求解作业车间调度问题的改进飞蛾扑火优化算法

针对作业车间调度问题,为了克服早熟收敛和容易陷入局部最优等不足,提出一种基于Lévy飞行的改进飞蛾扑火优化模型(LMFO)。首先,采用MFO算法求解作业车间调度问题,并与粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)进行对比研究,证明了MFO算法求解此类问题的有效性;然后,采用改进的随机键编码,引入Lévy飞行对MFO算法进行改进;最后,仿真实验表明,LMFO算法在求解作业车间调度问题时优于MFO、PSO和GA算法,能够跳出局部最优找到更好的解,且具有一定的鲁棒性。     

基于混沌飞蛾扑火优化的膝盖MRI分割算法

由于飞蛾扑火优化(MFO)算法在解决实际优化问题时仍会表现出易陷局部最优、收敛停滞等不足，针对MRI图像较难分割问题，本文提出了一种基于混沌飞蛾扑火(CMFO)的膝盖MRI分割算法.为辅助医生阅片，提高诊断效率和准确率，实验先将膝盖MRI图像选作研究对象，然后将CMFO算法与最大阈值熵相结合应用到医学MRI图像多阈值分割领域.为突出基于CMFO的膝盖MRI分割的优势，引入了SOA，BFOA和MFO算法作对比实验，结果表明:CMFO算法能有效改善MFO的优化性能，而且对膝盖MRI图像分割具有更好的适用性和优越性.     

飞蛾扑火,坚守生命尊严——感悟《推销员之死》中willy Lowman的悲剧

阿瑟·米勒的代表作<推销员之死>中的主人公Willy Lowman是个普普通通的小人物,一生都在为实现自己的"美国梦"而劳碌奔波,当所有的梦想破灭时,他选择了自杀,藉以坚守生命尊严,维护自己的不朽灵魂.读者在感叹其悲惨命运的同时,更为这种追逐梦想、坚守尊严的执着所震撼和鼓舞.     

自适应插值飞蛾扑火优化的多特征粒子滤波车辆跟踪算法

针对现有飞蛾扑火优化算法精度低、全局搜索能力差的问题,提出一种自适应插值飞蛾扑火优化算法,并将其嵌入多特征粒子滤波中优化,构建自适应插值飞蛾扑火优化的多特征粒子滤波车辆跟踪算法.首先,在飞蛾的位置更新机制中加入自适应权值,改善所提算法的全局搜索能力.其次,采用改进的插值飞蛾扑火优化算法对采样过程进行优化,结合多特征自适应融合优化粒子滤波车辆跟踪算法,根据最新观测信息不断调整粒子分布,使低权值层粒子向权值较高的区域移动,增强粒子质量,避免样本退化.实验结果表明,本文算法能够有效降低状态预测所需的样本粒子数,提高算法的跟踪性能,在车辆目标发生遮挡、光照、姿态及尺度变化等干扰下仍然能够准确、稳定地跟踪目标车辆.     

基于MFO-HTN的超视距空战战术机动组合规划

针对超视距空战机动决策问题，提出基于战术机动组合的超视距空战决策模型。首先，利用参数化语言将超视距空战机动描述为两种典型形式，作为超视距空战战术的基本战术动作。其次，引入层次任务规划网络(HTN)模型，利用空空导弹攻击区描述空战态势，构建带参数的空战HTN模型。最后，将机动时间、可发射距离、可发射时间作为目标函数，构建多目标优化模型，采用飞蛾扑火算法对HTN网络参数进行优化求解。仿真实验表明，飞蛾扑火算法能够快速解算当前态势下的最优参数，所得到的空战战术机动序列能够达到战术目的。该算法模型可以为飞行员提供辅助决策，也为研究智能超视距空战提供了新的思路。