在得到良好分布性解集的同时,能以较快的速度对种群进行维护,具有较好的时间效率. 相似文献
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为提高三维点云模型在特征模糊区域的分割精度,提出了一种借助多视角区域生长的分割方法。基于网格法向量方向相异性原则,初次将模型划分为不同类别的子区域,在相应区域建立点云与多视角距离图像的一一映射关系。利用Canny算子对灰度的敏锐性获取独立连通域并计算其重心坐标,根据对应关系在三维点云中提取对应点作为种子点,然后引入网格法向量的偏移角度分离邻接面,同时对剩余彼此独立的分割面按照迭代搜索最近点的原则进行提取,并利用KNN算法去除离群点实现分割优化。在选取的模型数据集上进行实验,结果表明该方法能够实现复杂点云模型的合理划分,分割精度不低于80%。 相似文献
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Wenyan Liu Xiangyang Luo Yimin Liu Jianqiang Liu Minghao Liu Yun Q. Shi 《计算机、材料和连续体(英文)》2018,55(1):71-93
Precise localization techniques for indoor Wi-Fi access points (APs) have important application in the security inspection. However, due to the interference of environment factors such as multipath propagation and NLOS (Non-Line-of-Sight), the existing methods for localization indoor Wi-Fi access points based on RSS ranging tend to have lower accuracy as the RSS (Received Signal Strength) is difficult to accurately measure. Therefore, the localization algorithm of indoor Wi-Fi access points based on the signal strength relative relationship and region division is proposed in this paper. The algorithm hierarchically divide the room where the target Wi-Fi AP is located, on the region division line, a modified signal collection device is used to measure RSS in two directions of each reference point. All RSS values are compared and the region where the RSS value has the relative largest signal strength is located as next candidate region. The location coordinate of the target Wi-Fi AP is obtained when the localization region of the target Wi-Fi AP is successively approximated until the candidate region is smaller than the accuracy threshold. There are 360 experiments carried out in this paper with 8 types of Wi-Fi APs including fixed APs and portable APs. The experimental results show that the average localization error of the proposed localization algorithm is 0.30 meters, and the minimum localization error is 0.16 meters, which is significantly higher than the localization accuracy of the existing typical indoor Wi-Fi access point localization methods. 相似文献
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基于空间收缩的并行演化算法 总被引:5,自引:2,他引:5
提出了一种基于空间收缩的求解MINLP问题的新算法。算法应用了快速有效的不完全演化搜索较优解的分布信息,通过分布信息定位最优解的可能分布,再由精英个体信息决定下次搜索空间。仿真结果表明该算法在搜索效率、应用范围、解的精确性和鲁棒性上都优于其他现存演化算法。 相似文献
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为了避免点云在人工去噪时的复杂工作流程,进一步提高点云去噪效率,在相关研究基础上,设计了一种基于混合滤波和空间密度聚类的点云去噪算法。首先,通过直通滤波去除点云的无效点;其次,采用统计滤波删除点云的大尺度噪声点;再次,利用空间密度聚类算法移除点云的小尺度噪声点。最后,通过相关点云测量数据对设计的算法进行仿真实验验证,并与传统点云去噪算法的计算结果进行对比分析。结果表明,所设计的算法去噪效果优于传统点云去噪算法。 相似文献