遗传算法是一种模拟生物进化机制的随机全局优化搜索方法，具有很强的全局优化能力及鲁棒性。遗传算法属于直接搜索法，对适应函数基本无限制，既不要求连续，也不要求函数可微，而且不需要初始信息可以寻求全局最优解克服了单纯形算法初始条件影响大，易陷入局部最小等缺点，操作方便，速度快，不需要复杂的规则，且可用于多目标寻优，在解空间进行高效启发式搜索，可以提高运算速度。
上传时间： 2017-08-07
上传用户：shanml
该文的主要内容是对螺管式步进比例电磁铁磁场的电磁吸力产生机理、结构形式、电磁吸力数值计算和参数优化设计等进行分析研究.为了使衔铁可作长行程的往复直线运动,在结构上采用无挡铁式的螺管电磁铁,这样电磁吸力主要由漏磁通产生,由麦克斯韦电磁力公式可推知:力的大小和方向可以得到比较大的电磁吸力;另外,该文还对影响电磁吸力的其它因素:轭铁半径、衔铁半径、槽的尺寸形状等进行了正交优化试验,弄清了各因素对电磁吸力的影响程度,进一步应用Tabu搜索法对各因素进行全局优化,得出各参数最优组合方案,并经工厂实践检验,结果较理想.该文还对电磁铁的动态特性,也即对整个步进运动过程中电磁吸力、运动速度、位移等与运动时间之间的关系进行了计算分析,以便工厂可以更好地对电磁铁的通电时间、运动过程进行控制.
上传时间： 2013-04-24
上传用户：赵安qw
IIR数字滤波器是冲激响应为无限长的一类数字滤波器，是电子、通信及信号处理领域的重要研究内容，国内外学者对IIR数字滤波器的优化设计进行了大量研究。其中，进化算法优化设计IIR数字滤波器虽然取得了一定的效果，但是其也有自身的一些不足；另外，基于粒子群算法以及人工鱼群算法的IIR数字滤波器优化设计也取得了较好的效果。但这些方法都是将多目标优化问题转化为单目标优化问题，这种方法是将每个目标赋一个权值，然后将这些赋了权值的目标相加，把相加的结果作为目标函数，在此基础上寻找目标函数的最小值，这样做造成的问题是可能将其中的任何一种满足目标函数值最小的情况作为最优解，但实际上得到的不一定是最优解。也就是说，单目标的方法难以区分哪一种情况为最优解，这样的寻优模型从理论上来说是难以得到最优解的。另外，在将多目标转化为单目标时，各个目标的权值难以确定，而且最终只能得到唯一解。针对这些问题，本文在研究传统遗传算法、进化规划算法以及量子遗传算法的IIR数字滤波器优化设计的基础上，将重点研究IIR数字滤波器的粒子进化规划优化、遗传多目标优化以及量子多目标优化。另外，由于在通信系统中IIR数字滤波器有广泛应用，并且大量采用FPGA实现，多目标优化方法得到的滤波器性能也值得验证，因此，对多目标优化方法得到的IIR数字滤波器系数进行FPGA仿真验证有重要的现实意义。 @@ 论文的主要工作及研究成果具体如下： @@ 1.分析IIR数字滤波器的数学模型及其优化设计的参数；针对低通IIR数字滤波器，采用遗传算法及量子遗传算法对其进行优化设计，并给出相应的仿真结果及分析。 @@ 2.针对使用进化规划算法优化设计IIR数字滤波器时容易陷入局部极值的问题，研究粒子进化规划算法，并将其应用于IIR数字滤波器的优化设计，该算法将粒子群优化算法与进化规划算法相结合，继承了粒子群算法局部搜索能力强和进化规划算法遗传父代优良基因能力强的优点。将这种新的粒子进化规划算法应用于IIR低通、高通、带通、带阻数字滤波器的优化设计，显示了较好的效果。 @@ 3.优化设计IIR数字滤波器时，通常将多目标转化为单目标的优化问题，这种方法虽然设计简单，但是在将多目标转化为单目标时，各个目标的权值难以确定，而且最终只能得到唯一解，不能提供更多的有效解给决策者。针对常 用基于单目标优化算法的不足，在分析IIR数字滤波器优化模型和待优化参数的基础上，本文研究遗传算法的IIR数字滤波器多目标优化设计方法，该方法将多个目标值直接映射到适应度函数中，通过比较函数值的占优关系来搜索问题的有效解集，使用这种方法可以求得一组有效解，并且将多目标转化为单目标的优化方法得到的唯一解也能被包括在这一组有效解中。@@ 4.将量子遗传算法应用于IIR数字滤波器多目标优化设计，研究量子遗传算法的IIR数字滤波器多目标优化设计方法，并将优化结果与传统遗传算法的多目标优化方法进行了比较。仿真结果表明，在对同一种滤波器进行优化设计时，使用该方法得到的结果通带波动更小，过渡带更窄，阻带衰减也更大。 @@ 5.针对IIR数字滤波器的硬件实现问题，在对IIR数字滤波器的结构特征进行分析的基础上，分别采用遗传多目标优化方法量子多目标方法优化设计IIR数字滤波器的系数，然后针对两组系数进行了FPGA( Field-Programmable GateArray，现场可编程门阵列)仿真验证，并对两种结果进行了对比分析。 @@关键词：IIR数字滤波器；优化设计
上传时间： 2013-06-09
上传用户：熊少锋
H.264/AVC是由ITU和ISO两大组织联合组成的JVT共同制定的一项新的视频压缩技术标准，在较低带宽上提供高质量的图像传输是H.264/AVC的应用亮点。在同样的视觉质量前提下，H.264/AVC比H.263和MPEG-4节约了50％的码率。但H.264获得优越性能的代价是计算复杂度的增加，据估计其编码的计算复杂度大约为H.263的3倍，因此很难应用于实时视频处理领域。针对这一现状，业内做了大量的研究工作，力图降低其计算复杂度和提高运行效率。比如在运动估计方面，国内外在这方面的研究已经很成熟。而针对帧内/帧间预测编码的研究却较少。因此研究预测模式的快速算法具有理论意义和应用价值。 本文在详细研究H.264标准视频压缩编码特点基础上，分析了H.264帧内编码, 帧间编码及变换，量化技术的原理及特点，提出了一种基于局部边缘方向信息的快速帧内模式判决算法，通过结合SAD的模式选择方法来减少模式选择数目。它采用了Sobel梯度算子计算当前块的边缘信息，累加当前块中属于同一方向像素点的边缘矢量构造不同模式下的边缘方向直方图，以便确定最可能的预测模式。该算法有效降低了编码器的运算复杂度，在并未显著降低编码性能的情况下提升了编码器效率。仿真表明：Foreman 图像序列编码性能有了提高，其中PSNR平均降低了0.06dB，Bitrate平均降低了19.4％，这大大提高了视频传输的质量。 另外在帧间预测模式选择算法方面进行了改进研究：按顺序对不同类型进行判决，有选择地去比较可能模式，使得在有效减少需判决的模式数量的同时，结合小块模式搜索中途停止准则来确定最优模式。仿真表明：改进算法相对与原来算法能够节省很多的编码时间（平均下降了49.3％），但带来的图像质星的下降（平均下降0.08dB,可以忽略）和码率较少的增加。 同时在整数DCT变换模块中，提出了一种快速蝶形算法，使得对4×4点数据做一次变换，只需通过8×8次加法和2×8次移位运算便可完成，与原来12×8次加法和4×8次移位相比，新算法大大降低了运算复杂度。 最后介绍FPGA的特点及设计流程，并实现了H.264编解码器中变换编码及量化和熵解码模块的硬件。这种基于FPGA所实现的H.264编码视频处理模块设计具备了成本低，周期短，设计方法灵活等优点，具有广阔的市场应用前景。 仿真表明，通过使用本文提出的帧内/帧间速算法方法可使得H.264编码速度获得显著的提高，使H.264 Baseline编码器能在PC平台上实现实时编码。
上传时间： 2013-07-18
上传用户：zukfu
模糊C-均值聚类算法是一种无监督图像分割技术，但存在着初始隶属度矩阵随机选取的影响，可能收敛到局部最优解的缺点。提出了一种粒子群优化与模糊C-均值聚类相结合的图像分割算法，根据粒子群优化算法强大的全局搜索能力，有效地避免了传统的FCM对随机初始值的敏感，容易陷入局部最优的缺点。实验表明，该算法加快了收敛速度，提高了图像的分割精度。
上传时间： 2013-10-25
上传用户：llandlu
部分传输序列（PTS）方法通过选择合适的相位序列以降低信号峰值出现的概率，该方法不会使信号发生畸变。但是传统的 PTS 技术计算复杂度非常大，需遍历所有可选的相位因子，其计算量随分割子序列数按指数增长。本文提出了一种正倒二叉树多层相位序列方法，该方法通过对称的树形搜索，搜索出最优的相位序列。仿真结果表明，该方法大大降低系统的复杂度，同时 PAPR 得到更好地抑制。
上传时间： 2013-11-10
上传用户：zjf3110
粒子群算法是在遗传算法基础上发展起来的一种新的并行优化方法,可用于解决大量非线性、不可微和多峰值的复杂问题。与遗传算法不同的是,粒子群算法中的粒子有记忆功能,整个搜索过程是跟随当前最优粒子的过程,因此在大多数情况下,所有的粒子可能更快的收敛于最优解。而且粒子群算法理论简单,参数少,因此其应用更为广泛。文中把粒子群算法用于阵列天线的波束赋形,结果表明粒子群算法在对天线形状进行设计方面有很好的发展前景。
上传时间： 2013-11-14
上传用户：lz4v4
提出一种新的组合优化方法。先通过遗传算法得到一个初步的优化结果,再用直接搜索算法进行二次优化,这样既突出了遗传算法全局寻优的特点,又避免了它在接近最优解时出现的小幅度随机波动。以低副瓣平
上传时间： 2013-12-24
上传用户：李哈哈哈
提出一种基于自适应混沌粒子群优化和支持向量机结合的非线性预测建模算法（ACPSO-SVR），引入ACPSO启发式寻优机制对SVR模型的超参数进行自动选取，在超参数取值范围变化较大的情况下，效果明显优于网格式搜索算法。选取UCI机器学习数据库中的Forest fires标准数据集进行测试，实验结果表明该方法具有较高的精度和良好的泛化能力，对于解决多变量的回归预测问题是一种有效的方法。最后给出了混合算法在碳一多相催化领域的两种典型应用，在反应动力学模型未知的情况下建立催化剂组份模型和操作条件模型，以及基于混合算法的最优催化剂设计框架。
上传时间： 2013-10-23
上传用户：alibabamama
针对函数优化问题，提出了一种基于离差平方和法的粒子群优化算法。该算法用混沌序列初始化粒子的位置和速度，选择好于粒子群优化算法产生的粒子位置。通过离差平方和法进行聚类，利用分类方式来更新粒子的速度。最后将算法应用到3个典型的函数优化问题中，数值结果比较表明，提高了算法搜索能力，全局最优解的精度和收敛速度。
上传时间： 2013-11-14
上传用户：hxy200501
