求解FJSP的自适应免疫遗传算法

借鉴生物免疫系统的免疫调节机理,提出一种求解柔性作业车间调度问题的自适应免疫遗传算法(AIGA).该算法在保留基本遗传算法(SGA)随机全局搜索能力的基础上,通过引入免疫算子和种群的自适应调节策略,保持了群体的抗体多样性.实验结果表明,该算法可有效改善基本遗传算法的未成熟收敛和局部搜索能力差的缺点,具有很好的全局收敛能力,能有效解决柔性作业车间调度问题.     

一种快速人脸跟踪算法的研究

提出了一种新的在连续运动场景中人脸的检测和跟踪方法.首先采取FloatBoost算法检测人脸,以提高检测速度和精度,然后运用运动学原理及运动估计的思想,利用时间序列分析中移动平均法和指数平滑法预测下一帧图像中跟踪目标的运动位置区域,以减少图像搜索区域,降低处理资源的消耗,达到实时跟踪的效果.仿真实验中,利用MATLAB进行人脸的检测、跟踪实验,并运用本文算法与FSA,CPME算法对跟踪目标物体的时间进行了对比实验.实验结果表明,本文所提出的方法具有良好的实时性和准确性.     

二维过渡金属硫族化物异质结的CVD可控生长

二维过渡金属硫族化物（transition metal dichalcogenides, TMDs）因其优异的光电磁特性，在新型半导体器件应用领域中备受关注。由双层TMDs材料耦合构建的具有原子级清晰界面的异质结构，在弥补单一结构不足的同时可展现出全新的物理性质，为未来应用发展，如“后摩尔时代”微电子器件，提供了良好的研究平台。此外，发展大面积性能均一的TMDs异质结的制备方法，如化学气相沉积法（chemical vapour deposition, CVD），对于探索硅基半导体的替代战略与摩尔定律的延续将具有重大研究意义。本文从制备的角度出发，对近年来采用CVD生长TMDs横向异质结、垂直异质结、以及莫尔超晶格相关领域的最新进展进行了简单的介绍与总结，如一步法、两步法、一锅法等，并对其未来前景进行了展望。     

足趾形状特征的自动提取算法

根据足趾二值图像形状特点,提出基于数学形态学消散度技术的足趾形状特征自动提取算法。该法提取的物体形心,受较少边界凹点影响,对噪声不敏感,比几何中心稳定。寻找边界上距形心距离稳定并能区分不同形状的特征点及相互关系,生成特征向量。该特征向量,在二维连续空间中,具有平移、旋转、尺度不变的特征;在二维离散应用环境中,大量实验证明,由平移、旋转、尺度变化所造成的误差较小,具有较强的稳定性。该法是一种简便、易行的足趾形状特征自动提取算法。     

基于多种群的自适应差分进化算法

在分析了经典和改进变异操作算子的属性以及种群统计信息的基础上,按照个体适应度的差异,将个体分成不同的子种群并针对不同的个体适应度值,采用不同的变异算子,以保证在加快算法收敛速度的同时有效地跳出局部极值点.在参考经验值的基础上,加以自适应调整,使算法达到全局搜索能力与局部搜索能力的平衡.针对13个标准测试函数的仿真实验结果表明,所提出的算法与其他算法相比较具有较好的效果.     

混合差分进化-和声搜索算法在结构工程中的应用

为了增强HS算法跳出局部最优的能力,将差分进化算法(DE)的变异和交叉引入到了HS算法中.这种改进的HS算法被称为混合差分进化-和声搜索(HDEHS),它既具有很强的收敛性,又能有效地防止自身陷入局部最优.实验结果表明,与文献中算法比较,HDEHS算法在解决结构工程优化问题中能够找到更好的解,它是解决结构工程优化问题的一个有效的选择.     

一种改进的粒子群优化算法

提出一种改进的粒子群算法(EDAPSO).这种改进算法结合分布估计算法的探索能力和粒子群算法的开发能力.首先利用EDAPSO算法解决无约束的问题,并且比较EDAPSO算法与其他三种经典的粒子群算法的结果.无约束问题的实验结果表明:EDAPSO算法可以找到更好的解,并且稳定性更高.然后EDAPSO算法被用来解决含有13个单元的电力系统的负荷经济分配问题.实验结果表明:EDAPSO算法所获得的解比近期文献所报道的解好.     

基于PSO的Live Wire交互式图像分割算法

传统Live Wire算法易受伪轮廓干扰,并且算法执行速度较慢.针对这些问题,提出一种基于PSO的Live Wire交互式图像分割算法.算法首先构造新的代价函数,引入相邻节点间梯度幅值变化函数来减轻伪轮廓的干扰,提高了算法的分割精度;其次,为了提高算法的执行效率,应用粒子群算法求取图像中任意两点间最短路径来定位目标边界...