基于ε-约束方法的增广Lagrangian多目标协同进化算法

介绍了一种利用协同进化算法求解多目标优化问题的算法。这种算法首先采用ε- 约束方法对多目标优化问题进行处理 ,使其转化为一个单目标带约束的优化问题 ;然后 ,采用增广Lagrangian方法把这个单目标约束优化问题转化成一个存在鞍点的二人零和博弈问题 ;最后 ,利用协同进化的思想 ,用两个种群分别表示目标函数和约束这两个局中人 ,对这个二人零和博弈问题求解。进化过程中的选择、重组和变异算子均采用简单遗传算法(SGA)的机制。通过对两个实验测试问题的研究可以看出 ,这种算法比其它同类进化算法所得的结果要精确、稳定。     

双目标优化问题的类电磁算法

为方便决策，双目标优化问题就是要从最优解集中求出一组分布均匀且数量多的Pareto最优解。针对这一特点，定义了种群的均匀度和序值，来度量种群中解的分布和质量，将双目标优化问题转化为以均匀度为目标函数，序值为约束条件的单目标优化问题；设计了双目标优化问题粒子的电荷和受力的计算公式，提出了一种新的类电磁算法求解问题。用标准的Benchmark函数进行了仿真实验，结果表明，新算法对双目标优化问题的求解是非常有效的。     

基于佳点集的约束优化进化算法

结合数论中佳点集理论和多目标优化技术,提出了一种求解约束优化问题的新算法.该算法首先把约束优化问题转化为两个目标的多目标优化问题;接着结合佳点集理论重新设计了交叉算子,新的交叉算子能够生成具有代表性的子代个体以更好地搜索空间;采用BGA变异算子增加子代个体的多样性;最后根据当前子代群体的进化信息,利用联赛选择算子或Pareto优超关系选择优胜个体进入下代群体,通过4个标准测试函数验证了算法的有效性.     

求解多峰函数优化的小生境克隆选择算法

分析了传统的用于多峰函数优化问题的小生境遗传算法的特点和不足,基于免疫系统中的克隆选择原理,运用记忆算子、抑制算子和重组算子等技术对克隆选择算法进行了改造,并引入一种新的小生境技术,提出了一种解决多峰函数优化问题的小生境克隆选择算法。最后,实现了该算法对单无人作战飞机（unmanned combat air vehicle, UCAV)多航路规划这类多峰函数优化问题的优化仿真,结果表明该算法简单有效。     

一种优化多目标的交互式路由算法

Qos路由的基本任务是寻找一条满足多个约束条件同时优化多个网络参数的路径。研究多约束条件下的多个线性目标优化的Qos路由问题。选取带宽作为约束条件，线性函数(时延和耗费徘为优化目标，建立了Qos路由选择的多目标缉陛整数规划模型。通过将多目标优化问题转化为线性单目标优化问题，证明了新问题的最优解是原问题的有效解，给出一种求解模型的交互式算法。该算法引入目标函数参考点概念，逐步调整目标函数参考点，压缩目标函数搜索空间来满足决策者和实时网络资源要求，并最终得到满意解。仿真实例表明了算法的可行性和可操作性。     

用混沌搜索求解非线性约束优化问题

提出了一种用混沌搜索求解非线性约束优化的新方法 .利用罚函数思想将约束问题无约束化 ,再利用混沌的内在随机性与遍历性进行求解 .算例仿真结果表明 ,算法简单实用 ,性能良好 ,是解决非线性约束优化问题的有效途径 .     

用遗传算法解决生产线调度Job—Shop问题

在分析国内外各种解决生产线作业调度疸方法的基础上,引出生产线调度Job-Shop问题的数学模型。针对该模型,用遗传算法对其进行优化调度。首先针对优化目标进行染色体编码,定义群体规模,然后设计适应度函数,最后通过选择、交叉、变异等操作,得到目标的全局较优解。本文针对某一工程实例,给出了此调度算法的仿真结果。     

优化卡尔曼滤波算法中的目标函数选择

针对优化卡尔曼滤波算法(optimized Kalman filter,OKF)中的目标函数选择问题,设计了两种适用于OKF算法优化的目标函数,证明了这两种目标函数是最优的,即当目标函数取最小值时,OKF算法中的滤波估计值H_kx_k|k-1^⌒*是(或概率意义下)系统真实状态H_kx_k的最优估计。把上述目标函数应用于多模型卡尔曼滤波算法(multiple model adaptive Kalman filter,MM-AKF)中,设计了一种优化多模型卡尔曼滤波算法(optimizedmultiple model adaptive Kalman filter,OMM-AKF),OMM-AKF算法能够根据目标函数优化子滤波器的滤波估计值权值,从而能够得到系统真实状态的较优估计值。最后,通过仿真验证了上述理论的正确性和方法的有效性。     

基于决策图贝叶斯的多目标QoS组播路由算法

随着实时组播通信需求的不断增长，要求网络能够提供更加严格高效的QoS(Quality of Service)路由保证，需要设计一个能够同时满足不同QoS约束的高效组播路由算法。此问题可归结为图论中的NP(Non-Polymenital)问题，一般方法是把多个QoS参数加权合并为一单目标函数进行优化。提出了一种基于决策图贝叶斯的多目标QoS组播路由算法，算法在不需做预处理的情况下可对多个不同的QoS参数同时进行优化。仿真结果表明，所提出的算法能够快速收敛于一组满足不同QoS约束的非支配解。     

受拟态物理学启发的全局优化算法

受拟态物理学方法的启发,就物理个体与理想粒子的特征异同,建立了拟态物理学方法与基于种群的优化算法的映射关系;通过设计个体质量为用户定义的其适应值函数、制定个体之间的引/斥力规则,利用牛顿万有引力定律定义个体之间的虚拟作用力,设计出一种求解全局优化问题的拟态物理学优化算法框架;构造和测试凸曲线、直线和凹曲线这三种曲线质量函数对算法性能的影响,结果表明了具有凹曲线质量函数的算法性能较好;同时,通过与四种典型优化算法的性能比较,说明该算法是有效的.     

几类非线性双层规划问题的混合遗传算法

针对几类具有特殊下层结构的非线性双层规划问题,提出了一种混合遗传算法。首先利用单纯形法的思想设计了新的杂交算子,使杂交个体与种群中好的个体组杂交,从而产生尽可能好的杂交后代;其次对每个相对固定的上层变量值x,通过计算下层最优解y来提高种群个体的可行性,并分析了下层最优解的计算误差对算法性能的影响;最后对于下层存在多个最优解的情况,通过求解一个单层规划,给出了下层最优解的选择方法。数值结果表明该算法是有效的。     

混合人工蜂群算法

针对人工蜂群算法收敛速度慢、容易出现“早熟”的缺点,提出了一种混合的人工蜂群算法 (hybrid artificial bee colony, HABC)。在人工蜂群算法的迭代中引入淘汰规则和新的搜索策略,以提高算法的收敛速度;同时,为了维护群体的多样性,对种群中的个体采用差分进化。通过对一个调频(frequency modulated, FM)合成器参数优化问题测试,表明该算法能够有效地克服“早熟”现象,提高了全局寻优的能力。将其应用于线性系统逼近问题,仿真实验表明该算法是快速有效的。     

Differentially Private Distributed Parameter Estimation

Data privacy is an important issue in control systems, especially when datasets contain sensitive information about individuals. In this paper, the authors are concerned with the differentially private distributed parameter estimation problem, that is, we estimate an unknown parameter while protecting the sensitive information of each agent. First, the authors propose a distributed stochastic approximation estimation algorithm in the form of the differentially private consensus+innovations(DP-CI...     

机载双基地SAR的扩展SIM算法

提出了适用于平移不变模式斜视双基地SAR的扩展SIM(squint imaging mode)算法.首先利用方位多普勒频率去斜,解决了斜视双基地SAR的能量模糊问题,然后推导得到方位去斜后信号的二维频谱数学表达式,并在此基础上构造了新的匹配滤波函数.最后通过计算机仿真验证了扩展SIM方法的有效性,对成像质量的改进效果进行了分析.     

基于贝叶斯网络的GO法模型算法

GO法是评价具有多状态时序特性的复杂系统可靠性的有效方法,但GO法操作符众多、算法复杂并且缺乏工具软件支持,制约了GO法的工程应用。针对该问题,本文提出一种基于贝叶斯网络的GO法新算法。首先,定义常用操作符到贝叶斯网络节点映射规则;然后,给出GO模型映射转换为贝叶斯网络的可编程流程;最后,利用贝叶斯网络成熟工具支持,定量求解映射后的贝叶斯网络模型。新算法操作符映射规则统一,模型映射转换流程简单直观,便于工程人员掌握和应用。此外,除了能得出传统的定量结果,新算法使得GO法还具有故障推理和诊断能力。     

基于动力学的多父体杂交算法

多父体杂交算法将种群中多个个体张成一个空间,然后在此空间中进行空间搜索,该算法具有很强的解搜索能力和较快的运行速度.动力学演化算法根据粒子群的统计物理特性,模拟粒子群在空间中的运动,提出了一种基于统计物理的粒子选择机制.数值实验表明,动力学演化算法是有效的.结合动力学演化算法的选择策略和多父体杂交算法的遗传操作,提出一种新的基于动力学的多父体杂交算法.该算法对多父体杂交算法中的替换策略进行改进,有效地提高了算法的求解能力,数值实验表明新算法可以很好的收敛,能够快速的找到问题的最优解.     

处理动态优化问题的演化元胞遗传算法

已有演化元胞遗传算法中的演化规则多从元胞自动机中直接引入，未在状态演化中考虑个体间适应值的差异。根据密度制约关系提出一种新的演化元胞遗传算法来处理动态优化问题，在考虑个体适应值优劣与局部种群密度的前提下，通过密度制约与种内竞争实现个体在元胞空间内的生死演化，并建立种群规模增长模型控制元胞空间内存活个体规模。选取不同强度、复杂度的动态优化问题对算法性能进行验证，结果表明新算法具有良好的处理动态优化问题的能力。     

物资调运系统中模糊条件的量化及其网络解法

<正> 在湖南邵阳市“工业企业集团规划”研究中,我们看到,化工企业的化肥调运是经常的、大量的、牵涉的数据、报表和计算是非常多的。过去,这些工作一直靠人工来处理,并常常靠决策者的主观经验办事,缺乏科学依据。因此,工作效率低、出错率高。如何实现物资调运和管理决策的的科     

一种新的数字图像灰度直方图及其应用研究

一般的描述数字图像的直方图不能反映图像中的局部特征和对象属性，本文提出一种新的灰度直方图，其特点是具有描述图像局部特征能力，文章给出了它的定义，并对其中的特别区域及其与图像中字幕的映射关系作了分析，在此基础上，我们进一步研究了这种直方图在字幕检测与定位中的应用，并为此目的提出了一种算法，计算实验结果表明，该算法快速有效。     

Solving function optimization problems with the immune principle

Adaptive immune evolutionary algorithm is proposed based on the principle of adaptive immune response. Two new algorithm parameters of expansion radius and mutation radius are defined to construct a small neighborhood and a large neighborhood, then expansion and mutation operations are designed to search the local and global regions of solution space simultaneously by using the two neighborhoods, thus, two-level neighborhood search mechanism is realized. The degree of the diversity in the population is described with the average Euclideandistance among all individuals, and it is used to adjust algorithm parameters adaptively to accelerate convergence and avoid getting stuck at local optima. The algorithm is proved to be convergent and its optimization principle is analyzed. The experiment results of multi-modal function optimization show that the algorithm is effective.