融合引导滤波和小波变换的水下图像增强算法

针对水下环境对比度低和极其模糊的视觉效果问题,提出了一种融合引导滤波和小波变换的水下图像增强算法。利用引导滤波将图像分为基础部分和细节部分,将小波变换应用于基础部分,对产生的低频图像进行限制对比度直方图均衡,高频部分分别使用改进的对数函数增强,然后将处理后的高低频部分进行小波逆变换。细节部分进行增益计算;最后将处理后的基础部分和细节部分进行加权融合,再对融合图像进行限制对比度直方图均衡,得到目标图像。仿真实验表明,该方法在保留图像细节的同时很好地克服了光照不均匀对图像的影响.     

基于倒位变异的蜉蝣优化算法

蜉蝣算法(Mayfly Algorithm,MA)作为一种新型群智能优化算法,具有较好的寻优性能.但在高维非线性复杂问题上,蜉蝣算法依然容易出现早熟收敛现象.本文提出一种基于倒位变异的蜉蝣算法(Inversion Variation Mayfly Algorithm,IVMA),改变原算法在变异上的操作,随机选择个体的随机维度向全局最优个体的随机维度靠近,同时利用精英策略保留进化成果.利用倒位操作,将最优个体某一维度段内位置发生倒转,提高了算法跳出局部最优的能力.通过对10个测试函数的结果分析,表明本文所提出的算法具有较好的收敛精度,收敛性能得到了提高.     

融合黄金正弦混合变异的自适应樽海鞘群算法

针对基本樽海鞘群算法收敛速度慢、收敛精度低、易陷入局部最优的缺点,提出了一种融合黄金正弦混合变异的自适应樽海鞘群算法AGHSSA（Adaptive Salp Swarm Algorithm with Golden Sine Algorithm and Hybrid Mutation）。该算法引入了自适应变化的权重因子以加强精英个体的引导作用,提升收敛速度与精度。通过黄金正弦算法优化领导者位置更新方式,增强算法的全局搜索和局部开发能力。融合邻域重心反向学习与柯西变异对最优个体位置进行扰动,提升算法跳出局部最优的能力。通过对12个基准测试函数进行仿真实验来评估改进算法的寻优能力,实验结果表明,改进算法能显著提升寻优速度和精度,并且具备较强的跳出局部最优的能力。     

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。     

混合策略改进的鲸鱼优化算法

针对标准鲸鱼优化算法易出现搜索速度慢、寻优精度低及早熟收敛等问题,提出一种混合策略改进的鲸鱼优化算法。首先采用混沌映射生成初始种群增加种群多样性,为算法全局搜索奠定基础;然后引入非线性策略改进收敛因子和惯性权重,平衡算法的全局探索与局部开发能力并加快收敛速度;最后根据群体适应度方差设定阈值进行变异操作,避免算法出现早熟收敛的现象。通过对12个典型基准函数进行三方面的性能测试,实验结果表明,改进算法在搜索速度、收敛精度等方面有显著提高,且摆脱陷入局部最优解的能力强。     

超声导波电磁声换能器的研究进展

超声导波具有检测范围大、检测效率高等优点,广泛应用于板、管等典型波导结构的缺陷检测.作为超声导波换能器类型之一,电磁声换能器(electromagnetic acoustic transducer,EMAT)得到广泛关注和快速发展.综述了近20年来超声导波电磁声换能器的研究进展.主要包括:针对板和管结构超声导波检测的单模态EMAT结构设计;用于提高激励导波的能量和模态单一性的EMAT线圈与磁体结构参数的优化,针对非金属材料检测的新型贴片式EMAT的结构设计;阵列技术在EMAT性能优化上的应用和在缺陷定位和成像上的应用.     

基于改进差分演化算法的无功优化

针对电力网络无功优化问题,增加考虑了电压稳定指标,采用改进的差分演化算法同时对网损和电压稳定指数进行优化.该算法基于一般差分演化算法,在进化的不同阶段对算法参数缩放因子F和杂交概率CR进行自适应调整与控制,增加种群多样性的同时,能够调整搜索方向快速找到最优化方案.应用IEEE 30节点和IEEE 57节点系统进行了测试,结果表明所用算法相比遗传算法和一般差分演化算法,不仅能够有效减少有功网损,还能让PQ负荷节点远离电压崩溃点,并具有计算速度快、鲁棒性好等优点.     

局部平均显著梯度保边滤波算法

针对传统平均保边滤波算法中存在的光晕伪影现象,提出一种显著图局部平均梯度的保边滤波算法.利用显著图像边缘对比度突出的特点,简化边缘区域和非边缘区域间的阈值设定工作,并根据显著图的平均梯度自适应的平滑图像中的细节和噪声部分,同时保持边缘清晰.实验结果表明,显著图局部平均梯度的保边滤波算法利用显著特性有效地避免了传统平均滤波算法中的光晕伪影现象.相对于传统平均滤波算法,在降噪、多尺度增强以及HDR方面都有较好的表现.     

改进变异算子的差分进化算法并行性分析

针对并行差分进化算法的全局搜索能力和寻优的稳定性弱的现状,基于DE/best/1变异算子提出了一种改进的差分进化算法变异算子.该算子前期采用DE/best/1变异方法,当进化代数超过设定的进化代数值时,采用改进的变异算子.通过拓宽变异算子的搜索域来提高种群的多样性,提高了差分进化算法的寻优能力.对改进变异算子的并行差分进化算法进行了函数测试,实验结果表明:相比普通的变异算子,在相同种群规模的前提下,改进的差分变异算子拓宽了遗传算法的搜索域,提高了算法的全局搜索能力;在不同的种群规模下,改进的变异算子增强了算法的寻优稳定性.     

基因表达式编程中动态适应的远缘繁殖策略

传统基因表达式编程采用静态适应度函数,影响了后期进化速度和整体质量。提出了远缘繁殖策略和动态适应度函数策略,远亲繁殖并及时变换评估个体的标准,增加多样性并有利于选择优质个体;实验表明,将远缘繁殖和动态适应度函数策略结合,有效地改善了传统GEP的性能,进化代数平均下降达10%,平均最高适应度值提高7%~14%,最高适应度提高达7%以上,进化的成功率提高达30%以上。