基于二进制人工蜂群算法的认知无线电决策引擎

为实现认知无线电系统参数的自适应调整功能,提出了一种基于二进制人工蜂群算法的认知无线电决策引擎。将认知无线电决策问题转化为多目标函数优化问题,并采用加权和方法将复杂的多目标函数优化问题归一化为简单的单目标函数优化问题。采用二进制人工蜂群算法对此优化问题进行求解,实现对无线电系统参数的优化调整。最后,通过一种多载波系统对算法性能进行仿真分析,仿真结果验证了该算法的有效性和实用性。     

求解复杂约束优化问题的演化多目标算法

在分析了传统的求解带约束的单目标优化问题存在的问题的基础上,利用多目标优化算法的框架,把单目标优化问题中的软性约束化为新增的目标,把原问题化为一个多目标优化问题,然后利用演化多目标优化算法求解转化后的问题,分析了该方法处理约束的优势,并给出了初步实验结果.     

基于集中式MIMO雷达的多目标跟踪功率分配优化算法

针对集中式MIMO雷达对多个运动目标进行跟踪的问题,提出一种基于后验克拉美罗下界的功率分配方法。首先给出了多个运动目标定位误差的后验克拉美罗下界,并将其作为代价函数进行优化,从而将雷达功率分配转化为求解凸优化问题;然后,运用SDP算法对该凸优化问题进行处理,将其转化为SDP问题并求解,从而实现对雷达功率的优化分配;最后,通过仿真验证了算法的有效性。结果表明,与功率平均分配和一种基于最大信噪比的贪婪算法相比,该功率优化分配方法能明显提高目标跟踪精度。     

基于多传感器最小系统的多目标跟踪算法

论文提出了一种基于多传感器最小系统的多目标跟踪算法。首先，采用全邻域方法实现目标的航迹起始，其次，采用修正的多假设跟踪方法完成已确立目标的跟踪和新目标的起始。最后，进行了仿真实验，其结果验证了提出的算法能够很好地完成对多个目标的起始和跟踪。     

基于双模式更新五行环算法的多目标冷链配送

针对生产运输中广泛存在的冷链配送问题，建立了以配送成本最小化和顾客满意度最大化为目标函数的多目标冷链物流优化模型。基于五行环优化(FECO)算法，提出了双模式更新个体的五行环优化算法(FECO-DMUI)，并对多目标冷链物流模型进行求解。将FECODMUI算法与FECO算法、NSGA-II算法、鲸鱼优化算法和灰狼优化算法进行比较，结果验证了本文模型和算法的有效性，同时验证了FECO-DMUI算法在多目标冷链配送问题中能更加高效地获得路径优化的最优解集。     

求解约束优化问题的微粒群算法

微粒群算法(简称PSO算法)是一种新型的进化计算方法,已在许多领域得到了非常成功的应用。本文以约束优化问题为对象,首先介绍了采用罚函数法将约束优化问题化为无约束优化问题,和将约束优化问题转化为minmax问题,然后对无约束优化问题和minmax问题,采用PSO算法进行进化求解;在此基础上,以目标函数和约束满足分别为优化目标提出了一种双微粒群的PSO算法。仿真实验结果验证了方法的正确性与有效性。     

基于VITAL的无人机目标跟踪方法

针对无人机飞行环境复杂及现有跟踪算法在精确性和实时性上略微不足的问题,提出了一种新型的基于VITAL的无人机目标跟踪算法.首先,设计一套完整的无人机目标跟踪控制系统;其次,对跟踪算法进行设计,将基于对抗学习的VITAL目标识别算法引入无人机目标跟踪算法,用EKF算法对其进行优化,提高实时性且防止目标跟踪失败;最后,通过实际跟踪和性能测试实验,得到相比主流的DNN等目标跟踪算法,算法在精确度上提高4%、实时性提高43%,算法在无人机目标跟踪方面具有较强的鲁棒性.     

工业大系统递阶多目标优化的分解协调方法

研究了工业大系统递阶多目标优化问题,将其归纳为三种基本形式,并提出了三种相应的新算法。这些方法的基本思想是利用分解协调原理和多目标优化技术,将原问题化为一个二级优化问题。第一级求解一系列低维数的多目标子问题,第二级进行协调。这样大大节省了所需的计算机内存容量,加快了算法的收敛速度。这些算法还具有简单、实用等优点。数值例子证明了以上的结论。     

基于数据关联性能的跟踪门算法

提出一种基于数据关联性能评价的优化跟踪门算法，并通过它来减少跟踪门内来自非本目标的回波，最终达到提高多目标多传感器跟踪系统性能的目的，理论分析表明，与基于假设树最大似然函数的跟踪门算法相比，本算法有效地改善了系统的性能，尤其在强干扰、高虚警的情况下更为明显。     

WSN中基于多目标优化的协同任务分配算法

对无线传感器网络目标跟踪中的协同任务分配机制进行了研究,针对一般任务分配算法中优化目标单一的缺陷,提出了一种基于多目标优化的任务分配算法.首先,建立了基于动态联盟的具有跟踪精度、系统能耗、负载均衡等多个目标参数的优化模型,并采用多目标进化算法NSGA-Ⅱ对模型进行求解;然后,提出了一种基于折中度的决策精选策略,从最优解集中决策出最终的任务分配方案.针对跟踪精度、能耗、负载均衡的仿真结果表明:所提算法可以对多个目标并行优化,较快收敛到全局最优解;与一般任务分配算法相比,该算法可获得更佳的调度结果.     

多目标量化变分滤波贝叶斯WSN跟踪定位算法

为进一步提高无线传感器网络节点跟踪定位精度降低能耗,提出一种多目标拥挤度差分优化的贝叶斯量化变分滤波预估WSN跟踪定位算法. 首先,针对定位问题,采用贝叶斯量化变分滤波方法对目标下一位置区域进行预测,利用量化变分滤波方式选取合适的定位参与节点,并设计了量化变分滤波的多目标参数优化模型. 其次,针对传统多目标优化算法寻优精度不高的问题,设计了基于种群个体拥挤度状况的多目标差分进化算法,对量化变分滤波算法参数进行优化,实现了滤波参数的多目标优化. 最后,通过实验仿真表明,该算法能够有效实现目标节点的跟踪定位,并可节省能量消耗.     

基于混合编码遗传算法的最优跟踪门

跟踪算法优化可以提高跟踪质量,选择恰当的跟踪门是优化跟踪算法的关键措施之一。本文提出了一种基于混合编码的遗传算法,用于杂波环境下目标跟踪过程中跟踪门参数的离线优化。该算法将二进制编码与浮点数编码结合,对跟踪门的形状和大小进行混合编码,选择跟踪精度性能指标构造遗传算法的适应度函数,以此将跟踪算法的优化问题转化为遗传算法寻优,在不同杂波环境下优化跟踪门参数设置。     

多目标混合混沌优化算法研究及应用

为了求解多目标优化问题,提出一种基于混沌搜索的多目标模糊混沌优化算法．将混沌优化方法与模糊优化方法有机地结合起来,应用混沌优化算法求出各个单目标的最优解;将各最优解模糊化;应用模糊非对称方法的思想和模糊集合理论中的最大满意度原理,将多目标优化问题转化为单目标非线性规划问题;最后应用混沌优化算法求解单目标优化问题,得到满意度最大的解．结果表明,所提出的多目标模糊混沌优化算法是可行和有效的,为求解多目标优化问题提供了一种新的有效方法．     

基于粒子群优化的最小属性约简算法

将最小属性约简问题转化为一个基于粒子群优化算法求解的多目标优化问题.引入基于表现型共享的适应度评价函数以提高多目标搜索算法的性能,对基本粒子群优化算法的位置更新公式进行修正使其能够有效应用于最小属性约简问题,并提出了一种用于求解该问题的二进制多目标粒子群优化算法.实验表明,本算法是有效的,并能一次运算获得多个最小属性约简.     

改进多目标PSO算法优化机器人轨迹跟踪模糊PID控制器

为进一步提高模糊PID控制器应用于关节机器人轨迹跟踪控制的效果,本文提出了一种改进的多目标粒子群(PSO)算法优化机器人轨迹跟踪模糊PID控制器的方法.首先,设计了一种关节机器人轨迹跟踪模糊PID控制器;其次,考虑控制器输出力矩和轨迹跟踪控制偏差2个优化目标,设计了改进多目标PSO算法实现模糊PID控制器隶属函数与模糊...     

检测区域自适应调整的TLD多目标跟踪算法

传统的TLD目标跟踪算法由于检测区域过大导致检测时间过长,并对相似目标跟踪效果不理想且只能对单个目标快速跟踪.针对这些问题,利用双Kalman滤波加速预测的DKF检测区域优化算法构造了一种检测区域可自适应调整的多目标跟踪算法——TLD-DOMO算法.TLD-DOMO算法的多目标检测器可对各目标的潜在运动范围进行预测,使其检测区域的大小及位置自适应地调整至最佳状态,以此提升对多目标跟踪的精度及效率.此外,该方法可有效地降低多目标间的相互干扰,支持对多相似目标的同时跟踪.实验结果表明:TLD-DOMO算法在对各测试视频的多目标跟踪中,跟踪速度均有提升,加速比为1.55~2.94倍;在多相似目标跟踪中,对各目标的检测与识别效果优于原TLD算法.     

一种多目标检测跟踪算法研究

针对多目标跟踪领域中现有研究方法存在的实时性差、易漂移等问题,基于YOLOv3算法和KCF算法,提出了一种多目标检测跟踪算法.首先,利用训练好的YOLOv3网络获取视频中目标的位置,并对各个目标进行ID分配;其次,将多个目标并行输入到基于核相关滤波的跟踪模块进行目标跟踪;然后,判断是否满足启动修正策略的条件,若满足则用...     

基于GAlib和聚类技术的WMN网关部署优化研究

将网关部署问题化为数学模型,用集合覆盖问题求解多目标优化问题。其次采取了分簇、遗传算法、聚类算法相结合的方式设计了算法,实现部署网关的数量较少,骨干网中普通路由器与对应网关间的跳数较小的目标。同时仿真分析表明该聚类技术对仅基于GAlib提出的网关部署方案有着良好的优化效果。     

基于MACA算法的运动目标自适应跟踪

通过对传统Camshift算法的研究,提出了一种多模式自适应CamShift算法(MACA).将CamShift算法对H分量敏感的特性推广到S、V分量,构造了凸函数组合模型,利用多目标规划最优求解法获取自适应颜色识别最佳组合解,配合倾角识别和基于ⅡR滤波的目标运动状态信息预测跟踪技术,取得了复杂场景下多色度目标发生旋转、遮挡和速率变化时都能精确跟踪的效果;最后用MACA算法设计了一套自适应实时跟踪系统.经大量实验证明,本算法鲁棒性强、实时性好,系统自动化程度高.     

基于多级信息融合的视频目标跟踪

在多摄像机视频监控的框架下,基于信息融合技术策略,提出了一种用于移动目标跟踪的多级信息融合方法.对于每个单一摄像机采用多特征融合粒子滤波跟踪算法,该算法将目标颜色和边缘方向特征同时作为测量特征,并通过随机融合机制融合特征权重,得出最佳目标位置估计.在此基础上,将多个摄像机的跟踪结果相融合,融合方法主要是通过位置、大小和颜色匹配概率的联合进行目标之间的匹配度测量,并基于信任度级别及权重融合目标跟踪特征.仿真实验证明本方法能够有效消除目标跟踪过程中的重叠区域遮挡问题,在提高目标跟踪精度的同时,充分发挥了多摄像机多信息融合的优势,较好地描述了跟踪目标的状态.