邻域搜索算法的统一结构和混合优化策略

邻域搜索算法的多样性和研究成果的分散性阻碍了算法的系统化研究与发展 ,因此建立统一的结构框架很有必要。论文通过对邻域搜索算法的流程和主要环节的分析与归纳 ,基于空间分解和进程分解的思路提出了邻域搜索算法的一种统一结构 ,为优化算法的系统化研究和新型混合优化算法的开发提供了可行途径。进而 ,基于统一结构 ,利用遗传算法和模拟退火算法在优化结构和优化行为上的互补性 ,将它们的优化机制和优化操作合理结合 ,提出了具有并行搜索和概率突跳特性的全局高效 GASA混合策略。     

改进的随机聚点搜索算法及其在分子对接问题中的应用

提出改进的随机聚点搜索算法,设计了新的接受几率并采取了算法加速措施,对分子对接问题进行了计算检验。结果表明,改进后的算法计算速度和搜索效率都明显优于Ｓｔａｎｔｏｎ等人提出的方法。     

基于相似性的商品搜索算法研究

传统的电子商务系统中,使用关键字匹配的算法实现商品搜索的功能,只能得到与顾客输入精确匹配的商品。通过引入模糊系统的概念和信息增益的ID3算法,对商品搜索算法进行改进,使得在顾客搜索商品时,不仅显示精确匹配的商品,而且可以提供与其要求相似的商品。这对于商家增加交易机会、发掘潜在顾客、提高个性化服务水平都有很大的促进作用。笔者在文中以手机销售网站为例,介绍了该算法的实现。     

Integrated extremum seeking control method and its application to the suppression of combustion instabilities

The suppression of combustion instabilities using the extremum seeking algorithm （ESA） is analyzed. A function model of the pressure oscillation and the mean fuel-air ratio in the combustion chamber is derived and implies an extremum relation between the oscillation amplitude of the pressure and the mean fuel-air ratio. Hence, the control system of combustion instabilities can be considered as an extremum seeking control system （ESCS）. All traditional ESCSs employ a separate design method, which divides the design of the ESA from the controller design. It is thus difficult for traditional ESCSs to achieve optimal performance of the control system. To solve this problem, an integrated extremum seeking control method for ESCSs is proposed. Using this integrated control, the minimal oscillation amplitude of the pressure is realized by adaptively seeking the optimal mean fuel-air ratio. Hence, this design method can effectively suppress combustion instabilities in aeroengines. By comparing simulation results, the effectiveness of the proposed method is validated.     

联合多视点视频编码中的快速搜索算法分析

对比分析联合多视点视频编码中的全搜索算法和TZSearch(TZS)快速算法,描述TZS算法的原理及搜索过程并对其进行分析,并根据实验统计结果设置了使搜索提前终止的阈值.实验表明,在编码比特率轻微增加和峰值信噪比略微下降的条件下,设置了阈值的TZS算法比原有的联合多视点视频编码中的TZS算法在编码时间上大幅减少.对于运...     

基于混合搜索算法的图像稀疏分解

为了提高图像稀疏分解的效果,降低其计算时间,提出一种基于量子进化算法(quantum-inspired evolutionary algorithm,QIEA)和改进差分进化算法(improved differential evolution,IDE)的混合搜索算法,并应用到图像稀疏分解中。该方法将IDE引入到QIEA中,前期进行QIEA寻优,当寻优搜索到的最优解经过多次进化后没有变化时,引入IDE以提高搜索解的精度和质量。图像稀疏分解的仿真实验结果表明,与QIEA和IDE相比,混合搜索算法的图像稀疏分解方法获得的重构图像具有最好的图像视觉质量和最高的峰值信噪比,且具有相对较低的计算时间。     

禁忌粒子群算法

针对基本粒子群算法容易陷入局部最优的缺点,将禁忌搜索算法中的禁忌思想与粒子群算法结合,提出了一种新的粒子群算法——禁忌粒子群算法(TPSO)。该算法将粒子群算法找到的当前最优值禁忌一段时间后再释放,以此避免算法陷入局部最优,即使算法暂时陷入局部最优,该算法跳出局优的能力也很强。实验表明,TPSO在收敛速度以及收敛精度方面都比基本粒子群算法有了很大程度的提高,特别对于多极值问题搜索效果非常好,可以很好的解决算法陷入局部最优的问题。     

一种利用单通道母体腹部心电信号 提取胎儿心电信号的新技术

针对母体腹部混合心电信号中胎儿心电信号微弱、包含诸多噪声,难以清晰提取的问题,本文提出了一种基于奇异值分解(SVD)、平滑窗(SW)技术和最小二乘支持向量机(LSSVM)的胎儿心电提取新方法.首先,利用SVD从单通道母体腹部心电信号中重构分解矩阵,估计出母体心电参考信号,并利用SW方法对估计出的母体心电参考信号进行平滑处理;然后,利用LSSVM建立非线性估计模型,通过该模型和平滑后的母体心电参考信号估计出腹部信号中的母体心电成分,并采用布谷鸟搜索算法(CS)优化LSSVM的超参数;最后,将腹部混合信号与CS-LSSVM模型估计出的母体心电成分相减,即可获得初步胎儿心电信号,为了进一步消除干扰,对初步获取的胎儿心电信号再进行SW-SVD操作,从而获得较为清晰的胎儿心电信号.采用Daisy数据集进行实验,结果表明,本文所提出的方法在可视化对比分析和四个统计评价指标上均优于其他三种经典方法,可从腹部混合信号中提取出更清晰的胎儿心电信号.     

一种复杂环境下的仿人机器人路径规划算法

针对仿人机器人运动规划中特有的问题——障碍物的多样性、机器人具有越障和绕障等多种避障运动的功能、路径的代价因素的多样化(时间、距离、能耗等),对环境地图和机器人进行建模,采用混合代价进行仿人机器人的路径规划.首先提出基于多维向量的字典序比较的启发式搜索算法,该算法能够按优先级考虑各项代价因素寻找到综合最优的路径;然后引...