浅海中利用舰船轴频电场定位技术研究

舰船的电场是不可忽视的目标特征,本文提出浅海中利用舰船轴频电场定位方法,在海水中布置3个电场传感器,运用所提出的反演定位方法和GAPSO混合算法,就能确定目标在海水中的位置。仿真结果表明,该方法能够实现对目标精确定位。     

基于遗传粒子群的图像融合算法及应用

为改善传统图像融合方法对细节信息的丢失,提出了一种基于遗传粒子群算法（geneticalgorithmofparticleswarmoptimization,GAPSO）的图像融合方法,该算法应用于像素级的图像融合,使图像融合问题归结为最优化问题．该算法结合遗传算法和粒子群算法的优点,对标准粒子群算法进行了改进,将交叉与变异算子引入到标准粒子群算法,提高了该算法的收敛性能和全局求解能力．实验结果表明,该算法获得的评价指标都优于遗传算法和PSO算法,且融合图像较好地从源图像中提取了有用信息,提高了融合质量．     

基于GAPSO和BFGS修正法的联合爆破点定位方法

针对微震源精确定位问题,提出了一种结合遗传粒子群算法(genetic algorithm and particle swarm optimization,GAPSO)和拟牛顿BFGS修正公式的联合精确微震源定位的方法。新的联合算法引入了交叉变异功能,能有效避免PSO易收敛于局部极值的缺点,然后将其初步定位结果作为初始值带入BFGS算法,有效改善了BFGS定位精度依赖于初始值选取的缺点。实地实验结果表名:此方法相较于PSO及经典定位算法,在x,y,z三个方向上的精度都得到了提高。     

基于冲突合作关系的生鲜选址-路径多主体优化模型与算法

针对城市生鲜农产品配送成本高，产品损耗大等特点，考虑生鲜销售商和外包冷链配送公司共同参与又独立决策的实际运营情况，建立了基于冲突合作关系的生鲜配送选址-路径多主体优化模型.模型中，考虑客户模糊时间窗，主导层生鲜销售商以系统总成本最低为目标，而从属层冷链配送公司仅考虑运输相关成本最小化.设计了GAPSO混合算法求解该问题，结合精英选择策略和自适应权重粒子更新策略，采用田口分析法获取参数合理取值.与CPLEX求取小规模算例精确解对比，GAPSO算法在保持准确性的同时，求解时间降低了96.17%；对基于Barreto和Prins经典LRP基准案例集的中大规模算例，与HybridGA算法和已知最优解BKR对比分析，结果表明GAPSO对于中小规模问题，能很好的收敛于全局最优解，对于大规模问题能求得近似最优解，能为实际生鲜选址和配送问题提供有效决策支持.     

GAPSO：一种高效的遗传粒子混合算法及其应用

在粒子群算法和遗传算法融合的基础上提出了一种新的算法(GAPSO).该算法模仿自然界的个体成熟过程,对遗传算法中的每一代群体中的优秀个体,采用粒子群算法获得进一步的提高,使算法获得比遗传算法和粒子群算法更加好的优化效果.在FCRNN设计应用中表明该算法确实比遗传算法和粒子群算法有更加好的效果.