混沌遗传算法优化管网状态神经网络模型

针对BP算法易陷入局部最优，提出将一种新的混沌遗传算法（CGA）用于全局优化给水管网状态神经网络模型的初始权阈值.该算法将混沌搜索与自适应遗传算法相结合，根据混沌运动的初值敏感性、内在随机性以及遍历性的特点，通过混沌映射搜索自适应遗传算法的较优初始种群，并利用自适应遗传算法进一步寻优，对混沌映射和遗传进化进行循环计算直至达到最大进化代数，最终获得BP模型的较优权阈值.实例分析结果表明，与自适应遗传算法（AGA）相比，该算法搜索稳健，全局搜索能力强，并且新算法优化模型具有更高的预测性能.     

混沌模拟退火粒子群优化算法研究及应用

针对粒子群优化算法容易陷入局部极值点、进化后期收敛速度慢、精度较差等缺点,提出混沌模拟退火粒子群优化(PSO)算法.引入混沌理论对粒子群优化算法的参数进行自适应调整,提高了算法的全局收敛性能|采用模拟退火(SA)算法,依据概率性的劣向转移,以一定概率接受劣解,使算法具有跳出局部最优而实现全局最优的能力.引入自适应温度衰变系数,使模拟退火算法能够根据当前环境自动调整搜索条件,从而提高算法的搜索效率.通过7个经典函数测试混沌模拟退火粒子群优化算法的性能,并将其应用于Job Shop调度问题.仿真实验结果表明,采用新算法有效地克服了停滞现象,增强了全局搜索能力,与遗传算法、粒子群优化算法相比寻优性能更佳.     

自适应遗传算法在建筑结构优化中的应用

遗传算法易搜索到全局最优解，但局部寻优能力差且易发生早熟、随机漫游现象. 基于对本文所采用的基本遗传算法的原理和实施过程介绍的基础上，针对其缺陷提出改进措施：利用混沌序列的“遍历性、随机性、规律性”的特点生成初始种群；采用最优个体储存、最差个体替换策略. 在改进遗传算法的基础上，又引入自适应的交叉、变异概率公式，幅度系数调节交叉率、变异率形成自适应遗传算法. 通过十五杆平面桁架的数值算例，自适应遗传算法的优化结果、优化进程与基本遗传算法、改进遗传算法进行了对比，验证自适应遗传算法的优越性能.     

新型混合粒子群优化算法

针对粒子群算法易陷入局部极值、精度低等缺点,提出了一种基于模拟退火与混沌思想的新型粒子群优化算法(SA-CPSO).在该算法的初始阶段,对粒子位置进行混沌初始化,并引入模拟退火算法对每个粒子的适应度进行评价;在该算法运行过程中根据群体适应度方差对粒子群进行混沌更新;最后通过对几种经典函数的测试计算,结果表明,相对于标准粒子群算法,该新型混合算法提高了局部搜索能力和搜索精度,并有效避免了早熟现象的产生.     

基于万有引力思想的遗传算子

借鉴万有引力搜索算法和局部搜索思想,对遗传算法中的算术交叉和非均匀变异算子进行了改进,将万有引力搜索和混沌搜索引入新算子.新算子能够充分利用最优个体信息,兼具有全局搜索与局部搜索性能.仿真实验表明,新算子不但加快了算法的收敛速度,而且提高了求解精度.     

基于局部搜索机制快速求解TSP问题的自适应遗传算法

提出了一种基于局部搜索机制快速求解TSP的遗传算法.基于局部搜索机制,自适应地将标准遗传算法与局部启发式算法结合,使得局部启发式算法只在有效改善种群个体质量的情况下才允许执行,有效地避免了因局部搜索次数过多而引起的陷入局部最优和计算负担过重现象的发生.仿真结果表明,该算法具有较强的全局优化能力及较快的收敛速度,在求解TSP问题时有较高效率.     

改进自适应遗传算法的结构优化设计

介绍了离散变量的结构优化设计方法——遗传算法(Genetic Algorithms)的来源和运行参数。考虑到遗传算法在运算过程中表现出的缺点以及交叉率和变异率的选取对遗传算法的搜索能力和搜索效果的影响,同时为了提高遗传算法的收敛性,避免发生早熟收敛,对遗传算法进行了改进,引入一种基于个体适应度值的自适应遗传算法。并通过算例表明这种改进自适应遗传算法较基本遗传算法是更有效的,提高了算法的运行效率和计算精度。     

基于逆序与对偶组合算子的小生境遗传算法

在逆序算子和对偶算子的性能研究基础之上,设计了逆序与对偶组合遗传算子,增强了局部搜索性能．通过引入共享机制小生境技术,并且采用自适应策略,对种群的多样性进行有效保护。构造了一种基于逆序与对偶组合算子的小生境遗传算法,较好地解决了局部搜索与全局搜索之间的矛盾,保证了算法的全局收敛性．算例测试表明该算法具有较强的整体寻优能力．     

基于逆序与对偶组合算子的小生境遗传算法

在逆序算子和对偶算子的性能研究基础之上,设计了逆序与对偶组合遗传算子,增强了局部搜索性能．通过引入共享机制小生境技术,并且采用自适应策略,对种群的多样性进行有效保护。构造了一种基于逆序与对偶组合算子的小生境遗传算法,较好地解决了局部搜索与全局搜索之间的矛盾,保证了算法的全局收敛性．算例测试表明该算法具有较强的整体寻优能力．     

柔性作业车间调度问题的一种混合进化算法

目的 为了克服现有求解柔性作业车间调度问题的算法所存在的早熟现象、收敛速度慢等不足,提出了一种混沌遗传粒子群算法.方法 将遗传算法中的交叉变异策略引入到粒子群算法中,并在遗传粒子群算法中引入了混沌技术.结果 新的混沌遗传粒子群算法,提高了收敛速度和求解精度,有效解决了柔性作业车间调度问题.结论 通过一组测试函数比较了遗传算法、粒子群算法和混沌遗传粒子群算法的性能.仿真计算表明:混沌遗传粒子群算法具有收敛快、优化性能好的优点.     

最小二乘支持向量机的参数优选方法及其应用

参数选择是支持向量机研究领域的重要问题,它本质上是一个优化搜索过程.以遗传算法和粒子群算法为基础探讨了基于两者的混合智能算法,将杂交操作、变异操作引入PSO算法中,同时,在种群随机搜索过程中嵌入确定性的模式搜索,使得算法可以在任何阶段进行精细搜索;在此基础上,提出了基于混合智能的最小二乘支持向量机方法(LS-SVM),以最小化k-fold交叉验证误差为评价函数,利用混合智能算法优化LS-SVM参数.最后结合实例对该方法进行了实证检验,并对结果进行分析.     

A hybrid genetic algorithm based on mutative scale chaos optimization strategy

In order to avoid such problems as low convergent speed and local optimal solution in simple genetic algorithms,a new hybrid gentic algorithm is proposed.In this algorithm,a mutative scale chaos optimization strategy is operated on the population after a genetic operation.And according to the searching process.The searching space of the optimal variables is gradually diminished and the regulating coefficient of the secondary searching process is gradually changed which will lead to the quick evolution of the population.The algorithm has such advantages as fast search,precise results and convenient using etc.The simulation results show that the performance of the method is better than that of simple genetic algorithms.     

基于遗传神经网络的入侵检测模型

针对入侵检测系统中存在的对入侵事件高误报率和漏报率问题,提出了遗传神经网络,该方法基于遗传算法的全局搜索和BP网络局部精确搜索的特性,利用遗传算法优化网络初始权重,将遗传算法和BP算法有机结合．实验结果表明,该算法正确鉴定合法的用户矢量为93％,发生7％的误报率．与BP、GA算法相比,分别高出2．875％和5．562％．     

Multi-objective route planning approach for timely searching tasks of a supervised robot

To performance efficient searching for an operator-supervised mobile robot, a multiple objectives route planning approach is proposed considering timeliness and path cost. An improved fitness function for route planning is proposed based on the multi-objective genetic algorithm （MOGA） for multiple objectives traveling salesman problem （MOTSP）. Then, the path between two route nodes is generated based on the heuristic path planning method A ＊. A simplified timeliness function for route nodes is proposed to represent the timeliness of each node. Based on the proposed timeliness function, experiments are conducted using the proposed two-stage planning method. The experimental results show that the proposed MOGA with improved fitness function can perform the searching function well when the timeliness of the searching task needs to be taken into consideration.     

A Novel Tracking-by-Detection Method with Local Binary Pattern and Kalman Filter

一种基于LBP和KF增强的检测-跟踪方法

#$TAB王忠立¹,贾春肖¹,#$TAB蔡伯根¹,樊俐彤¹,陶传奇²,张志毅²,王银灵²,张敏²,吕国艳²

(1．北京交通大学,电子信息工程学院,北京 100044;

2．青岛四方车辆股份有限公司,青岛 266111)

创新点说明：

1）针对TLD算法存在对光照变换时稳定性不够好的问题,通过试验分析发现,原算法中检测器的性能对此有很大影响。本文将LBP特征描述子集成到算法的Tracking-by-detection框架中,通过一个判别模块来确定是采用NN检测器,还是LBP检测器,较好的解决了原算法的这一问题。实验证明,改进后的算法,正确性、召回率等指标都有较大改善。

2）TLD算法的计算复杂度较高,不能实时跟踪。经过LBP特征描述子改进后的算法（TLD_ULBP）复杂度也略高于原来的算法。为了提高算法效率,采用Kalman滤波来预测目标搜索区域。论文给出了KF滤波预测的详细过程及策略,并对算法的性能进行了评估。

3）通过大量实验对改进后的算法在准确率、召回率、F-measure等指标上进行了验证,除极个别测试视频外,绝大多数视频下都有较大改善。另外,通过实验发现,经过KF加速,所提出的方法在实时性和精度上都有较好提升。

关键词：TLD算法;LBP;卡尔曼滤波

     

基于自适应遗传算法的图像匹配

为了解决图像匹配中计算速度慢和匹配精度不高的缺陷，提出了一种基于自适应遗传算法(AGA)的匹配方法，该算法与传统遗传算法的不同在于其交叉概率和变异概率随个体的适应度值而变化，避免了后者易陷入局部极值的缺陷，从而增强了算法的快速性和全局收敛性能．图像与模板的相关值是一多峰值函数，模板匹配实质上是多峰值寻优过程．将AGA应用到图像匹配，是以相关值为适应度函数，通过选择、交叉、变异等遗传操作，对遗传个体进行迭代寻优，找出图像中的最佳匹配点．实验结果表明，基于该算法的图像匹配具有运算量小、匹配精确等优点，且算法稳定．     

混沌系统的一种广义同步方法

为了实现适用范围更广泛、同步性能更好的混沌广义同步,研究并提出了混沌系统的一种新的广义同步方法.在混沌系统拆分为线性和非线性两部分的基础上,通过添加适当的反馈控制,将混沌的广义同步的问题转化成为线性的混沌同步误差系统的稳定性问题.通过对混沌同步误差系统的极点配置,可以改善混沌广义同步的性能.结果表明,方法原理简单,适用于一般的混沌系统以及超混沌系统.     

基于改进粒子群算法的体绘制传递函数设计

为降低体绘制过程中人机交互的复杂性,提出一种体绘制传递函数的自动设计方法.该方法把对传递函数的抽象评价转变为对绘制图像的显式评价,然后将传递函数的设计转变为一个多参数优化问题,并使用改进的粒子群算法进行自动寻优.图像的评价使用图像信息熵、差分熵、边界熵和主观评价的融合方法.针对粒子群算法易于陷入局部最优的缺点,结合遗传算法的思想对粒子群算法进行改进.该方法在体绘制应用中,具有更好的全局搜索能力和更高的收敛速度.实验结果表明,在一般体绘制应用中,本文的方法可以在1.0～2.0min内完成传递函数设计,实现用户满意的体绘制效果.     

Maneuvering target track-before-detect method using dynamic programming

The maneuverability coverage of the traditional dynamic programming track-before-detect (DP-TBD) algorithm is limited to the range of the default valid state transitions. To overcome the above limitation, a novel DP-TBD algorithm suitable for maneuvering targets is proposed. By means of state transitions optimizing, the efficiency of the status searching for the maneuvering target is improved, and the searching range is extended. Through transfer speed weighting, the energy accumulation can be carried out according to the target motion tendency. Without altering the input parameters, the proposed method can detect targets with both strong and weak maneuverability. The performance of the proposed algorithm and that of the traditional method are compared through simulation experiments. The applicability of the algorithm is verified by real measured data.