基于均匀网格的进化规划算法及其应用

提出一种新的进化规划算法－基于均匀网格的进化规划算法。该方法不仅能够加愉普通进化规划算法的收敛速度，而且能够有效地保证种群的多样性，此外，由于均匀网格方法的引入，非常有利于多模态函数的全局优化，并用该方法求解具有多个极值点的函数优化问题，计算机仿真实验结果表明该方法是非常有效的。     

进化规划的现状及发展动向

进化规划在一些难解的优化问题中都有成功的应用 .综述了国内近几年来在进化规划方面的主要应用成果、进化规划的改进及进化规划在收敛性方面的一些结论 .     

改进的进化规划算法

针对一般的非线性规划问题，把聚类思想、Hooke—Jeeves方法与进化规划算法结合起来给出了改进的进化规划算法，并把给出的算法应用到两个数值例子上，数值结果表明算法是有效的。     

基于进化规划的多目标投资组合选择模型研究

在Markowitz的均值－方差模型的基础上，讨论了股票价格中偏度的重要性，并由此引出了一个同时考虑均值、方差和偏度的多目标投资组合选择模型。提出了对该模型进行求解的进化规划算法，同时也说明了用进化规划方法处理多目标优化问题的合理性。用一个算例验证了采用进化规划技术求解多目标投资组合选择模型是有效的。     

基于进化规划的文化算法

讨论了基于进化规划的文化算法，阐述进化规划如何嵌入文化算法以及信念空间用区间约束网的表示．用9个非线性约束优化实例进行测试，结果表明，约束数目越多，信念空间对问题的解决所起的作用越明显．     

基于改进量子头脑风暴算法的UAV三维航迹规划

针对复杂环境中的无人飞行器航迹规划问题，提出了一种基于改进量子头脑风暴优化(QBSO)算法的UAV三维航迹规划方法．在进化前期，两个种群独立进化，从而提升算法的全局搜索能力．在进化后期，对每个种群中的个体进行排序，每个种群中较优的(排名前50%)个体形成一个新种群，该新种群按照QBSO的进化机制继续进行进化，从而加快算法收敛速度．此外，为进一步提升算法的全局搜索能力，提出了一种改进的待变异个体产生方式．实验结果表明：与基本BSO、QBSO、改进BSO及全局最优BSO算法相比，改进QBSO算法在解决航迹规划问题上具有更高的全局搜索能力、收敛精度和更强的稳定性．     

基于进化规划的神经网络设计方法

利用进化规划同时进化神经网络的结构和权值。为了避免在网络中形成信号的冲突和竞争，用连续规则决定神经元之间的连接方式。在进化规划中，变异分为结构变异和权值变异两种。提出在静态网络中引入延时权概念来构成时序网络，从而将静态网络的设计方法推广到时序网络的设计，最后给出了仿真结果。     

启发式进化规划及其在最优潮流中的应用

针对连续变量优化问题，将进化规划同传统的梯度寻优技术相结合，设计了一析的启发式进行规划算法。它在保留了原进化规划特点的同时，又具有有较高的解题效率，并将它用于解算电力系统最优潮流，在优化编码、适合度函数及变异一取值方面进行了研究，结果表明获得了近乎全局最优的解。     

带有一种新的算子的进化规划算法的收敛性分析

针对进化规划(EP)和单纯形法(SM)的不足,综合两种方法的优势,提出了基于进化规划和单纯形法的混合算法(EPSM).该算法以单纯形法中的反射操作为进化规划的一个算子,结合进化规划与单纯形法二者的优点.此法不仅收敛速度快、计算简单,而且拟合精度和跟踪性能也好.对算法的收敛性进行了分析和证明.     

进化算法初步探讨

进化算法是由生物进化规律而演化出的一种搜索和优化的计算方法。它包括遗传算法、遗传规划、进化策略和进化规划四种。本文简要介绍了进化算法的概念以及四种方案之间的相互联系与区别。     

一种新的群搜索优化实现算法

针对群搜索优化（GSO）算法存在的不足,提出一种新的GSO实现算法（NRGSO）.采用5个300维和7个30维的测试函数对NRGSO算法进行数值实验,并将其与GSO算法、微粒群优化（PSO）算法、遗传算法（GA）、进化规划（EP）、进化策略（ES）进行比较.结果表明,NRGSO算法的性能优于GSO算法;而在解决高维和多模态函数的优化问题方面,其性能优于PSO、GA、EP和ES等算法.NRGSO算法改进了群搜索优化原实现方法的不足,提高了算法的搜索性能,不仅在高维函数的优化中表现卓越,还能有效地避免陷入局部次优,并且在实际的优化问题中应用方便.     

实时声学数字信号处理实验研究

针对声回波对消、语音去混响及语音盲信号分离等声学信号处理应用领域中，自适应算法的有效性、实时可行性的研究与测试，作者研究并构建出基于浮点DSP及虚拟仪器LabVIEW的实时声学信号处理实验平台（EP），该EP既能同时测量多路房间冲激响应（RIR）及两两RIR间的差异（DRIR）信息，并用于相关算法的离线研究，又能借助DSP可编程的灵活性及LabVIEW方便的图形用户界面对相关的自适应算法进行实时实验研究。     

基于神经网络和进化算法的混沌序列产生方法

应用具有全局最优的进化规划算法建立产生混沌序列的优化神经网络模型。该模型利用神经网络权值调整的灵活性 ,能够在同一网络结构中产生的多种混沌序列。计算机仿真结果表明 :该模型比 BP算法训练的神经网络模型能更好地重构混沌吸引子 ,调整网络权值即可产生多种混沌序列。     

α稳定噪声下基于随机共振的微弱诱发电位潜伏期延长检测

提出了一种基于分数低阶统计量及随机共振技术的鲁棒性时问延迟估计新方法--随机共振共变时间延迟估计(SRCTDE)算法,用于在低混合信噪比条件下及a稳定噪声下微弱诱发电位信号潜伏期延长的检测.SRCTDE算法首先利用带嗓诱发电位信号与双稳态非线性动力系统之间的随机共振效应提高参考及待测诱发电位信号的混合信噪比,在最大对称...     

一种基于显现模式的懒惰式贝叶斯分类器

本文提出了一种新的基于EP的分类算法,即基于基本显现模式的懒惰式贝叶斯分类算法（Lazy Bayesian Classification based on essential Emerging Patterns,LBCeEP）,该算法使用懒惰式学习技术进行训练数据集的约简,并使用了一种特殊形式的更能有效地反映类标属性的EP,同时采用贝叶斯方法应用这种EP来进行分类.在UCI机器学习库中的14个数据集上的实验表明,本文所提出的算法具有更好的分类效果。     

面向高维数据PCA-ReliefF的EP模式分类算法

针对高维数据集,文中提出一种PREP( PCA-ReliefF for EP)算法:首先采用PCA和ReliefF算法实现特征降维;然后利用EP模式思想,构造精度更高、规模更小的EP模式分类器;最后利用标准数据集对文中的方法进行测试.实验结果表明,在对高维数据进行分类时,该方法构造的分类器在预测精度和运行时间上均有较大幅度的提升.     

基于CORDIC算法的磁编码器设计

利用两轴正交全桥GMR传感器芯片SAS012产生两路正交信号,并利用Cyclone系列FP-GA芯片EP1C6PQ240设计了一台磁编码器原型机.由于设计中采用了流水线结构的CORDIC算法,能很好地满足系统实时性要求,并进一步在FPGA中进行了数字滤波.在原型机上的实验测试结果表明,该磁电编码器8倍频输出结果稳定.     

基于FPGA的SLC-LSCMA算法的波束形成器的设计与实现

 以SLC-LSCMA算法为基础,利用该算法的高稳定性和快速收敛的特性,设计实现了一个16元均匀圆阵的波束形成器;该波束形成器利用复数乘法器和累加器实现复输入信号和复加权因子的相乘和累加,与传统算法准则设计的波束形成器相比具有消耗硬件资源少、运算速度快等特点.该波束形成器采用硬件描述语言Verilog HDL设计,利用Quartus Ⅱ 8.0进行了综合和布线,最终以Altera公司的EP2C35F672C6芯片为下载目标,其时序仿真可稳定工作在50MHz的时钟频率下.本设计可广泛应用于移动通信和卫星通信领域.     

带时间窗车辆路径问题的混合蚁群算法

为解决有时间窗的车辆路径问题,提出了一种基于进化规划和最大一最小蚁群算法相融合的混合蚁群算法,并与最大一最小蚁群算法作了比较。实验结果表明,混合蚁群算法可以、快速有效求得带时间窗车辆路径问题的优化解,是求解带时间窗车辆路径问题的一个较好方案。