并行遗传算法

本文通过分析遗传算法的执行过程，指出使遗传算法适用于并行计算的关键是如何使选择过程并和地进行，因此提出了选择过程的并行计算方法，并在此基础上研究了并行遗传算法的各种设计方案。     

大型复杂结构优化问题的遗传算法

大型结构的整体优化问题一般具有多目标、多约束和多混合变量的特点，自由度多达千计，其算法的速度和效率是问题的关键所在．遗传算法是求解大规模函数优化问题的有力工具，在复杂结构的优化设计问题中得到广泛应用．本文介绍了遗传算法的基本思想、特点，阐述近年来遗传算法在结构优化设计及其相关领域的应用现状和重要发展．     

基于二维有监督测地线判别投影的戴眼镜人脸识别

针对戴眼镜人脸识别问题,提出了二维有监督测地线判别投影(2D Supervised Geodesic Discriminant Projection,2DSGDP)方法.该方法在扩充虚拟样本库的基础上,分析戴眼镜人脸图像和不戴眼镜人脸图像,及戴不同眼镜人脸图像的差异,提取判别特征用于识别.该特征同时考虑类内类间差异,寻...     

混凝土坝浇筑过程建模及绘制方法

随着虚拟现实技术的发展,三维仿真系统作为一种全新角度的管理方法和技术手段在工程进度管理中起到越来越重要的作用。提出了一种对混凝土坝浇筑过程进行建模以及仿真的方法。对大坝整体模型进行三维裁剪来得到不同浇筑时期大坝的模型,不同于以往工程仿真中对不同时期分别进行建模的方法。并基于Shader Model 4.0构建了实时绘制框架,提高仿真效率。基于上述方法设计实现了一个混凝土坝浇筑过程仿真系统。仿真结果验证了提出的方法可以满足工程需要。     

多目标0－1线性规划灵敏度分析问题的探讨

研究了用线性加权法求解多目标０－１线性规划问题的灵敏度分析方法，给出了权系数最大变化率的计算途径，同时，讨论了有有限个已知选择方案的多指标决策问题的灵敏度分析问题。     

多源异构感知数据融合方法及其在目标定位跟踪中的应用

物联网的全面感知产生了海量的感知数据,并且感知数据呈现为显著的多源异构性.因此,如何实现海量多源异构感知数据的智能处理是一个具有挑战性的课题.数据融合是处理多模态数据并挖掘提取有价值信息的有效手段,但针对多源异构数据,特别是非结构化的视频多媒体信息,如何实现高效的融合计算还面临许多问题需要解决.本文针对物联网多源异构感知信息的处理问题,提出多层次的多源异构数据融合方法,并以基于无线信号、视频和深度感知数据的目标定位跟踪应用为切入点,重点研究多源异构数据的处理、特征表示和数据融合方法.根据不同类型数据的特性采用不同的数据融合方法,通过挖掘无线信号、视频和深度等多源异构数据内在的关联性,实现多源异构数据有价值信息的有效利用.实际复杂场景的实验表明,本文提出的基于多源异构数据融合的目标跟踪和定位方法,能够解决传统依赖单源同质数据的目标跟踪方法所面临的光照变化和遮挡交错等难点问题,并且可以获得较为准确的运动目标三维位置,具有良好的跟踪定位效果.     

多目标0—1规划问题的遗传算法

根据遗传算法的特点，提出了以排列为基础，以求出全部非劣解为目的的定义适应性值的方法，以便使其有能力求解多目标优化问题，并分析研究了算法进行到一定程度以后收敛于一个非劣解的原因和解决策略。     

离散非平衡公交网络优化模型及其求解算法

在分析现有的公交网络设计的研究成果基础上 ,提出了离散非平衡公交网络优化模型 .考虑到公交网络优化的复杂性 ,该模型分成两个子模型 :一个子模型确定公交线路的起讫点和备选线路的出车频率 ,另一个子模型确定公交线网优化方案 .模型采用遗传算法求解 .     

基于压缩感知的土壤呼吸监测传感网动态采样调度策略

土壤呼吸监测传感网通常部署在野外,无法直接访问电力,并且土壤呼吸测量过程比较复杂、能耗较高,因此在满足重建准确度要求的前提下,希望以尽量少的采样次数来进行测量.利用土壤呼吸真实物理过程中时间序列的相关性,可以采用压缩感知理论来实现采样调度.本文提出了一种基于压缩感知的分段动态采样调度策略:利用前期测量数据进行分析得到的先验知识,对测量时间区间的数据序列进行分段线性拟合,依据分段数据子序列的线性程度度量指标,动态确定各段的采样率.土壤呼吸测量仪在进行监测时,按照分段动态变化的采样率构造压缩感知采样和重建所需的测量矩阵.实验结果表明,相比平均采样率相同的固定采样策略,本文提出的分段动态采样策略能够得到更好的重建质量,即如果以确定的重建误差阈值作为需求,则本文的动态采样策略具有更小的采样率.虽然计算动态采样率会带来一定的计算开销,但减少的采样次数可以节省更多的能量.本文提出的基于压缩感知的分段动态采样策略,虽然在土壤呼吸监测传感网的应用场景中进行了实验和分析,但其思想对于其他类似应用的采样调度和节能问题也具有借鉴价值和潜在的可应用性.     

具有倒位算子的图式定理的分析研究

图式定理是遗传算法的基本定理，它给出在选择、交换、变异算子的作用下，遗传算法的某一图式经过一步迭代后在下一代存在的数目的下界。本文将这一定理进行推广，给出了具有倒位算子的图式定理的表达式．并论证了引入倒位算子的必要性。