基于GA-MCMC的粒子滤波图像恢复算法

针对粒子滤波的退化和贫化问题,提出一种GA-MCMC粒子滤波图像恢复算法.该算法引入遗传算法(GA)全局寻优和粒子总数多样性的特性,结合马尔可夫链蒙特卡罗方法(MCMC)的收敛性,将交叉、变异和选择操作融入到粒子滤波图像恢复中,提高了粒子滤波的鲁棒性、精确性和灵活性.实验结果表明,该算法能减少贫化和退化问题,且在对具有混合噪声的真实图像恢复效果方面显示了其优越性.     

基于遗传算法的九寨沟车辆调度优化方案研究

遗传算法常常被应用于解决优化问题.介绍了九寨沟车辆调度系统利用遗传算法的思想优化景区内公交车辆调度方案,从而使车辆和人力资源得到合理和充分利用,防止资源的浪费.     

基于遗传算法的类零相关多相码设计

距离高分辨多输入多输出（multiple input multiple output,MIMO）雷达体制下,目标回波可能跨越多个距离单元,因此要求发射信号在主瓣附近具有较低的自相关旁瓣和互相关。针对这一问题,提出了一种基于遗传算法的类零相关多相码设计方法。该方法选择具有零相关特性的零相关码集为初始群体,然后针对零相关码的特性,对遗传算法的交叉和变异操作进行了优化设计。通过把相关信号能量向远离主瓣的区域挤压,获得的多相码在主瓣附近具有较低的自相关旁瓣和互相关。最后,计算机仿真验证了该方法的有效性。     

多源多宿组播网络线性网络编码的优化构造

针对多个源点需要同时组播数据至所有宿点的多源多宿组播网络,给出了采用线性网络编码实现数据传输并达到最大吞吐率的编码构造方法。通过添加一个虚拟源点以及该虚拟源点至所有源点的虚拟链路,形成了一个含有约束条件的单源组播问题,借助于这个单源组播问题,建立了求各源点组播率的数学模型,该模型是一个组合优化问题--背包问题,并给出了基于遗传算法的实施方法。然后运用实现单源组播连接的线性网络编码构造技术确定各信道的编码矢量。理论分析和仿真测试结果表明,本文提出的方法是可行的。     

基于DPSO的无等待混合流水车间调度方法

研究了无等待混合流水车间调度问题,调度目标为最小化工件的最大完成时间。针对问题中工件加工无等待特点,设计了分阶段实现的无等待算法,并将机器的能力约束嵌入到算法之中。在此基础上,首次应用离散粒子群优化算法对无等待混合流水车间调度问题进行了优化求解。通过仿真实验表明,离散粒子群算法的优化质量优于遗传算法及LTPT、STPT和FCFP三种启发式算法,同时验证了分阶段无等待算法的有效性。

Abstract：

A no-wait hybrid flow shop（NWHFS） scheduling problem was studied for the objective of minimizing makespan.For the no-wait constraint between two sequential operations of a job,not only the no-wait algorithm of grading was designed,but also the number restriction of machines was embedded into this algorithm.On this basis,the discrete particle swarm optimization（DPSO） algorithm was proposed for the first time to solve such problems.The last simulation experiments show the optimization qualities of DPSO are superior to those of the genetic algorithm（GA） and the heuristic algorithms of LTPT,STPT and FCFP,and demonstrate the effectiveness of the no-wait algorithm of grading as well.     

空间监视卫星捕获识别能力建模与仿真

首先在监视载荷性能指标模型和空间目标特征模型的基础上,建立便于仿真的捕获识别能力模型。接着利用VC++6.0设计开发空间监视卫星捕获识别能力仿真软件,通过不同监视轨道和不同监视载荷及其组合,对不同空间目标的捕获识别能力进行仿真。最后得到了有关监视轨道选取和载荷搭配的结论。     

Genetic-fuzzy HEV control strategy based on driving cycle recognition

A genetic-fuzzy HEV control strategy based on driving cycle recognition (DCR) was built. Six driving cycles were selected to represent different traffic conditions e.g. freeway, urban, suburb. A neural algorithm was used for traffic condition recognition based on ten parameters of each driving cycle. The DCR was utilized for optimization of the HEV control parameters using a genetic-fuzzy approach. A fuzzy logic controller (FLC) was designed to be intelligent to manage the engine to work in the vicinity of its optimal condition. The fuzzy membership function parameters were optimized using the genetic algorithm (GA) for each driving cycle. The result is that the DCR_fuzzy controller can reduce the fuel consumption by 1.9%, higher than only CYC_HWFET optimized fuzzy (0.2%) or CYC_WVUSUB optimized fuzzy (0.7%). The DCR_fuzzy method can get the better result than only optimizing one cycle on the complex real traffic conditions.     

钢筋混凝土板模态频率的温度效应分析及剔除方法

考虑到温度荷载作用下钢筋混凝土梁桥的模态参数产生变异,进而导致基于动力指纹的桥梁损伤辨识方法精度降低甚至失效。以钢筋混凝土板为例,提出了一种考虑内部温度不均匀分布特性的模态频率温度效应剔除方法。首先,采用主成分分析算法,提取温度主成分,构造了预测模型输入参数;其次,通过遗传优化支持向量回归,建立了钢筋混凝土板模态频率预测模型;最后,结合钢筋混凝土板模态频率长期观测值,基于训练好的遗传优化支持向量回归模型,剔除温度对模态频率的影响。试验结果表明,该方法能够准确预测不同温度分布状态下的模态频率,并有效剔除温度引起的模态频率变化。     

一种基于遗传算法的新时延估计方法

提出了一种新的时延估计方法,通过采用FIR滤波器模型并结合遗传算法解决了代价函数复杂计算量下的高效全局优化．算法利用最小二乘法准则,推导得到优化目标函数,并将时延,滤波器系数列入到参数估计模型中,继而将目标函数作为适应度函数,将时延,滤波器系数作为决策变量,应用遗传算法进行全局优化．通过仿真实验表明,本文不仅在滤波器长度比较短的情况下获得最优的时延估计,而且大大地减少了计算量,提高了稳健性．     

基于构造性设计和GA的ANN建模方法

强调了激活函数在ANN设计中的重要性,提出一种基于构造性设计及GA的网络结构及神经元激活函数类型自动优化的ANN模型(constructived and GA based activation function,简称为CGBAF),并给出其一般形式和算法.本模型用于多层前向神经网络时,其网络结构及激活函数类型可自动优化,进而可大大提高ANN的泛化能力.通过例子验证了本方法的有效性,并进行了分析.