多变异策略差分进化算法的研究与应用

标准差分进化(DE)算法在高维多峰等复杂函数优化时易出现早熟现象,并且算法后期收敛速度较慢。为此,研究2种标准差分进化算法的变异策略(DE/rand/1和DE/best/1),并将其进行串行组合,提出一种多变异策略的差分进化算法(MDE)。在4个Benchmark函数上的测试结果表明,在多变异策略下,通过对MDE算法控制参数的调整能有效拓展和平衡改进后算法的全局与局部搜索能力,其所得最优解的精度、算法的收敛速度都较标准差分进化算法有明显优势,能较好地解决电力负载分配问题。     

复杂三维曲面覆盖算法研究

针对无线传感器网络中三维空间曲面覆盖问题进行研究,建立传感器节点的三维感知模型,考虑到曲面的不规则性,曲面凸点会成为节点感知过程中的障碍物,形成三维空间中特有的三维感知盲区。首先从理论上对简单曲面进行分析,计算出实现有限曲面全覆盖所需的最少节点数,在对三维曲面进行网格划分以及根据三维感知盲区改进适应度函数后,引入差分进化（DE）算法对随机部署在三维空间中的传感器节点的位置坐标进行优化,通过大量仿真实验得出实现目标曲面全覆盖所需的最少的节点数,引入误差率,通过提出的测试准则验证了引用DE算法解决简单三维曲面覆盖问题的有效性。最后将DE算法运用到解决复杂三维曲面覆盖问题中,取得了良好的效果。     

双群体伪并行差分进化算法研究及应用

为了提高差分进化算法的全局搜索能力和收敛速率,本文提出了一种双群体伪并行差分进化算法.该算法结合差分进化算法DE/best/2/bin变异方式局部搜索能力强、收敛速度快,和DE/rand/1/bin变异方式全局搜索能力强、鲁棒性好的特点,采用串行算法结构实现并行差分进化算法独立进化、信息交换的思想.为使初始化个体均匀分布在搜索空间,提高算法收敛到全局最优解的鲁棒性,提出了一种基于平均熵的初始化策略.典型Benchmarks函数测试和非线性系统模型参数估计结果表明,该方法能显著提高算法的收敛速率和全局搜索能力.     

一种带有随机变异的动态差分进化算法

提出一种带有随机变异的动态差分进化算法.在这个算法中,两种不同的变异策略DE/rand/1和DE/best/1通过线性递减加权组合策略产生新的变异策略,以便动态利用DE/rand/1和DE/best/1的优点,并且引入一种指数递增交叉概率算子、线性递减缩放因子和一种随机变异机制以进一步提高算法的全局寻优能力.通过四个标准测试函数的测试结果表明,该算法是一种收敛速度快、求解精度高、鲁棒性较强,更适合求解高维复杂的全局优化问题.     

基于Memetic框架和改进DFP局部搜索的改进差分进化算法

为提高差分进化(DE)算法对性连续优化问题的求解能力、增强算法的适应性,提出了一种基于局部快速收敛算法的Memetic进化算法。改进了Davidon-Fletcher-Powell方法,得到了具有强搜索能力的局部搜索算法——NDFP。当进化过程中出现具有优秀特质的个体时,NDFP可以使该个体沿着局部最优解的方向快速进化。为综合NDFP和DE的优势,提出局部搜索的执行策略来平衡全局搜索和局部搜索的关系,使得NDFP对DE的优化具有更为广泛的适应性。在CEC2005和CEC2013 Benchmark的53个测试函数上的实验结果表明,同DE/current-to-best/1、SaDE和EPSDE算法相比,NDFP-DE进化算法具有更高的求解精度和稳定性。     

改进差分进化算法优化BP神经网络用于入侵检测

为解决BP神经网络应用于入侵检测时检测率较低、训练时间过长的问题,对改进差分进化算法(SAMDE)优化BP神经网络并用于入侵检测的可行性进行研究。该算法引入模拟退火算法(SA)和一种融合DE/rand/1与DE/best/1的变异算子对差分进化算法进行改进以提高其全局寻优能力。用改进后的算法优化BP神经网络权值阈值。通过逐次的迭代训练使BP神经网络收敛,将优化过的BP神经网络用于入侵检测。仿真实验结果显示,优化的BP网络在收敛速度和精度方面有明显提升,用于入侵检测时提高了检测准确率,缩短了训练时间。     

一种基于密度聚类的小生境差分进化算法

针对基本差分进化算法早熟收敛的缺陷,提出了一种基于密度聚类的小生境差分进化算法。该算法基于DE/rand/2/bin变异方式全局搜索能力强、鲁棒性好和DE/best/2/bin变异方式局部搜索能力强、收敛速度快的特点,首先初始化一个没有子种群的全局种群,再在全局种群中采用DE/rand/2/bin进行迭代搜索,并对其中的个体进行聚类,当聚类簇中的个体数目达到规定的最小规模时形成一个小生境子种群,然后在各子种群中采用改进的DE/best/2/bin进行迭代搜索并重新进行聚类,从而提高进化过程中种群的多样性,增强算法跳出局部最优的能力。仿真实验表明,该方法能显著提高算法的收敛速度和全局搜索能力,有效避免早熟收敛。     

差分进化粒子群混合优化算法的研究与应用

对基本粒子群算法（PSO）和差分进化算法（DE）进行了分析,有机结合两种进化算法提出了一种新型差分进化粒子群混合优化算法,该算法将优化过程分成两阶段,两分群分别采用PSO算法和DE算法同时进行。迭代过程中引入进化速度因子并通过群体间的信息交流阻止算法陷入局部最优。对4个高维复杂函数寻优测试表明算法的鲁棒性、收敛速度和精度,全局搜索能力均优于常规PSO和DE。将提出的改进算法用于乙烯收率软测量建模,应用结果表明模型精度较高、泛化性能较好。     

改进差分进化算法辨识加药凝絮过程参数

针对标准差分进化算法收敛速度慢,容易陷入局部最优从而导致收敛精度不高的缺点,提出将DE/rand/1和DE/best/1线性加权相结合以及自适应重构交叉概率因子的改进差分进化算法.该算法中变异策略采用将DE/rand/1和DE/best/1通过线性模拟退火加权策略相结合,交叉因子则根据进化代数自适应重构,使得算法在初期重视全局搜索能力以找到全局最优可能解,后期重视局部收敛速度,以提高算法寻优能力和收敛速度.最后将该算法和其他改进差分进化算法用于城市供水水处理过程的加药凝絮参数辨识中,仿真结果表明,该算法相对于其他3种算法具有更快的收敛速度和更好的收敛精度,所得模型对检验数据的误差平方和很小,表明该模型准确可靠,为投药过程的前馈反馈控制和水厂的优化运行打下了良好基础,具有很好的实际意义.     

基于余弦自适应差分进化算法的输电网故障诊断

为了提高输电网故障诊断数学解析模型的求解效率,保证故障元件辨识的准确性,提出了基于余弦自适应差分进化(Cosine Adaptive Differential Evolution,CADE)算法的故障诊断方法.CADE算法针对差分进化算法变异策略和受控参数难于确定的问题,以变异策略DE/rand/1和DE/best/1...     

水下CMUT动态性能仿真与测试的研究

目前CMUT以其频带宽、易集成阵列化、无需匹配层、灵敏度高等优点成为水下超声传感器在研究及应用推广方面的一个新热点。主要开展了对CMUT动态性能的仿真与测试。首先利用SIMULINK对CMUT发射和接收性能进行动态仿真分析,并建立实验平台,以仿真结果作为依据对CMUT动态性能进行了测试,同时实现了CMUT水下初步探测。本研究为CMUT的设计提供了有利的依据。     

一种高性能SiO2-SnO2氢气传感器

本文通过溶胶-凝胶法制备了介孔SiO2粉体,比表面积为1 148.02 m2/g,孔径约2.7 nm。通过丝网印刷的方法在SnO2气体传感器表面制备了介孔SiO2改性层,研究了改性层厚度对其气敏性能的影响。通过对500×10^-6和1 000×10^-6氢气、10×10^-6乙醇、10×10^-6丙酮和10×10^-6苯的测量,改性层对乙醇和丙酮的响应有抑制作用,对氢气的响应有显著的提高。当SiO2改性层厚度为15μm时,在250℃下,对1 000×10^-6氢气的响应值相对改性前传感器最大可提高到6.35倍。本文同时对选择性提高的机理进行了探讨。     

基于多传感器的室内三维定位算法研究

针对消防员在日常救援过程中难以准确获知自身位置坐标的问题,采用姿态传感器和气压计,提出一种室内三维定位算法(ITPA)。在ITPA算法中,根据加速度的幅值均方根、加速度的幅值方差和角速度的幅值均方根,实现过零监测,从而获知消防员的行走步数。根据气压计的数据,采用高度获取,卡尔曼滤波和异常数据处理等操作,获知消防员的高度,并判断其移动行为。通过二维移动距离计算和位置获取操作获知二维坐标。根据消防员的行为对其三维坐标观测值进行修正,并采用Kalman融合算法估计消防员的当前三维位置坐标。实验结果表明:在直行行走、楼梯行走和综合行走下,ITPA算法都能获得较接近真实路线的消防员室内三维位置,降低了算法的步数误差、距离误差和漂移误差,比FINS,IPNS和IPA3D算法更优。     

基于节点速度和能量的MPR节点集选择

考虑到无人机群在协同完成任务时对时延的高要求,选用先验式路由协议OLSR(Optimized Link State Routing)协议。但无人机自组网中无人机节点高速移动和能量有限的特性,使得OLSR选举出来的MPR(Multi-Point Relay)节点可能会因此而丧失MPR资格,从而导致时延增加,网络开销增大。针对该问题,提出一种基于节点速度和能量的MPR集选择算法,运用HELLO分组在邻居探测的过程中感知节点能量和速度,之后在MPR选举前根据节点速度和能量对一跳邻居进行预处理,从而使速度快能量低的节点永不成为MPR节点。排除掉节点后,在节点意愿值相同的情况下再次对节点的速度和能量进行加权计算,选出最优MPR节点。仿真结果表明,基于节点速度和能量的MPR集选择算法在时延、吞吐量、节点能量消耗三个指标都具有良好的特性。     

阻抗匹配抑制时差式气体超声波流量计零漂

时差式气体超声波流量计在测量时现会出现零漂过大的问题,导致整体系统计量准确度不高。针对这种情况,提出了一种通过匹配流道中同一探头在发射状态下的输入阻抗和接收状态下的输出阻抗来抑制零漂的方法。利用贴片电容抬高信号激励端的阻抗,使之脱离与地虚短的状态,避免同一探头在发、收状态切换时的电路结构变化。保持探头谐振频率不变,使超声波探头发收电路固有延时在顺、逆流测量时相等。利用互相关法使顺逆流信号中固有延时相互抵消,实验结果表明,阻抗匹配有效抑制了零漂,20℃时零点误差被抑制在0.000 48 m3/h内,符合1.5级气体流量计国家标准。     

青藏高原冻土温度64通道监测系统设计

为了服务青藏高原铁路建设需要,本文在分析青藏高原冻土水热物理特性基础上,研究了冻土测试专用热敏电阻的非线性特性,通过实验逐点测试传感器温度值并进行分段拟合,得到热敏电阻的阻温关系曲线。结合青藏高原恶劣自然环境,设计了一种适应于青藏高原不同深度冻土温度监测系统。引入四线制方法,巧妙地设计了64通道温度监测电路,实现了不同深度冻土温度监测功能。根据测试精度要求,提出一种温度校正方法,解决了热敏电阻测量不稳定,信号畸变等问题。经过系统性能分析与实验室测试,结果表明系统能够满足不同深度冻土温度监测精度要求,功耗较低,具有良好的工作性能。     

基于七元传声器阵列的声源定位算法及性能分析

为了准确定位声源所在空间位置,提高声源定位性能,在分析方位估计算法的基础上,建立七元传声器阵列模型,提出一种声源定位算法。根据阵元间的矢量关系,推导出声源方位计算公式,实现声源定位。利用阵列参数,水平偏角、仰角和声源到阵元中心距离,与定位性能关系,对测距测向精度进行分析。结果表明,该算法声源坐标误差为1.0%,方位角误差为0.5%,具有较好的定位效果。     

基于全固态离子选择性电极的多巴胺生物传感器研究

提出了一种全固态的多巴胺离子选择性电极。该电极以金作为导电基底,聚(苯乙烯磺酸钠)掺杂的聚(3,4-乙烯二氧噻吩)(PEDOT/PSS)作为固态电解质,电解质层上覆盖多巴胺敏感膜,将12-冠醚-4(CE)和四苯硼钠(NaTPB)合成产物CE-TPB作为敏感膜的离子载体。经过优化后的多巴胺传感器在多巴胺浓度为10^-5 μmol/L^10^-2 μmol/L范围内呈线性相关,斜率为(52.09±0.38)mV/decade,检测下限达到(7.69±0.77)μmol/L。此外,对多巴胺传感器的抗干扰性、动态响应特性、一致性与重复性以及使用寿命等电极性能进行了测试,均具有良好的表现。     

基于链路时间预测的移动Ad Hoc网路由

移动Ad Hoc网络是一种自组织、无基础设施的网络。而节点的自由移动促使链路频繁的断裂。为此,提出基于链路连通时间预测路由LDPR(Link Duration-Prediction-based Routing)。LDPR路由先通过节点运动信息,预测链路的连通时间。然后,再依据链路的连通时间计算路由生成时间,并选择两条路由生成时间长的路由协同传输数据,一条路由作为主路由,另一条路由作为备用路由。通过双路由机制,提高数据包的传输效率。实验数据表明,相比于传统的按需距离矢量AODV(Ad Hoc On-demand Distance Vector)路由,LDPR路由在吞吐量和端到端传输时延方面的性能得到有效改善。     

移动无线传感网的移动感知路径选择算法

为解决稀疏网络环境下移动传感节点的区域全覆盖和数据传输问题,提出一种移动无线传感网的移动感知路径选择算法(MSPS)。在MSPS算法中,用数学公式表示邻居网格集合、区域覆盖率、数据传输时延、节点平均能耗等参数。采用机会路由算法进行数据传输,并建立能保证全覆盖监测区域且权衡数据传输时延、数据传输率和节点平均能耗的移动路径选择优化模型。提出到目标网格的路径寻找方法、初始染色体的确定方法和染色体适应度值计算方法。最终提出修正的多种群遗传算法求解优化模型,获得移动传感节点的最优移动方案。仿真结果表明:不管监测区域内是否存在障碍物,MSPS算法都能提高数据传输率,降低数据传输时延和节点丢弃的总数据量。在一定的条件下,MSPS算法比SGA、TCM_M、RAND_D和RAND算法更优。