光散射模型参量反演中的遗传模拟退火算法

为了研究遗传模拟退火算法在光散射模型参量反演中的迭代搜索性能问题,分别采用遗传模拟退火算法和单一遗传算法迭代搜索了几种介质的双向反射分布函数模型的相关参量。将两种算法的反演结果与在特定激光波长下的双向反射分布函数实验数据进行了对比,通过理论分析和实验验证,取得了两种算法所得到的拟合值,两种拟合值都与实验数据吻合得较好;同时比较了遗传模拟退火算法和单一遗传算法在迭代次数、计算时间和均方误差等之间的差异。结果表明,两种算法在不同介质表面双向反射分布函数模型参量反演时都可以得到满意的结果,且前者优化效果更优。这一结果对研究不同算法的迭代搜索性能是有帮助的。     

光散射模型参量反演中的遗传模拟退火算法

为了研究遗传模拟退火算法在光散射模型参量反演中的迭代搜索性能问题,分别采用遗传模拟退火算法和单一遗传算法迭代搜索了几种介质的双向反射分布函数模型的相关参量.将两种算法的反演结果与在特定激光波长下的双向反射分布函数实验数据进行了对比,通过理论分析和实验验证,取得了两种算法所得到的拟合值,两种拟合值都与实验数据吻合得较好;同时比较了遗传模拟退火算法和单一遗传算法在迭代次数、计算时间和均方误差等之间的差异.结果表明,两种算法在不同介质表面双向反射分布函数模型参量反演时都可以得到满意的结果,且前者优化效果更优.这一结果对研究不同算法的迭代搜索性能是有帮助的.     

自适应遗传退火算法在薄膜椭偏测量中的应用

将自适应遗传模拟退火混合算法应用于薄膜椭偏测量的反演问题中.由于模拟退火算法的基本思想是跳出局部最优解而得到全局最优解,因此将模拟退火思想引入到遗传算法,遗传算法和模拟退火算法相结合,组建自适应遗传模拟退火算法,从而综合了全局优化和局部搜索的特点,并通过模拟计算,验证了此方法在薄膜椭偏测量问题中的可行性及有效性,为解决...     

两种确定热控涂层性能退化模型参数的组合优化算法

针对航天器热控涂层性能退化预测问题,提出了自适应模拟退火回火算法和自适应综合遗传算法.利用美国Teflon型涂层材料短时间地面模拟实验数据对上述两种算法进行了模型参数求解.并将所得预测曲线与美国9年时间跨度的Teflon型涂层材料地面模拟实验数据进行比较,比较结果表明了模拟退火回火算法以及自适应综合遗传算法对解决航天器...     

两种确定热控涂层性能退化模型参数的组合优化算法

针对航天器热控涂层性能退化预测问题,提出了自适应模拟退火回火算法和自适应综合遗传算法。利用美国Tenflon型涂层材料短时间地面模拟实验数据对上述两种算法进行了模型参数求解。并将所得预测曲线与美国9年时间跨度的Teflon型涂层材料地面模拟实验数据进行比较,比较结果表明了模拟退火回火算法以及自适应综合遗传算法对解决航天器热控涂层性能退化预测问题是可行的和有效的。     

改进的遗传算法在(N+M)容错系统优化中的应用

根据(N M)容错控制系统模型高度非线性和复杂性的特点，尝试用一种改进的遗传算法来实现对此类复杂模型的优化求解。模拟退火和分层遗传算法是2种较好的改进遗传算法性能的方法，通过对其进行研究，将这两种思想有机地结合起来，提出了一种基于模拟退火机制的分层遗传算法。该算法以分层遗传算法流程作为主体流程，把模拟退火机制融入其中，用以调整优化群体。并将他应用于(N M)容错系统的数学模型的优化。仿真结果表明，该算法与传统遗传算法相比，不仅能增强算法的全局收敛性，还能加快遗传进化速度，得到满意的全局最优解。     

遗传算法在光散射模型参数反演中的应用

介绍了一种通过遗传算法参数反演获取目标样片BRDF模型参数的方法.根据样片在特定激光波长(0.86μm)下的BRDF实验数据,将遗传算法应用于样片表面BRDF数学模型的参数反演中,获取样片的BRDF模型参数.实验数据曲线表明,通过遗传算法参数反演所获得的拟合曲线与实验数据吻合得很好,结果表明,利用遗传算法所得到的结果具有较好的一致性.     

基于遗传/模拟退火算法的蒸发波导反演研究

在实现雷达海杂波反演蒸发波导剖面的寻优运算中,应用遗传算法时把握全局的能力较强,但局部搜索能力较差,易出现早熟收敛现象;应用模拟退火算法时具有较强的局部搜索能力,但全局搜索能力较差,运算效率不高.针对此问题,将两种算法进行了融合,并分析了遗传/模拟退火混合算法的参数选取及抗噪性能.利用模拟海杂波功率进行了仿真试验,结果表明:遗传/模拟退火混合算法能够互相取长补短,适用于一定噪声干扰范围内解决反演蒸发波导剖面的问题.     

基于遗传模拟退火算法的DNA多序列比对研究

针对生物信息学中DNA多序列比对问题,提出了一种基于遗传算法和模拟退火算法相结合的求解算法:在遗传模拟退火算法中,利用模拟退火算法针对遗传算子进行改进来提高算法的效率,由遗传算法进行全局搜索,模拟退火算法用于局部寻优,防止遗传算法的早熟收敛。通过与经典比对算法ClustalX和经典遗传算法进行比对研究,结果表明该算法是有效的。     

网格环境下基于惩罚策略的任务调度模型及动态算法

文中结合克隆选择算法,模拟退火算法和遗传算法的优点,提出了一种改进的混合克隆退火遗传算法,并将该算法应用于网格计算任务调度问题的求解之中.该算法先通过克隆,退火交叉和高斯变异等操作来产生一组新的抗体,然后再对所产生的抗体进行模拟退火,直到退火温度不能再降低为止,从而求得问题的最优解.理论分析和实验结果表明这种任务调度算法优于其他调度算法,并可以成功地应用于网格环境下的任务调度问题.     

基于光子晶体光纤的分立式拉曼放大器

主要研究了基于光子晶体光纤的宽带分立式拉曼放大器的优化设计方法。简化了多波长抽运宽带光纤拉曼放大器的传输方程, 得到优化设计的模型及目标函数。对传统的优化算法进行了改进, 提出了一种新的遗传模拟退火算法, 该算法同时利用遗传算法和模拟退火算法的优点。设计了两个分立式光纤拉曼放大器, 一个采用双波长抽运, 另一个采用四波长抽运。仿真结果表明, 光子晶体光纤可以用来设计成为短长度、高效的分立式光纤拉曼放大器。     

光散射模型中遮蔽函数的参数反演

介绍了一种通过遗传模拟退火算法进行参数反演获取目标样片BRDF 模型参数的方法。将BRDF五参数统计模型中遮蔽函数的四个参数作为未知参数,利用在激光波长下目标样片的BRDF 实验测量数据,通过遗传模拟退火算法进行模型参数反演,获得上述样片BRDF 统计模型的九个模型参数,结果表明,与遮蔽函数四个参数取经验值情况相比较发现,九参数BRDF 统计模型的均方误差更小一些,并且通过反演出的遮蔽函数四个参数,得到上述样片在几种入射角情况下遮蔽函数随散射角的分布情况,所反演的遮蔽函数四个参数能反映材料表面的粗糙程度。     

改进优化算法FBG传感网复用能力的研究

针对布拉格光栅在构成传感网络时会出现光谱重叠的问题,通过对模拟退火算法中退火因子的修改,以及在退火过程中给予合理的回温操作,改进了算法的计算效率和收敛性,并将改良后的退火算法与粒子群算法结合,可对光谱重叠中各个光栅的波长进行识别。通过对单个及多个光谱重叠的识别结果分析,验证了本算法对光谱重叠的区分具有可行性。实验结果表明:当三个光栅发生两个光谱重叠现象时,改进模拟退火的粒子群算法能够对其光栅进行识别和区分,并且能够将波长的辨识误差控制在±5 pm左右。     

超磁致伸缩执行器磁滞模型的参数辨识

准确辨识磁滞模型参数是保证超磁致伸缩执行器位移控制精度的关键,而单一算法难以实现对超磁致非线性模型参数的精确辨识。该文提出了一种新型混合优化策略,即改进的遗传退火算法,并将其应用于对超磁致伸缩执行器位移磁滞模型参数的辨识。该算法兼顾了遗传算法和模拟退火算法的优点,同时还引入了机器学习原理,将模拟退火算法作为遗传算法中的种群变异算子,并将模拟退火算法中的抽样过程与遗传算法相结合。此算法不仅充分发挥了遗传算法并行搜索能力强的特点,且增强和改进了遗传算法的进化能力,同时提高了系统的收敛性和收敛速度,避免最优解的丢失。通过仿真和试验研究表明,该算法相对于遗传算法有更高的精度,可有效精确辨识超磁致伸缩执行器磁滞模型的参数。     

A physics-based algorithm for retrieving land-surface emissivityand temperature from EOS/MODIS data

The authors have developed a physics-based land-surface temperature (LST) algorithm for simultaneously retrieving surface band-averaged emissivities and temperatures from day/night pairs of MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) data in seven thermal infrared bands. The set of 14 nonlinear equations in the algorithm is solved with the statistical recession method and the least-squares fit method. This new LST algorithm was tested with simulated MODIS data for 80 sets of hand-averaged emissivities calculated from published spectral data of terrestrial materials in wide ranges of atmospheric and surface temperature conditions. Comprehensive sensitivity and error analysis has been made to evaluate the performance of the new LST algorithm and its dependence on variations in surface emissivity and temperature, upon atmospheric conditions, as well as the noise-equivalent temperature difference (NEΔT) and calibration accuracy specifications of the MODIS Instrument. In cases with a systematic calibration error of 0.5%, the standard deviations of errors in retrieved surface daytime and nighttime temperatures fall between 0.4-0.5 K over a wide range of surface temperatures for mid-latitude summer conditions. The standard deviations of errors in retrieved emissivities in bands 31 and 32 (in the 10-12.5 μm IR spectral window region) are 0.009, and the maximum error in retrieved LST values falls between 2-3 K     

基于遗传退火算法的MTI 滤波器设计方法

动目标显示(MTI)是雷达杂波抑制的重要技术之一,MTI 滤波器系数和脉冲参差比设计对MTI 的抗杂波性能至关重要。遗传退火算法将模拟退火算法过程溶入遗传算法,同时克服了遗传算法容易陷入局部最优和模拟退火算法收敛速度慢的缺点。文中介绍了一种将遗传退火算法应用于MTI 滤波器的设计方法,该方法可找到最优MTI 滤波器。实验结果表明,针对给定的MTI 滤波器设计要求,该方法能快速完成优化遍历,优化后滤波器性能提升明显。     

基于改进模拟退火的遗传算法求解0-1背包问题

引入改进的模拟退火思想来改进遗传算法.本算法结合了遗传算法和模拟退火算法的优点,并有效地克服了各自的弱点,使其在优化性能、优化效率和可靠性方面具有明显的优越性.运用本算法求解不同种群规模的0-1背包问题,数值试验结果表明,算法既具有较快的收敛速度,又能够收敛到最优解,优于遗传算法和模拟退火算法.     

基于遗传算法的二维双阈值Otsu图像分割算法

为了提高图像分割的精度和效率,提出了一种基于遗传算法的二维双阈值最大类间方差法的图像分割算法。该方法用两个阈值同时考虑了图像像元点灰度信息的范围和像元点之间相关信息,并对未处理区域做了后处理,以提高分割的精度和鲁棒性。为了提高分割速度,给出了一种改进遗传模拟退火算法。实验结果表明,文中提出的方法比传统的二维最大类间方差法更加完整、快速地分割出复杂背景中的图像。