一种基于相位比较的量子遗传算法

针对量子遗传算法不适于连续函数优化的问题,提出了一种改进的量子遗传算法。该算法直接将量子染色体与当前最优解相比较来确定旋转门的旋转角,种群中各个体以不同速率向最优解进化以同时实现全局搜索与局部搜索,引入变异操作以防止算法早熟收敛。对该算法及其全局收敛性进行了分析后,将其用于函数极值求解与PID控制器的参数优化,并与遗传算法和量子遗传算法进行比较。仿真结果表明该算法具有较好的寻优性能。     

利用Cameron分解进行极化干涉图像对的配准研究

针对常规极化干涉SAR配准仅仅用一个通道的极化数据进行干涉数据对配准,导致配准精度不高的问题,提出了一种利用Cameron相干目标分解进行极化干涉图像对的配准方法。该算法充分利用了全极化数据丰富的信息,进行极化干涉图像对的配准。利用SIR-C天山地区的数据对提出的算法进行了验证,结果证明该算法能提高配准的精度和鲁棒性,有利于后续的数据处理。     

基于量子遗传算法的滤波器参数优化

针对传统模拟滤波器设计对于较为复杂的目标需求往往精度与效率均较差的问题,提出一种基于量子遗传算法(quantum genetic algorithm,QGA)的模拟滤波器优化设计方法。量子遗传算法是量子计算理论与进化理论相结合的产物,同传统遗传算法(classical genetic algorithm,CGA)相比具有种群多样性好、收敛速度快和全局寻优能力强的特点。引入QGA算法对滤波器参数进行寻优。通过采用自适应的量子旋转角调整策略并引入量子交叉、变异及群体灾变操作,提高了算法的搜索效率,降低了算法出现早熟的可能性。实例计算表明了算法在该类问题中的有效性和可行性。     

全仿射形变下基于点特征的SAR图像配准方法

全仿射形变条件下,待配准合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像与参考SAR图像之间存在各向异性尺度变化,导致传统的点特征图像配准算法难以提取到足够多的匹配特征点进行图像配准。为此,提出了一种基于仿射形变矩阵分解与尺度变化矩阵估计的点特征图像配准算法。该方法首先将仿射形变矩阵分解为图像旋转矩阵、尺度变化矩阵以及常数矩阵的乘积,而后利用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法对尺度变化矩阵中的未知参数进行搜索估计,并根据估计结果对图像进行尺度规范处理,以抑制图像间的各向异性尺度变化,在此基础上再利用尺度不变特征转换(scale invariant feature transform, SIFT)算子提取匹配特征点进行配准处理。实验结果表明,与现有方法相比,对于全仿射形变条件下的SAR图像配准,本文所述算法可以提取到更多的匹配特征点,因而具有更好的配准性能。     

利用双树复小波变换和SURF的图像配准算法

为了进一步提高图像配准的运算效率、匹配正确率及配准精度,提出了一种利用双树复小波变换和加速鲁棒特征（speeded up robust features, SURF）的图像配准算法。首先利用双树复小波变换将参考图像和待配准图像分解为低频部分和高频部分,选取其对应的低频部分作为SURF算法的输入图像,得到两者的粗匹配结果;然后通过随机抽样一致（random sample consensus, RANSAC）算法对粗匹配点对进行提纯,剔除误匹配点对,解决了SURF算法存在较多错误匹配点对的问题,同时计算出最佳匹配的变换模型参数;最后根据该变换模型参数对待配准图像进行几何变换,经双线性插值确定灰度,完成图像的配准。大量实验结果表明,与尺度不变特征变换（scale invariant feature transform, SIFT）算法和SURF算法相比,所提算法的运算速度更快,匹配正确率和配准精度更高,同时在抗噪声、抗旋转及抗亮度变化性能方面更加优越。     

刚体变换下基于轮廓的多传感器图像配准算法

提出了一种基于轮廓的多传感器图像配准算法,输入图像之间的几何变换假设为刚体变换。该配准算法的特点是根据匹配轮廓对的质心和长轴计算配准参数,克服了传统的基于特征的图像配准算法控制点检测与匹配的问题,算法鲁棒性较高。首先提取输入图像中的明显轮廓,然后对提取的轮廓进行匹配,并将其中匹配的开轮廓对转化为闭合轮廓对,然后根据所有闭合轮廓对的质心和长轴估计配准参数。实验结果表明,所提算法能精确解决输入图像之间仅存在旋转和平移情况时的图像配准问题。     

混合混沌量子进化算法

针对量子进化算法计算量大、收敛速度慢以及容易出现早熟等问题, 提出混合混沌量子进化算法. 该算法采用混沌 初始化方法产生初始种群, 使种群具有较好的多样性;采用简单量子旋转门更新当前种群中的非最优个体, 降低算法的计算量; 提出混合混沌搜索策略以提高算法的收敛速度和全局搜索能力. 大量的测试表明, 与量子进化算法、实数编码量子进化算法和 混合量子遗传算法相比, 所提出的算法具有较快的收敛速度和较好的寻优能力. 大量的测试也表明, 若将混沌引入量子进化算法, 则混合混沌搜索策略的综合性能明显优于载波混沌策略, 在大多数情况下优于混沌变异策略. 本文提出的算法是惟一的每次测试 都收敛的算法, 且实现简单, 便于工程应用. 将其用于求解城市道路的交通信号配时优化问题, 实际效果令人满意.     

基于形态滤波与遗传算法的目标检测技术

针对红外图像背景复杂及点目标容易被淹没的问题,提出一种采用形态滤波与遗传算法相结合的目标检测新算法。该方法利用遗传算法的全局寻优能力对形态滤波结构元进行优化,以增强形态滤波对目标的检测与识别能力。为克服算法运算量大,实时实现困难的缺点,同时开展了基于DSP的实时信号处理器的研制及相关实验研究。试验结果表明,该方法能实时有效检测信噪比为2左右的点目标。     

基于模糊约束的军事物资配送多目标路径优化

针对带模糊时间窗口、模糊运输费用以及模糊运输风险的多目标军事物资运输问题,利用模糊期望理论,建立了带模糊约束问题的多目标运输路径优化模型,并利用改进的多目标量子遗传算法求解该模型,算法中采用量子比特编码,引入非支配排序和精英保留策略,防止算法陷入局部最优。仿真实验结果表明,建立的模型合理、算法有效,在军事物资配送问题中具有一定的实用价值,与传统的多目标遗传算法相比较,利用改进的多目标量子遗传算法求解该问题,收敛速度更快。     

一种基于非降采样Contourlet变换和MLESAC的星空图像配准算法

针对不同时刻拍摄的星空图像进行叠加,提出一种基于非降采样Contourlet 变换（nonsubsampled Contourlet transform, NSCT）和随机抽样最大似然算法(maximum likelihood estimation sample consensus, MLESAC)的图像配准算法。该方法首先对星空图像进行NSCT变换,以提取特征星体的边缘,接着以特征星体的质心为顶点,构造特征三角形,根据三角形全等准则对其进行匹配;然后利用MLESAC算法对已匹配三角形的重心进行验证,将满足要求的特征点带入仿射变换模型,求取变换参数,实现图像的配准。该方法在保证配准精度的条件下,降低了经典配准算法的复杂度,能够有效处理光照变化以及噪声的影响。采用50组空间图像进行验证,结果表明,该算法能够在有效抑制星空图像光照和噪声的情况下,实现星空图像的精确配准,均方根误差达到0.374 1。     

复杂装备多因素耦合安全性QHS-ESN度量

针对装备安全事故耦合机理不明确、危险因素关联复杂的问题,提出场景分割耦合方法。将危险因素分割为危害故障、人为失误、致命环境、危险属性4个分量,从危险分量之间的非线性耦合关系拟合角度进行装备安全性度量;在此基础上,利用量子和声算法较强的全局寻优能力,构建一种新的量子和声搜索回声状态网络(quantum harmony search echo state network, QHS-ESN)模型及其算法。并将其应用到某型飞机低空大表速飞行安全性度量中。仿真结果表明,该模型比原有的回声状态网络模型、和声神经网络模型在低空大表速飞行场景危险分量非线性耦合关系拟合上,兼顾拟合精度和稳定性能,具有更好的装备安全性度量效果。     

渐近式Bloch球面搜索的量子遗传算法及其应用

为了进一步加快搜索速度,提高优化效果,提出了一种渐近式Bloch球面搜索的量子遗传算法.在该算法中,首先采用Bloch球面坐标对量子染色体进行编码,然后基于最小二乘法理论,构建了量子染色体的更新策略,建立了量子旋转门角度大小和方向的公式,最后构造了变异操作中相位公式.将本文算法应用于多变量函数极值优化问题进行验证.实验结果表明,该算法不仅具有较好的种群多样性和随机性,而且还具有进化代数少、收敛速度快和优化效率高等优点.     

Solving DCLAP-MSN based on hybrid genetic algorithm

The dynamic capacitated location allocation problem in the military supportive network (DCLAP-MSN) is a representative of combinative optimization problems, and its optimization process is complicated. For this reason, a dynamic capacitated location allocation model is provided firstly. Then, a hybrid heuristic algorithm which combines genetic algorithm, repair algorithm of solutions and greedy search, is proposed as the solving method.The optimization performance is improved by effectively integrating the repair algorithm of solutions and greedy search with genetic optimization. The experiment results indicate that the proposed algorithm is a feasible and effective method for the problem.     

Membrane-inspired quantum shuffled frog leaping algorithm for spectrum allocation

To solve discrete optimization difficulty of the spectrum allocation problem,a membrane-inspired quantum shuffled frog leaping(MQSFL) algorithm is proposed.The proposed MQSFL algorithm applies the theory of membrane computing and quantum computing to the shuffled frog leaping algorithm,which is an effective discrete optimization algorithm.Then the proposed MQSFL algorithm is used to solve the spectrum allocation problem of cognitive radio systems.By hybridizing the quantum frog colony optimization and membrane computing,the quantum state and observation state of the quantum frogs can be well evolved within the membrane structure.The novel spectrum allocation algorithm can search the global optimal solution within a reasonable computation time.Simulation results for three utility functions of a cognitive radio system are provided to show that the MQSFL spectrum allocation method is superior to some previous spectrum allocation algorithms based on intelligence computing.     

基于量子空间的蚁群算法及应用

针对蚁群算法收敛速度慢,容易陷入局部极值的缺点,提出将量子进化算法与蚁群算法相融合的新算法。在该算法中,蚂蚁当前位置用量子比特的两个概率幅表示,与普通蚁群算法相比,个体数量相等时,新算法的搜索空间将加倍,同时用量子非门来实现变异操作,相比传统算法,在寻优过程中具有更好的种群多样性并有效克服了蚁群算法的早熟及停滞现象。将此算法用于图像分割,实验结果表明,该方法有效解决了蚁群算法收敛速度慢和容易陷入局部极值的问题,而且在分割速度和精度上得到了较大提高。     

面向多峰函数的自适应小生境量子进化算法

为解决量子进化算法在多峰优化时只能找到一个最优解,无法找到所有全局和局部最优解的问题,提出自适应小生境量子进化算法。利用佳点集理论初始化种群,使种群均匀分布在整个搜索空间;提出中心地形信息小生境自适应识别方法,用于自适应的识别峰值所在区域,并建立小生境完善策略,提高小生境识别速度;借助量子进化算法的快速寻优能力精确寻找各个峰值点;采用动态种群调整策略,维持种群的多样性,自适应地调节种群规模。仿真实验结果表明,该算法具有较强全局优化能力和局部优化能力,且搜索到的每个最优解都达到了理想值。