带可变随机函数和变异算子的粒子群优化算法

标准粒子群优化算法的收敛分析表明,改变随机函数、个体历史最优,群体全局最优,有助于提高该算法的性能。为此,本文提出了一种带可变随机函数和变异算子的粒子群优化算法,即通过改变速度更新方程中的随机函数分布来调节粒子在迭代过程中飞向个体历史最优和群体全局最优的比重,通过对个体历史最优和群体全局最优进行变异来增强种群的搜索能力。实验结果证实了该算法的有效性。     

Using the genetic algorithm to enhance nonnegative matrix factorization initialization

Nonnegative matrix factorization (NMF) algorithms have been utilized in a wide range of real applications; however, the performance of NMF is highly dependent on three factors including: (1) choosing a problem dependent cost function; (2) using an effective initialization method to start the updating procedure from a near‐optimal point; and (3) determining the rank of factorized matrices prior to decomposition. Due to the nonconvex nature of the NMF cost function, finding an analytical‐based optimal solution is impossible. This paper is aimed at proposing an efficient initialization method to modify the NMF performance. To widely explore the search space for initializing the factorized matrices in NMF, the island genetic algorithm (IGA) is employed as a diverse multiagent search scheme. To adapt IGA for NMF initialization, we present a specific mutation operator. To assess how the proposed IGA initialization method efficiently enhances NMF performance, we have implemented state‐of‐the‐art initialization methods and applied to the Japanese Female Facial Expression dataset to recognize the facial expression states. Experimental results demonstrate the superiority of the proposed approach to the compared methods in terms of relative error and fast convergence.     

基于交叉突变算子的人工蜂群算法及其应用

人工蜂群（artificial bee colony,ABC）算法在解决多峰函数优化问题时经常会陷入局部最优,使得算法过早停滞,而在解决单峰问题时往往出现收敛速度过慢的问题。针对上述不足,为了进一步提高算法的优化性能,提出了一种基于交叉突变的人工蜂群（intersect mutation ABC,IMABC）算法。IMABC算法将整个蜂群依据其适应度值优劣进行划分,引入种群划分参数,对不同种群中的个体运用交叉突变算子,有效地平衡了种群的局部开采与全局探测能力,避免早熟收敛和提高收敛速度。从对基本函数的测试上可以看出,IMABC相对于GABC、IABC、ABC/best等改进的ABC算法,优化能力有了较大的提高。最后,将IMABC用于优化K-means算法,验证了该方法具有一定的实用性。     

多智能体入侵杂草算法

针对标准入侵杂草算法缺乏信息共享机制的缺陷,将多智能体系统融入标准入侵杂草算法,提出了一种新的多智能体入侵杂草算法.该算法通过多智能体系统中改进的邻域竞争合作算子实现个体间信息的交流,提高收敛速率;利用多智能体系统中的自学习算子增强算法求解精度.五个基准函数测试对比分析结果表明,多智能体入侵杂草算法的求解精度、收敛速度和稳定性优于标准入侵杂草算法、粒子群算法和差分进化算法.     

基于边缘信息车流量检测方法的研究

针对边缘检测中阈值很难确定导致不能准确提取背景边缘信息的问题,提出一种改进的基于边缘信息车流量检测方法。该方法预先对路况边缘图像作削顶处理获取一个恰当的阈值,从而可以准确地提取背景边缘信息;且在车辆计数过程中,结合固定窗法和浮动窗法二者的优点,设计一种新的浮动窗法进行车辆计数。实验结果表明,该方法在实时性、检测速度、正确率等方面得到很大的改进,能够在不同环境下进行正确有效地车流量检测。     

一种求解约束优化问题的改进型免疫克隆算法

针对约束优化问题提出一种基于精英库机制的改进型免疫克隆优化算法ICOAEB(Immune clonal optimization algorithm based on elite bank)。该算法利用精英库机制动态存储迭代过程中父代优势个体,实现优秀个体的多代记忆,从而提高算法寻优能力;并利用灾变算子扰动算法运行过程从而摆脱迭代缓慢的状态,避免局部收敛。通过对五个约束优化函数的测试,实验结果表明ICOAEB的求解精度和稳定性较高,可以较好地解决约束优化问题。最后针对影响算法性能的两项重要参数选择问题给出了相关的实验及分析。     

基于粒子群三次样条优化的图像边缘描述算法

针对手工选点生成的三次样条曲线无法准确地描述图像边缘的问题,以粒子群三次参数样条曲线优化算法为基础对现有的图像边缘算法进行了改进。在图像边缘上取若干点作为样条曲线的型值点,利用粒子群算法对这些型值点进行优化,使得到的样条曲线对图像边缘有很好的贴合。实验表明,该算法不仅能够快速拟合样条曲线,而且优化后的样条曲线形态能较好地贴合图像边缘轮廓。     

基于SDNA-GA 优化的模糊神经网络控制

针对最新的生物DNA研究,病毒中同一DNA碱基顺序可以编码出2条或者3条不同的多肽链.在此基础上分析与模仿了重叠基因和重叠密码的机理,得到一种新的基于重叠基因编码框架,从而提高了问题求解的效率;同时,得到一种移码解读框架的DNA遗传算法(SDNA-GA)计算模型,并将其应用于一类广义隶属度型T-S模糊神经网络控制器(GTS-FNNC)的优化设计,实现了GTS-FNNC的在线学习.     

无先验地图条件下电力管廊无人机自主巡检方法研究

针对无先验地图条件下电力管廊无人机自主巡检能力不足的问题,本文提出了一种不依赖先验地图的无人机巡检方法。首先,无人机搭载激光雷达,通过SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法进行实时场景构图,并基于RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法对构建的全局栅格地图进行边界搜索;其次,针对传统RRT算法难以判断环境地图完整性、保障巡检全面性的问题,提出了一种基于数字图像处理的边界检测方法。通过Canny算子对实时构建的地图进行边缘检测,并对地图进行完整性评估。最后,为验证本文提出方法的有效性,在江苏无锡处某220kV电力管廊的仿真模型中进行验证,分别采用RRT算法和本文改进算法进行自主巡检测试,结果表明本文提出的算法相比RRT算法可提升21.8%的巡检覆盖率。     

基于引力搜索算法的分数阶变异时序回归GSA-TSGM(1,1)模型

为了利用分数阶累加算子在灰色短期预测中的高效性能,首次将分数阶累加算子引入变异时序回归模型以期取得更高的预测精度。主要方法如下：首先取湖北省链子崖某监测点1978—1987年的十年数据作为训练集并使用引力搜索算法确定最佳分数阶累加阶数,而1988—1993年的六年数据作为验证集验证提出的模型;其次对比了经典灰色模型GM(1,1)、分数阶累加灰色模型、变异时序回归模型TSGM(1,1)三种灰色模型。结果如下：首先修正了陈西江等人变异时序回归模型仿真时出现的错误,其次表明了相比于其他的模型,基于引力搜索算法的分数阶累加时序回归模型在进行灰色长期预测中具有较高的预测精度。因此,通过分数阶累加算子提高了灰色理论中长期预测模型的精度,为灰色长期预测提供了指导。