一种改进的基于遗传算法的人脸识别方法

针对常见的基于PCA的人脸识别方法在识别过程中所遇到的计算量大、分类特征不佳等问题,提出了基于遗传算法的PCA+2DPCA的人脸识别方法,并通过实验,利用ORL人脸数据库验证了该方法的可行性。     

基于改进结构保持数据降维方法的故障诊断研究

传统基于核主成分分析(Kernel principal component analysis, KPCA)的数据降维方法在提取有效特征信息时只考虑全局结构保持而未考虑样本间的局部近邻结构保持问题, 本文提出一种改进全局结构保持算法的特征提取与降维方法.改进的特征提取与降维方法将流形学习中核局部保持投影(Kernel locality preserving projection, KLPP)的思想融入核主成分分析的目标函数中, 使样本投影后的特征空间不仅保持原始样本空间的整体结构, 还保持样本空间相似的局部近邻结构, 包含更丰富的特征信息.上述方法通过同时进行的正交化处理可避免局部子空间结构发生失真, 并能够直观显示出低维结果, 将低维数据输入最近邻分类器, 以识别率和聚类分析结果作为衡量指标, 同时将所提方法应用于故障诊断中.使用AVL Boost软件模拟的柴油机故障数据和田纳西(Tennessee Eastman, TE)化工数据仿真, 验证了所提方法的有效性.     

基于改进的遗传算法航班进港排序模型研究

根据不同飞机间尾流间隔建立了以航班总延误时间为目标函数的排序模型,提出了基于精英策略下“截断＋锦标赛”的复合选择算子、均匀交叉算子等策略的遗传算法,并按自适应的交叉、变异概率计算和十进制直观编码方式对其进行了改进。基于这种改进的遗传算法,仿真模拟得到进港航班总延误时间为1571s,比先到先服务方法（FCFs算法）和传统的遗传算法得到的总延误时间分别减少了465s和187s。说明该改进方法能明显提高求解性能,减少航班延误时间。     

一种新的基于KPCA和改进ε-SVM的入侵检测模型

提出一种新的结合核主成分分析（Kernel Principal Component Analysis,KPCA）和遗传算法（Genetic Algo-rithm,GA）的支持向量机（Support Vector Machine,SVM）入侵检测模型。在新模型中,使用多层SVM分类器来判断网络行为是否为攻击行为,KPCA用于对SVM的输入数据进行预处理,以降低特征向量的维数和缩短训练时间,使用改进的核函数N-RBF来消除属性间差异所导致的噪声,GA算法用来优化SVM三个参数的选择。仿真实验表明,与其他检测模型相比,该模型具有更高的预测精度、更快的收敛速率和更好的泛化性能。     

基于改进遗传算法的动态路径规划研究

在静态路网模型的基础上构建时间依赖的动态路网模型数据库,进行动态路径规划问题研究。针对传统遗传算法在解决此问题中存在的“早熟收敛”、局部搜索能力差等问题,对其进行下列改进：结合随机选择和趋于终点方向的种群初始化策略,在保持初始种群多样性的同时提高其个体质量;根据空间邻近关系选择交叉位置点,有效保留父代优良基因,同时避免“早熟收敛”;采用节点适应度的局部搜索策略,根据路段所属道路等级、转弯类型、实时路况以及与局部路段终点的夹角四个影响因子,构建当前节点邻接节点的适应度,提高局部搜索能力。研究结果表明,改进后的遗传算法具有更好的收敛效果和收敛稳定性,满足行进中的动态最优路径规划对求解精度和效率的要求。     

基于改进KPCA的语音特征提取方法

语音特征提取问题取决于参数.针对特征参数识别准确性,通过核主成分分析方法应用于语音特征提取中.但核主成分分析方法的计算过于复杂,不利于提高系统实时性.为提高语音识别系统的鲁棒性和增强实时性,提出基于K-均值聚类的核主成分分析方法.通过K-均值聚类的方法对每个语音信号的语音帧进行聚类,采用聚类的中心代表类的特征,再用核主成分分析方法进行特征提取,不但减少了存储空间和计算的复杂度,而且通过把原始特征向量向低维子空间投影,达到降噪和去冗余的效果.仿真结果证明:所提方法在相似识别率的情况下提高了识别速度,能满足语音识别的实时性要求,并在噪声环境下具有较好的鲁棒性.     

基于KPCA的发动机失火故障诊断研究

针对国六排放标准对汽车发动机失火故障诊断提出的新要求,提出一种基于KPCA的发动机多传感器数据驱动的失火故障诊断模型。该方案选取了发动机传感器网络中6个与失火关联度较高的传感器数据,分别进行数据处理和特征提取;然后使用KPCA对特征矩阵进行降维融合,挖掘特征之间的非线性关系,从而形成对发动机运行状态相对综合的评价;再以T2统计量和Q统计量作为指标进行失火故障诊断;最后通过发动机仿真数据集验证了该方案进行失火故障诊断的准确率。     

基于KPCA的HVAC系统传感器故障诊断

传感器状态的好坏很大程度上影响暖通空调(HVAC)系统的运行,对其展开故障诊断十分必要。核主成分分析(KPCA)方法通过集成算子与非线性核函数计算高维特性空间的主元成分,有效捕捉过程变量中的非线性关系,将其用于传感器常见4种故障的诊断,先用Q统计量进行故障监测,再用T2贡献量百分比变化来识别故障。实验结果表明:KPCA方法具有很好的故障监测与诊断能力。     

一种基于遗传算法改进的蚁群聚类算法

基于K-means算法改进的蚁群聚类算法需要用户凭借经验事先输入聚类数k。针对此缺点,对该算法进行了改进,提出了一种基于遗传算法改进的蚁群聚类算法,采用启发式搜索自动搜索最佳聚类数k,使聚类数与实际问题相符,以便获得更好的聚类结果。实验结果证明,算法在聚类应用中是可行的、有效的。     

基于自适应正交遗传算法的多故障诊断研究

提出了能根据当前进化的种群状态自适应调整局部搜索空间大小的正交局部搜索算子,并与遗传算法相结合形成了自适应正交遗传算法.在概率因果模型的基础上,将自适应正交遗传算法成功用于电路的多故障诊断.实验进一步证明了算法的有效性.     

蚁群算法及其改进形式综述

蚁群算法是一种具有许多优良特性的模拟进化算法,已经成功地解决了许多复杂的组合优化问题。但是蚁群算法并不完善。本文介绍蚁群算法的模型及其存在的问题,并综述蚁群算法的多种改进形式,最后对蚁群算法将来的研究方向作出预测。     

一种蚁群聚类算法

提出一种蚁群优化聚类算法,用于将N个对象优化分成K个不同的划分;该算法采用全局信息素更新策略和启发式信息构造聚类解,通过提高信息素在求解过程中的利用率加快了聚类速度,通过使用启发式信息提高了算法的搜索效率,使用均匀交叉算子改善了聚类解的质量;在几个模拟的数据集和UCI机器学习数据集上测试该算法的性能,并与其它几个启发式算法进行比较;计算结果表明该算法具有更好的解的质量,更少的函数估计次数和更少的运行时间.     

改进的遗传蚁群混合算法在 TSP 中的应用

针对遗传算法和蚁群算法的不足,提出一种改进的遗传蚁群混合算法。该混合算法通过判定最优解的改良情况,将遗传算法和蚁群算法动态串行融合,以充分利用遗传算法的全局搜索能力和蚁群算法的正反馈机制。同时,依据信息素在正反馈过程中的重要作用,提出一种改进的带奖惩项的信息素更新机制。仿真计算结果表明,本文提出的混合算法在求解TSP方面,收敛速度和求解质量均较传统的遗传算法及蚁群算法要好。     

带佳点交叉算子的非均匀窗口蚁群算法

基本蚁群算法具有较强的鲁棒性,但收敛慢并容易陷入局部最优。针对这些缺陷,通过将蚂蚁的搜索空间缩减在非均匀的小窗口中,减少了蚂蚁的搜索时间。并将佳点集遗传算子引入到解的优化中来,提出了带佳点杂交算子的非均匀窗口蚁群算法,从本质上探索蚁群算法的寻优能力。实验结果表明:新提出的算法明显快于基本蚁群算法,佳点集杂交算子对解的优化有较好的作用。但需要继续探索避免陷入局部最优的方法,以及算法各部分所采用的方法的平衡问题。     

基于改进蚁群算法的多机器人任务分配方法

研究了动态环境下多机器人对多目标点的探测;针对通常采用的是单物品拍卖的方法进行任务分配但是无法得到全局最优解的缺点,提出了用组合拍卖的方法来解决多机器人的任务分配问题;由于组合拍卖(WDP)本身是一个NP-hard的问题,所以文中通过对蚁群算法进行改进,成功地解决了此类任务分配问题;实验表明,该算法有效地缓解了容易出现的早熟停滞现象,达到较好的最优解,收敛速度快且求解质量稳定,满足了多机器人动态任务分配的要求。     

结合蚁群算法的改进粗糙K均值聚类算法

粗糙集理论是一种处理边界对象不确定的有效方法。将粗糙集与K均值结合的粗糙K均值聚类算法,具有简单高效且可处理聚类边界元素的特点,但同时存在缺陷。针对粗糙K均值聚类算法对初始点敏感,经验权重设置忽略数据差异性,阈值设置不合理导致聚类结果波动性大的缺陷,本文提出结合蚁群算法的改进粗糙K均值聚类算法,改进的算法中使用蚁群算法中随机概率选择策略和信息素更新的正负反馈机制,以及采用动态调整算法阈值和相关权重的方法,对粗糙K均值聚类算法进行优化。最后采用UCI的Iris、Balance-scale和Wine数据集分别对算法进行实验。实验结果表明,改进后的粗糙K均值聚类算法得到的聚类结果准确率更高。     

基于启发式机制的改进蚁群算法

针对蚁群算法在求解最短路径问题时收敛速度慢,容易陷入局部最优解的问题,提出基于启发式机制的改进蚁群算法.在蚁群系统（ant colony system,ACS）算法基础上通过候选节点到目标点的距离动态调整启发函数,提高收敛速度;算法陷入局部最优时,引入惩罚函数,使当前最优路径上的信息素快速下降而降低蚂蚁下一次搜索正反馈的影响,避免算法陷入局部最优.仿真实验表明,在复杂环境中,包括终点处存在凹形障碍物时,该算法在解的质量和收敛速度上都显示出了良好的性能.     

基于改进蚁群算法的WSN路径优化

针对无线传感器网络(WSN)路径优化问题,提出一种改进蚁群算法的WSN路径优化方法,结合遗传算法和蚁群算法的优点,在蚁群算法中引入遗传算法选择、交叉和变异算子,提高算法收敛和全局寻优能力。仿真对比实验结果表明,改进蚁群算法提高了WSN路径优化效率和成功率,有效延长了WSN的生命周期,改善了网络整体性能。     

基于蚁群遗传算法混合编程的函数优化

为研究连续函数优化问题,基于图解的蚁群系统,提出二进制蚁群算法,并实现与遗传算法混合编程,以提高求解效率。算例表明,蚁群-遗传算法混合编程求解连续优化问题,收敛速度快,计算精度高,可用于求解实际工程问题。     

基于改进蚁群算法的众包配送路径研究

针对现有O2O外卖众包配送的经验依赖性和随机性问题，建立以距离成本和时间惩罚成本之和最小化为目标的带有单侧软时间窗的需求可延迟的开放式车辆路径优化模型，并借助高德地图API接口获得各实际节点的经纬度信息和各节点间距离。改进蚁群算法在状态转移规则中添加下一步移动的潜在客户数量影响因子，同时将确定性搜索与随机性搜索结合，缩小蚂蚁搜索范围。仿真实验结果表明，相较于标准蚁群算法和标准粒子群算法，改进蚁群算法在求解质量和效率上均具有明显的优势。