基于数据同化的图像融合方法研究

数据同化凭借其在数值预报中将观测数据与理论模型相结合的特点,目前广泛应用于遥感图像处理及图像融合领域。文中介绍了数据同化的含义和数据同化系统的构成,并分析了其应用于图像融合的原理;结合现有的研究成果着重分析了数据同化框架下结合不同优化算法的图像融合方法,并对其进行分类比较,给出了各方法的优缺点和研究成果及应用;最后在总结了各种基于数据同化的图像融合方法普遍存在的问题的基础上,探讨了进一步发展与研究的方向。     

受强弱关系理论启发的改进人工蜂群算法

针对原人工蜂群算法在寻优过程中存在收敛精度不高、容易陷入局部最优的问题,提出一种改进人工蜂群算法(SWT-ABC)。将社会学中强弱关系模型化并引入多子群矩阵式蜂群结构,定义了强关系个体从三个方向随机引导搜索,加快算法收敛速度和提高收敛精度;为增强算法跳出局部最优的能力,定义了弱关系个体交互以实现子群间信息交流来提升种群多样性;增加侦查蜂反向学习机制并确定合适的蜜源上限,能有效提升目标函数评价次数的利用效率。通过基准测试函数的数值实验并与12种改进算法进行对比,改进后的人工蜂群算法收敛精度更高、全局寻优能力更强,并且在高维优化问题求解中仍具备良好的收敛性能。     

融合了K近邻与密度峰值算法的K-means算法

初始聚类中心的随机选择,根据主观经验确定类簇数等问题时常伴随着原始K-means算法。为了攻克以上问题,改进算法采用峰值法以及融合了K近邻算法的密度峰值算法逐一调整。通过在UCI数据集上测试及与原始K-means算法、最大最小距离距离算法在准确率、稳定性和处理数据速率方面的比较,其中最为突出的是,改进算法的准确率达到了96%以上。     

基于RBF神经网络优化的装备保障系统效能评估

针对现有装备保障系统效能评估方法存在依赖专家经验、主观性强等问题,提出一种基于径向基函数（RBF）神经网络优化的装备保障系统效能评估方法。通过完备交叉与预变异策略对遗传算法（GA）进行改进,利用改进的GA对RBF神经网络中心、宽度及输出权值进行全局寻优,并采用优化的RBF神经网络实现装备保障系统效能评估。仿真结果表明,该方法相比AGA-RBF和GA-RBF评估方法能更准确地评估装备保障系统效能值,并且可在一定程度上降低评估过程中主观因素的影响,确保评估结果更客观真实。     

基于转矩分配函数的开关磁阻电机的效率优化方法

开关磁阻电机使用传统的转矩分配函数(TSF)控制时虽然可以起到一定的抑制转矩脉动的作用,但却由于换相阶段电流峰值过高,电流可控性下降等问题使得其在换相阶段出现较为明显的转矩脉动,以及较高的铜耗。针对这一问题,提出了一种基于TSF的开关磁阻电机的效率优化方法。将电机特性作为约束条件,以铜耗为优化目标建立最优化模型,利用多重嵌套的遗传算法将该最优化模型应用于Simulink仿真中,得到不同参数下最优的电流参考曲线。再根据不同转速下对电机性能的需求,进一步筛选权重参数,从而得到最优的电流参考曲线。仿真和实验结果表明,该方法能够有效地降低换相阶段的电流峰值、降低电流控制难度,进而在较低转速下抑制转矩脉动、在较高转速下提高效率。     

考虑恶劣天气的班轮多阶段重调度方法

受恶劣天气影响的船舶调度是一个非常复杂的优化问题,也是班轮公司重点关注的问题之一。为此,针对某航运网络上的一家班轮公司的所有营运船舶,以获知设计的多阶段重调度机制时段内最新预报的天气信息和这些船舶的实时位置为前提,重点考虑班轮船期表的限制并兼顾港口间航速变化和船舶容量等现实约束,构建了以固定计划期内所有船舶的航运总成本最小为优化目标的非线性数学模型,并设计了嵌入基因修复算子的改进遗传算法用于求解该模型。由此,可以给出集成租船直运、跨航线调船、反挂和货物中转等解决策略的最佳多阶段重调度方案。通过对大、中、小规模的算例进行实验,实验结果表明,可知与传统等待办法相比,多阶段重调度节约了总航运成本的15%以上,验证了所提模型和方案的有效性;与Cplex相比,改进遗传算法的运算效率大大提高,且偏差值均在5%以内,而与蚁群优化（ACO）算法、禁忌搜索（TS）算法、量子差分进化（QDE）算法相比,改进遗传算法能在有效时间内降低10%左右的成本,验证了算法的科学性。所提方法可为班轮公司的实际船舶调度提供参考。     

横向整合战略下异质车辆库存路径优化模型

以实现供货商联盟期望物流成本最小化为目标,针对需求随机波动下的多供货商多产品库存路径问题（IRP）进行了研究。基于横向整合战略,设计了供货商联盟成员间车辆配送成本的合理分摊方式。考虑零售商配送软硬时间窗和库存服务水平要求,构建了多供货商多产品的异质车辆库存路径混合整数随机规划模型,并利用需求累积分布逆函数将其转化为确定型规划模型。然后设计改进遗传算法求解该确定型规划模型。算例分析结果显示,使用异质车辆配送可以比使用同质重型和轻型车辆分别降低供货商联盟总成本8.3%和11.92%,分别提升配送车辆装载率24%和17%。敏感性分析结果表明,无论供货商供货数量占联盟总供货数量比例和零售商商品需求变异系数如何变化,采用异质车辆配送的供货商联盟总成本都能得到有效降低;且需求变异系数越大,采用异质车辆配送的优势越明显。     

考虑电池损耗的电动冷藏车路径及充电策略

电池充电造成的电池损耗对企业运营成本影响较大,以不同SOC区间内一次充电造成的电池容量衰退成本模型估计电池损耗成本,研究了车辆途中可多次进入充电站充电的路径优化问题,在考虑运输成本、制冷成本、货损成本、充电时间成本、惩罚成本的基础上,将电动冷藏车的电池损耗成本纳入总成本最小的目标函数,并建立了线性规划数学模型。采用增加粒子间共享信息类型的改进粒子群算法对该模型进行求解。将改进粒子群算法应用于构造的算例中,得到包括充电策略在内的车辆最优路径方案和最小运营成本,结果表明充电上限为80%的车辆路径方案可得到最低的运营成本,同时与标准粒子群算法求得的计算结果进行了比较分析,证明该改进粒子群算法在求解该问题上的可行性。     

基于改进NSGA-II的车间排产优化算法研究

针对NSGA-II算法在处理车间排产优化问题中出现的子代种群多样性差、收敛能力差等问题,提出了一种改进NSGA-II的车间排产优化算法。改进NSGA-II算法主要对传统NSGA-II算法的交叉和变异环节,提出新的改进自适应交叉和变异算子,通过对个体拥挤度与种群平均拥挤度进行对比,并结合种群迭代进化过程,将遗传概率与种群个体及种群进化迭代次数关联,避免盲目导向性,提高种群的收敛速度;提出新的均匀进化精英保留策略,通过自适应分层次选取种群个体,解决子代种群多样性差的问题。针对车间排产问题,选择“最大化最小交货提前期”和“最小化最大理想加工时间偏差”作为目标函数,运用改进NSGA-II算法进行实际工程的仿真分析,对比改进前后算法优化的结果,验证了算法的有效性,同时证明了其应用于实际生产排产调度问题的价值参考性。     

基于多模态特征学习的人体行为识别方法

由于从单一行为模态中获取的特征难以准确地表达复杂的人体动作,本文提出基于多模态特征学习的人体行为识别算法.首先采用两条通道分别提取行为视频的RGB特征和3D骨骼特征,第1条通道C3DP-LA网络由两部分组成:(1)包含时空金字塔池化(Spatial Temporal Pyramid Pooling,STPP)的改进3D CNN;(2)基于时空注意力机制的LSTM,第2条通道为时空图卷积网络(ST-GCN),然后,本文将提取到的两种特征融合使其优势互补,最后用Softmax分类器对融合特征进行分类,并在公开数据集UCF101和NTU RGB+D上验证.实验表明,本文提出的方法与现有行为识别算法相比具有较高的识别准确度.