Gaussian process assisted coevolutionary estimation of distribution algorithm for computationally expensive problems

In order to reduce the computation of complex problems, a new surrogate-assisted estimation of distribution algorithm with Gaussian process was proposed. Coevolution was used in dual populations which evolved in parallel. The search space was projected into multiple subspaces and searched by sub-populations. Also, the whole space was exploited by the other population which exchanges information with the sub-populations. In order to make the evolutionary course efficient, multivariate Gaussian model and Gaussian mixture model were used in both populations separately to estimate the distribution of individuals and reproduce new generations. For the surrogate model, Gaussian process was combined with the algorithm which predicted variance of the predictions. The results on six benchmark functions show that the new algorithm performs better than other surrogate-model based algorithms and the computation complexity is only 10% of the original estimation of distribution algorithm.     

基于FLM的特征检测算法在手势识别中的应用

提出一种用于特征检测的基于高斯函数的特征相似度函数 (FeatureLikelihoodmap(FLM) ) ,该函数是归一化为[0 ,1]的一个函数 ,它模拟了在尺度空间中各点的图像特征的相似度 .FLM继承了一些基于特征的图像描述方法的特点 ,避免了模型和数据匹配算法中所需要的大量的搜索 ,它还淘汰了基于特征的传统方法中的阈值需要 .本文推导了对称圆状特征的相似度函数 ,并且将它运用于手势识别中 ,实验结果表明该方法能很好地检测出手形特征并且进行手区域定位和手形识别 .     

两阶段机场多特种车辆协同充电调度策略

在机场区域内,新能源特种车辆充电具有很大的随机性,且不同种类特种车辆充电情况各不相同,造成飞行区内各充电桩利用率相差过大,影响机场配电网的健康运行。针对上述现象,设计了十一车型两阶段特种车辆协同充电调度策略。第一阶段通过分析不同车辆对航班的保障流程,以同一车辆对相邻航班保障起始时间差值最小为目标,生成存在充电需求的车辆序列。第二阶段以减小飞行区各区充电桩时间利用率方差和车辆充电排队时间为目标,在上一阶段车辆序列基础上采用改进的自适应变异粒子群算法进行模型求解,并以国内某枢纽机场的实际车辆充电数据进行对比验证。实验表明,采用该算法后,车辆充电时的等待时间降低了93.5%、飞行区充电桩时间利用率的整体方差下降了88.7%,达到了均衡使用充电桩的目标。     

基于高斯金字塔和拉普拉斯金字塔融合的图像对比度增强算法研究

为了实现对图像的降噪,兼顾全局整体增强和局部细节增强,首先定义输入图像的对比度度量模型和亮度度量模型,然后构造标量权重映射,并进行归一化处理,接着综合利用高斯金字塔和拉普拉斯金字塔,制定融合规则,利用融合金字塔重构图像,实现图像增强。     

遗传算法综述

本文主要回顾了遗传算法的发展历程,并对遗传算法的基本原理及特点作了简要阐述。进一步指出了遗传算法存在的问题及相应的改进措施,讨论了遗传算法在实际中的应用。     

声场波数积分方法和数值计算

本文采用Schmidt的直接全局矩阵法(DGM)计算格林函数,实现声场波数积分法的数值计算,DGM最重要的优点是无条件的数值稳定性.声场数值计算例说明,波数积分法特别适用弹性海底和高斯波束声传播和反射系数的研究,物理图像清晰,物理现象一目了然.     

基于不同诊断模型的渭河流域水文变异分析

水文水资源条件辨识是流域水文变异分析的前提条件,不同诊断模型的研究成果相互佐证评价,可探析流域水文变异的实际情况。文章基于水文变异不同模块的诊断基本原理,结合渭河流域历史水文数据实测,计算各模块的流域径流序列的真实变异区,结论对该流域的水资源调度、水生态平衡具有一定的现实意义。     

基于改进遗传算法的医院配电室巡视路径优化

为提高大型医院的配电室巡视效率,优化巡视路径,设计了一种基于个体校验及二次变异的改进遗传算法。对需要巡视的配电室进行编号并形成路径编码,考虑单人及双人的不同巡视模式,建立路径优化模型,然后用改进遗传算法求解。实例仿真分析表明,改进后的遗传算法性能更好,优化后的巡视路径更合理。运用改进遗传算法对大型医院配电室巡视路径进行优化,对于提高医院配电管理水平及工作效率具有积极意义。     

基于扫描法的海上风电场集电系统拓扑优化

海上风电场集电系统拓扑结构优化对于减少风电场的投资成本具有重要意义。针对海上风电场中集电系统拓扑结构优化问题提出了一种可行的优化方法,使得内部海缆连接在满足施工要求的前提下总布线长度最短。首先对集电系统中海缆存在的不可交叉、海缆允许连接的最大风力机数进行分析,提出使用扫描法和最小生成树法设置单条输电海缆连接的风力机,在此基础上使用邻位变异对提出的算法进行改进,结果表明：相较于目前的工程规划方案,该方法能够在较短的时间内生成多个满足条件的拓扑结构,有效提高系统的经济性。     

基于改进GMM与帧差法的运动棉杂率分析算法研究

针对清梳棉流程中产出棉含杂高、质量差的问题,结合改进高斯混合模型(Gaussian mixed model,GMM)与帧差法,提出一种局部运动棉杂率控制优化方法。首先针对清棉机除杂原理及棉杂特性进行分析;其次通过提取视频关键帧并改进GMM与帧差法对图像序列“与”运算实现目标的精确提取,进而通过设计GMM分类器获得棉杂率并进行分析;最后与传统的检测算法作对比验证。实验表明,改进后的算法在有效性以及实用性方面优于传统算法。同时,通过引入闭环控制能满足工业高精度、实时性的需求。