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排序：

基于改进樽海鞘群算法和SVM相结合的保温杯底缺陷检测研究

基于改进樽海鞘群算法和SVM相结合的保温杯底缺陷检测研究

引用

作者：黄坤浙江科技大学

学位级别：硕士

随着经济的高速发展和科技水平的不断提高,人们在追求日用品多样化的同时,对日用品的外观细节要求也越来越高,保温杯因其较好的保温性能已经成为常见的生活日用品。在绝大多数的企业生产中,保温杯底的缺陷检测依旧采用人工目检的方法,... 详细信息

随着经济的高速发展和科技水平的不断提高,人们在追求日用品多样化的同时,对日用品的外观细节要求也越来越高,保温杯因其较好的保温性能已经成为常见的生活日用品。在绝大多数的企业生产中,保温杯底的缺陷检测依旧采用人工目检的方法,人工目检的方法受主观影响较大,当工作强度提高时,检测效率会变得低下,无法满足现代企业生产的实际需求,降低了企业的生产效率,影响着企业的发展。针对上述问题,本文研究设计了一套保温杯底表面缺陷检测系统,主要内容如下:(1)针对保温杯底检测的实际需求问题,对设备的硬件平台进行设计,并编写了检测系统的上位机软件。硬件平台包括了图像采集模块、传输与分拣模块、运动控制模块和图像计算机。上位机软件包括用户界面模块、缺陷检测模块和警报模块。(2)针对保温杯底的缺陷检测效率不高问题,首先对图像进行预处理操作,利用相机标定消除相机畸变,大津阈值分割算法和Canny边缘检测算法剔除图像中无用信息;然后对保温杯底进行特征工程的构建,利用随机森林算法(Random Forest,RF)筛选出优质特征作为特征选择。最后与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合构造RF-SVM模型。(3)针对保温杯底缺陷检测模型精度不高问题,引入樽海鞘群算法优化检测模型,并对樽海鞘群算法进行改进,引入LEVY飞行扰动和高斯变异因子对领导者和追随者进行改进,提高该算法的收敛性和寻优能力,用改进后的樽海鞘群算法优化RF-SVM模型,构造最优保温杯底缺陷检测模型。经过多组对比实验表明,本实验设计的保温杯底表面缺陷检测系统对保温杯底的缺陷检测的检测精度达到97.3%,缺陷分类的误检率仅为3%不到,且该系统具有较强的稳定性,具备实际应用价值。

关键词：保温杯底缺陷检测系统 RF-SVM模型樽海鞘群算法

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改进樽海鞘群算法研究及应用

改进樽海鞘群算法研究及应用

引用

作者：李雪龙辽宁科技大学

学位级别：硕士

群智能优化算法是通过模拟自然界生物群体的行为而产生的优化算法,其为解决优化问题提供了强大的工具,并已广泛应用于许多领域。樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm,SSA)是一种新型元启发式智能算法,因其结构简单,控制参数少的优点,已... 详细信息

群智能优化算法是通过模拟自然界生物群体的行为而产生的优化算法,其为解决优化问题提供了强大的工具,并已广泛应用于许多领域。樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm,SSA)是一种新型元启发式智能算法,因其结构简单,控制参数少的优点,已被应用于控制器参数优化、路径规划、图像处理等诸多领域。但樽海鞘群算法也存在收敛速度不够快,容易陷入局部极值的缺点。为了弥补樽海鞘群算法的不足,本文对算法机制进行深入分析,提出新的改进思路,提高了算法的探索和开发能力,并把改进后的算法应用到工程优化设计问题和模拟移动床色谱分离过程技术指标预测问题中。本文的研究工作主要包括:(1)提出基于六种振荡惯性权重的樽海鞘群算法(IWn-SSA,n=1,2,…,6)。在跟随者更新公式中,加入六种振荡惯性权重,随着迭代次数的增加,六种惯性权重进行振荡变化,提高了樽海鞘的全局寻优能力。将改进的IWn-SSA(n=1,2,…,6)与原始SSA和一种加入自适应振荡惯性权重的樽海鞘群算法对24个CEC测试函数进行测试,结果表明所提出的基于六种振荡惯性权重的樽海鞘群算法性能优于对比算法,提高了算法的收敛速度和优化精度。(2)提出基于六种周期性振荡惯性权重的樽海鞘群算法(POIWn-SSA,n=1,2,…,6)。在算法中加入了周期性策略,对迭代次数进行周期性划分,使算法在固定周期内进行勘探、寻优,避免算法陷入局部最优。将六种改进的POIWn-SSA(n=1,2,…,6)与原始SSA和一种加入自适应振荡惯性权重的樽海鞘群算法进行了24个Congress on Evolutionary Computation(CEC)测试函数进行测试,结果表明所提出的六种基于周期性振荡惯性权重的樽海鞘群算法优于IWn-SSA(n=1,2,…,6)和原始SSA算法性能,提高了算法的收敛速度、避免了提前陷入局部最优。(3)针对算法收敛速度不快,求解精度不足的缺点,提出基于六种周期性振荡收敛惯性权重的改进樽海鞘群算法(POCIWn-SSA,n=1,2,…,6)。在每个周期中加入收敛因子逐期缩小振荡范围,使局部搜索能力逐渐增强。将改进算法与对比算法进行了24个CEC测试函数进行测试,结果表明POCIWn-SSA(n=1,2,…,6)明显提高收敛速度,搜索结果更加精确,比上面提出的两种改进算法更进一步的性能提升。通过仿真数据对比,POCIW2-SSA在大量测试函数中性能最好,将POCIW2-SSA与近几年的不同优化算法应用在压力容器设计问题中进行对比分析,结果表明所提出的POCIW2-SSA对于求解压力容器问题的优越性和稳定性。(4)采用改进樽海鞘群算法优化极限学习机研究模拟移动床色谱分离软测量建模问题。首先通过基于不同激励函数极限学习机进行模拟移动床色谱的软测量建模,进行仿真预测。然后,建立POCIW2-SSA优化极限学习机模拟移动床色谱的软测量模型进行仿真实验。通过两种建模仿真数据对比分析,实验结果表明,基于周期性振荡收敛惯性权重的改进樽海鞘群算法优化极限学习机的SMB软测量建模具有更好的预测效果。

关键词：群智能优化算法樽海鞘群算法振荡惯性权重周期性振荡函数优化软测量模拟移动床色谱分离

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改进樽海鞘群算法研究及在若干问题中的应用

改进樽海鞘群算法研究及在若干问题中的应用

引用

作者：任号温州大学

学位级别：硕士

元启发式优化算法是近年来用来解决大多数技术应用和工程优化问题的一种智能优化算法,它在求解规模较大的组合优化问题和复杂程度与规模成正比的非线性优化问题时,具有较强的鲁棒性和有效性。此外,成熟的元启发式算法在求解数值优化问... 详细信息

元启发式优化算法是近年来用来解决大多数技术应用和工程优化问题的一种智能优化算法,它在求解规模较大的组合优化问题和复杂程度与规模成正比的非线性优化问题时,具有较强的鲁棒性和有效性。此外,成熟的元启发式算法在求解数值优化问题时具有较高的搜索效率,并且与传统优化方法相比使用起来更加的灵活。其中,樽海鞘群算法是一种基于樽海鞘群在深海中漫游和觅食的生物行为而被提出的元启发式方法,但由于原始的樽海鞘群算法存在收敛速率缓慢和容易陷入局部最优等问题,因此在本研究中,我们从不同的方面对原始的樽海鞘群算法进行了改进,使得改进后的算法能够有效地解决不同类型的优化问题。具体的研究内容如下:(1)首先,我们提出了一种结合自适应levy机制的樽海鞘群优化算法。其中,引入的自适应权重,扩展了算法在早期阶段的探索范围,加快了算法在后期阶段的收敛速度。通过levy飞行的随机游走去探索解空间,使算法的全局探索和局部开发的能力都得到了更好的调整和增强。最后,把提出的算法应用于求解数值函数优化问题和两个实际的工程设计案例中,仿真实验结果表明了改进后的算法相较于原始的樽海鞘群算法和另外一些当前流行的元启发式算法更加的具有竞争力。(2)其次,本文提出了一种教学指引的改进樽海鞘群优化算法。引入的教学策略,通过更新教师与班级平均水平之间的差异来提高学生的水平,这有助于提高樽海鞘种群的整体学习能力,获得更高质量的解。引入的学习者策略,通过模拟学生之间的讨论、陈述和交流,提高了个体的平均水平,加快了算法的全局搜索速度。实验结果表明,在基础的函数优化实验和特征选择的问题上,所提出的算法相较于它的对比方法整体性能上是更好的。(3)最后,本文提出了一种混沌增强的樽海鞘群优化算法去解决大规模QoS感知的服务组合优化问题。利用混沌方法的随机性和遍历性,降低了算法陷入局部最优的可能性,增强了算法的开发能力。为了验证所提出算法的有效性,分别在两个著名的数据集上进行了对比实验。实验结果表明,提出的方法相较于传统优化技术具有显著的优势,特别是在大规模场景下也具有令人满意的表现。

关键词：樽海鞘群算法自适应LEVY 教与学优化混沌方法服务组合优化

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基于改进樽海鞘群算法的某体育中心结构优化设计

基于改进樽海鞘群算法的某体育中心结构优化设计

引用

作者：唐剑河北工程大学

学位级别：硕士

钢桁架结构因为其相对质量较轻、强度高、抗变形能力强被广泛应用于各类大跨度建筑中。当前,各种复杂的工程结构不断涌现,对建筑进行结构优化设计变得越来越重要。而传统的结构优化方法在面对如今的大型复杂建筑时的效率较低,难以满足... 详细信息

钢桁架结构因为其相对质量较轻、强度高、抗变形能力强被广泛应用于各类大跨度建筑中。当前,各种复杂的工程结构不断涌现,对建筑进行结构优化设计变得越来越重要。而传统的结构优化方法在面对如今的大型复杂建筑时的效率较低,难以满足当今社会的需求。仿生学的和计算机的交叉发展促使了群体智能算法的诞生,使用群体智能算法进行结构设计优化成为一种新的研究思路。樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm,SSA)自提出以来受到大量学者的关注与研究。本文针对基本樽海鞘群算法求解精度不高等缺陷提出一种改进的樽海鞘群算法,使得改进的樽海鞘群算法更好的应用于工程结构优化。樽海鞘群算法的改进思路为:在领导者樽海鞘迭代公式中引入步长线性递减公式,用以提高全局搜索速度,减少迭代次数;在追随者樽海鞘的位置迭代公式中引入自适应权重,以提高寻优的精确度,并且在陷入局部最优时可以有效的跳出局部最优。得到一种基于线性递减公式和自适应权重的改进樽海鞘群算法(Improved salp swarm algorithm based on linear decline formula and adaptive weight,ISSA)。使用改进后的樽海鞘群算法对4个经典桁架模型进行结构尺寸优化以验证其有效性和可行性,并将结果与其他性能优异的优化算法进行对比,结果表明使用引入线性递减步长公式和自适应权重的樽海鞘群算法进行优化得到的最优解精度高,迭代次数少。本文使用改进后的樽海鞘群算法对某体育中心部分结构进行优化,以钢结构设计规范和建筑可靠度统一标准为前提,对其屋盖主受力桁架和主受力柱进行截面尺寸优化。最后使用大型有限元软件ANSYS进行有限元分析,通过对比优化前后钢桁架的位移和内力情况,可以得出此次优化设计极大的提高了材料的利用率,极大的减少了成本,表明了使用改进后的樽海鞘群算法对桁架结构进行结构优化的可行性和有效性,为对其他结构形式的工程进行结构优化设计提供参考价值。

关键词：钢桁架结构结构优化设计樽海鞘群算法有限元分析

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基于改进樽海鞘群算法的轴承故障识别应用研究

基于改进樽海鞘群算法的轴承故障识别应用研究

引用

作者：刘芳瑞湖北工业大学

学位级别：硕士

近年来,随着国家工业信息化进程的不断加快,以及国际发展在工业互联网等方面的不断演变,使得工业大数据技术与各个领域都产生了比较深度的技术融合和应用融合。由于各种工业设备的需求越来越大,使得工业规模快速扩增,从而各个领域产生... 详细信息

近年来,随着国家工业信息化进程的不断加快,以及国际发展在工业互联网等方面的不断演变,使得工业大数据技术与各个领域都产生了比较深度的技术融合和应用融合。由于各种工业设备的需求越来越大,使得工业规模快速扩增,从而各个领域产生的数据量增多。特别地,在轴承故障诊断过程中,非平稳信号的复杂结构都格外受人关注,对其性能的错误检测也有很高的要求。同时,随着机器学习的发展,许多典型的智能方法可以快速的提取有价值的信息,为故障诊断研究带来了重要的意义。本文提出了一种有效的改进樽海鞘群算法的滚动轴承故障识别算法,通过研究了樽海鞘群算法并优化改进,采用Spark并行化平台实现该算法。课题的主要工作如下:（1）樽海鞘群算法（Salp Swarm Algorithm,SSA）是一种基于种群且性能优良的算法,然而,由于缺少惯性参数,该算法缺乏找到全局搜索潜在解决方案的能力。本文将SSA的连续版本转换为二进制表示,引入混沌映射使初始化种群均匀分布在空间范围内,同时,用动态权重因子进行位置更新,使种群不易陷入局部最优。经实验分析可得,改进的樽海鞘群算法（Improved Salp Swarm Algorithm,IBSSA）能够有效地解决多目标优化问题,具有较强的搜索最优解的能力。（2）鉴于实际场景下的海量数据,分析传统的算法处理数据集的性能有限,提出在Spark编程模式上运行,能够节省大量的运算时间。对比实验分析了IBSSA算法和其他优化算法在单机模式与并行模式的运行效率,以及不同节点规模、不同数据规模上的加速比和可扩展比。实验结果证明,Spark平台具有处理海量数据的能力。（3）采取凯斯西储大学的轴承数据集含有大量的噪声,首先,利用变分模态分解（Variational Modal Decomposition,VMD）将源信号根据实际情况分解为若干个固有模态函数（Intrinsic Mode Functions,IMFs）,对轴承振动信号分解重构,并通过迭代搜寻变分模型最优解,来确定最佳模态函数。然后,采用特征选择的包装方法,IBSSA高效搜索特征子集可以有效的减少冗余的特征向量,使得其准确地提取故障特征频率信号。最后,采用支持向量机对故障类型进行分类识别,经实验验证其优势。

关键词：故障诊断樽海鞘群算法 Spark 特征选择

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改进樽海鞘群算法及其遥感图像分割应用

改进樽海鞘群算法及其遥感图像分割应用

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作者：郑鑫鑫辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

伴随着遥感技术的飞速发展,遥感图像已为许多研究工作奠定了坚实基础。但遥感图像中存在数据量大,具有复杂、多光谱和多层次等特点,使得遥感图像分割一直都是遥感图像处理的重点研究方向。虽然现有的图像分割研究已经广泛且成熟,但在实... 详细信息

伴随着遥感技术的飞速发展,遥感图像已为许多研究工作奠定了坚实基础。但遥感图像中存在数据量大,具有复杂、多光谱和多层次等特点,使得遥感图像分割一直都是遥感图像处理的重点研究方向。虽然现有的图像分割研究已经广泛且成熟,但在实际应用于遥感图像时均受到不同程度的局限。为了精准化分割遥感图像,本文以密度峰值聚类(Density Peaks Clustering,DPC)算法为基础,利用樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm,SSA)的特点,优化聚类算法,围绕提高DPC算法在遥感图像分割中的性能展开研究,具体内容如下:(1)针对SSA算法收敛速度慢和求解精度差的问题,本文提出改进樽海鞘群构造和搜索策略。首先,引入余弦函数提出多领导策略,在搜索过程中自适应调节樽海鞘群中领导者和追随者的数量,提高樽海鞘种群的多样性,为准确寻找全局最优值奠定基础;其次,在领导者位置更新中引入切比雪夫映射函数,增强领导者樽海鞘移动过程中的遍历性,增强全局搜索能力;最后,在追随者位置更新中引入线性递减惯性权重,减少追随者对前一个樽海鞘位置的依赖,提高算法的局部搜索能力。实验将4个单峰函数和4个多峰函数作为测试函数,并与其他5种群体优化算法相比较。结果表明,改进算法求解精度更高,收敛速度更快,稳定性更强。(2)为解决DPC算法人工选取参数和聚类中心困难问题,本文将DPC算法和改进的SSA算法相结合。首先,计算归一化局部密度和相对距离的乘积,自适应地选取聚类中心,避免人工选取的主观性;其次,在信息熵中引入密度测度,以提出密度估计信息熵,并以此建立适应度函数;最后,利用改进SSA算法求解适应度函数的最优值,得到最优截断距离。为验证算法的有效性,实验选择4个常用人工合成数据集。结果表明,与传统密度聚类算法相比,提出算法聚类效果更好,精度更高。(3)为解决DPC算法在遥感图像分割应用中数据维数灾难问题,引入超像素分割算法。首先对遥感图像进行超像素分割,得到基于位置和颜色的5维特征,然后对所有超像素块的5维特征进行DPC算法聚类,对同质区域进行合并,最终实现遥感图像分割。实验在遥感数据集上选择4个不同场景图像以及Worldview2和Quickbird大尺度遥感图像作为研究区域,并与其他3种算法相比较。结果表明,提出算法的分割结果更准确,适用性较好。该论文有图34幅,表9个,参考文献82篇。

关键词：遥感图像分割樽海鞘群算法密度峰值聚类截断距离超像素分割

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改进樽海鞘群算法及其在图像处理中的应用研究

改进樽海鞘群算法及其在图像处理中的应用研究

引用

作者：周新安徽大学

学位级别：硕士

优化问题是近年来科学与工程领域中的研究热点,它通常具有非线性、非连续、不可分等特点,传统优化方法的灵活性欠佳,难以适应不同场景下的优化问题,为了更加高效的解决此类问题,涌现出了基于种群的智能优化算法。该方法为人们求解复杂... 详细信息

优化问题是近年来科学与工程领域中的研究热点,它通常具有非线性、非连续、不可分等特点,传统优化方法的灵活性欠佳,难以适应不同场景下的优化问题,为了更加高效的解决此类问题,涌现出了基于种群的智能优化算法。该方法为人们求解复杂多变的优化问题提供了一种新的思路。樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm,SSA)是近年来提出的一种新型群智能优化算法,该算法将求解优化问题的过程转化成了樽海鞘群的觅食过程。其实现原理易于理解,可调参数少,且在求解时无需建立复杂模型,具有良好的寻优性能。因此,该算法一经提出便吸引了国内外众多学者的关注。但是,该算法存在着一些不足,如在迭代进程中容易陷入局部最优解、在求解高维问题时易出现早熟现象、算法的收敛速度和收敛精度不高等。针对基本樽海鞘群算法中存在的上述不足,本文提出了一种改进的樽海鞘群(Adaptive Salp Swarm Algorithm with Golden Sine Algorithm and Hybrid Mutation,AGHSSA)算法,并将该算法应用于图像融合与图像分割领域,本文主要的研究内容如下:(1)提出一种基于三种改进策略优化的SSA算法,增强算法寻优能力。首先,在追随者的位置更新过程中引入了自适应变化的权重因子,强化精英个体的引导作用,提升算法的收敛速度;其次,利用黄金正弦算法对领导者的位置更新方式进行优化,提升算法对搜索区域的探索和开发能力;最后,融合邻域重心反向学习与柯西变异混合策略对种群当前最优个体进行随机扰动,降低种群陷入局部最优的概率,提高算法的寻优精度。(2)将AGHSSA算法应用在小波变换图像融合中,优化小波变换参数。小波变换方法在图像融合过程中依据频率高低将原图像划分为两部分,对不同部分的层次采用不同的融合方法,并在融合策略中引入适当的参数用于控制生成图像的质量,在传统的小波变换方法中,参数通常是由实验者根据经验或是几组测试实验的数据手动选取的,这样设定的参数在不同的图像上取得的融合结果差异较大。为了提高小波融合方法性能,本文采用AGHSSA对小波变换中的参数进行优化,并使用图像的信息熵作为适应度函数。实验结果表明AGHSSA能够有效增强图像融合效果。(3)将AGHSSA应用于图像分割领域中,提出基于最大熵准则的AGHSSA图像分割方法。在信息论基础上,Kapur等人提出的最大熵准则对图像的灰度直方图熵进行计算,找到当总熵值为最大值时其所对应的阈值作为最佳分割阈值,利用此阈值将图片的背景特征和目标特征区分开来。但是传统的最大熵准则在选择阈值时采取的是穷举的方式,当阈值数增加时,算法所耗费的时间成本将呈指数级增长。本文提出基于最大熵准则的AGHSSA图像分割方法,通过AGHSSA优化分割阈值,并在多幅测试图像上进行实验对比,实验结果表明,AGHSSA不仅取得了较好的分割效果,而且在算法稳定性方面也具有一定的优越性。

关键词：樽海鞘群算法自适应权重柯西变异小波变换图像融合图像分割

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改进樽海鞘群算法在工程设计和路径规划中的应用

改进樽海鞘群算法在工程设计和路径规划中的应用

引用

作者：袁蒙蒙河南大学

学位级别：硕士

随着人类社会和人们认知的不断发展,各种优化问题变得越来越复杂,传统的求解方法在求解复杂优化问题时难以见效。近几年,机制简单、寻优性能良好的元启发式智能优化算法引起了广大学者的关注。2017年澳大利亚学者***提出了一种新型元启... 详细信息

随着人类社会和人们认知的不断发展,各种优化问题变得越来越复杂,传统的求解方法在求解复杂优化问题时难以见效。近几年,机制简单、寻优性能良好的元启发式智能优化算法引起了广大学者的关注。2017年澳大利亚学者***提出了一种新型元启发式智能算法—樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm,SSA),因其结构简单,收敛速度快,控制参数少的优点,很多学者纷纷开始研究,已被应用于无源时差定位、图像分割、混合动力系统等诸多领域。不过与其他智能算法一样,樽海鞘群算法也存在易陷入局部极值,求解结果不太稳定的缺点。针对此不足,本文对算法机制进行深入分析,提出新的改进思路,提高了算法的寻优性能。并把改进后的算法应用到工程优化设计问题和机器人路径规划中去。本文的研究工作主要有:(1)为更好解决工程优化设计问题,提出一种引入有效缩放和随机交叉策略的自适应动态角色樽海鞘群算法。首先在全局搜索阶段的领导者位置更新公式中引入帕累托分布和混沌映射,使樽海鞘领导者能够更有效地进行全局搜索,更好发挥领导者的作用。同时在全局搜索和局部搜索的选择上,引入领导者—跟随者自适应调整策略,使算法前期更着重于全局广度探索,后期更多在最优值附近深度挖掘,提高算法的收敛精度。然后在局部搜索阶段,引入随机交叉策略,扩大跟随者位置更新的随机性,从而增加种群的多样性。最后给出算法流程的伪代码,通过理论分析证明了时间复杂度,并将本文算法用于求解焊接梁、压力容器和三杆桁架等不同难度的典型工程设计问题。通过对五种测试对比算法的优化设计结果和文献中十余种其它算法的求解结果进行对比分析,实验结果表明了该改进算法在求解工程优化设计问题上的有效性和优越性。(2)为更好地解决机器人路径规划问题,提出一种引入差异演化策略的寄生樽海鞘群算法。一是在算法的领导者位置更新公式中加入上一代樽海鞘位置,增强了全局搜索的充分性,有效避免算法陷入局部极值。二是在领导者位置更新公式中加入惯性权重,合理地调节了樽海鞘领导者在不同迭代时期广度搜索与深度挖掘之间的平衡,提升了算法的求解精度。三是引入具有不同进化机制的寄生与宿主双种群和它们之间的寄生行为以及优胜劣汰思想,增加了种群的多样性,提高了算法跳出局部极值的能力。最后给出算法流程的伪代码,通过理论分析证明了改进算法的时间复杂度与基本算法相同,并通过七个对比算法,在15个不同特征测试函数上进行仿真实验,测试结果表明此改进算法的寻优精度和稳定性均有明显提升。(3)将上述引入差异演化策略的寄生樽海鞘群算法和三次埃尔米特插值方法结合起来,定义了个体编码,以绕开场景中的所有障碍物和路径的长度最短为目标,构造了适应度函数,用于求解机器人路径规划问题。在三种不同复杂程度的场景下,通过七个不同的对比算法,对路径规划问题进行仿真实验与测试,实验结果表明改进算法的路径长度最佳值、最差值、平均值和方差都要优于其他六种对比算法,说明此改进算法对于求解路径规划问题的优越性和稳定性。

关键词：樽海鞘群算法帕累托分布工程设计约束优化寄生机器人路径规划

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边缘辅助空间众包中基于离散樽海鞘群算法的任务分配

边缘辅助空间众包中基于离散樽海鞘群算法的任务分配

引用

作者：常祥洁四川师范大学

学位级别：硕士

随着通信技术的发展与移动设备的普及,一种新型的众包模式——空间众包应运而生。因具有高度灵活性、低成本和普遍适用性等诸多优势,空间众包得到了工业界和学术界的关注。随着空间众包规模的不断扩大,相关的感知数据传输、处理以及存... 详细信息

随着通信技术的发展与移动设备的普及,一种新型的众包模式——空间众包应运而生。因具有高度灵活性、低成本和普遍适用性等诸多优势,空间众包得到了工业界和学术界的关注。随着空间众包规模的不断扩大,相关的感知数据传输、处理以及存储给平台带来了严峻的挑战。移动边缘计算技术的出现,为感知数据的传输和聚合提供了新的思路。通过引入边缘计算,将计算任务卸载到数据源附近,不仅可以降低数据传输的延迟,而且可以缓解云服务器和移动设备的计算压力,因此,将移动边缘计算与空间众包相结合以提高空间众包系统的性能。无论是空间众包系统还是边缘辅助的空间众包系统,如何将空间任务分配给合适的工人是关键。当前,已有学者关注了众包系统中的任务分配,但主要是单目标任务分配,并且对移动设备与工人的约束考虑得不全面。其次,在边缘节点覆盖范围内,通过Wi Fi代替蜂窝网络上传数据,从而有效的降低成本。此外,边缘节点计算和存储能力的有限性还需考虑。最后,在实际应用中,需要同时提升多个目标函数值,因此,在任务分配问题中研究多个目标是有必要的。虽然已有部分研究考虑了多目标任务分配,但未同时优化平台效用和工人效用。为此,本文分别研究边缘辅助空间众包中单目标任务分配问题以及多目标任务分配问题。由于这类任务分配问题为NP-hard(Non-deterministic Polynomial-hard),不存在计算有效的最优算法,只能考虑次优算法,而樽海鞘群算法作为一种新型智能优化算法,具有参数少、易操作等优点,并被广泛应用于求解离散优化问题,因此,本文基于该算法设计任务分配方案。主要研究内容总结如下:(1)樽海鞘群算法的离散改进。首先,对原算法的性能进行分析和讨论。然后,针对其存在的问题进行改进,在领导者更新阶段引入变异操作,有效地避免陷入局部最优;在追随者更新阶段引入交叉操作,提高局部开发能力,加快算法的收敛速度;为了增强全局搜索能力,引入模拟退火策略。最后,通过仿真实验验证离散樽海鞘群算法的有效性,并将改进后的算法与其他智能优化算法进行对比。结果表明,该算法的寻优精度、收敛速度以及稳定性都得到显著的提升,且能高效地求解离散优化问题。(2)研究边缘辅助空间众包中单目标任务分配问题。首先,基于工人长期执行能力、移动距离、设备的存储能力以及边缘节点的覆盖范围提出最大化平台收益问题,并证明其为NP-hard问题。然后,采用离散樽海鞘群算法设计任务分配方案进行求解。最后,基于合成数据和真实数据进行仿真验证,结果表明,所设计的分配方案更具有竞争力。(3)研究边缘辅助空间众包中多目标任务分配问题。首先,根据任务的时间限制以及边缘节点的工作负载量,提出同时优化平台效用和工人效用的多目标任务分配问题,并证明其为NP-hard问题。然后,采用离散樽海鞘群算法设计多目标任务分配方案进行求解。最后,基于合成数据和真实数据进行仿真验证,结果表明,所设计的任务分配算法具有更好的性能。本文提出樽海鞘群算法的离散改进,并用其求解边缘辅助空间众包中的单目标与多目标任务分配问题,相关工作可为边缘辅助空间众包的实现提供参考。

关键词：空间众包移动边缘计算任务分配樽海鞘群算法

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基于改进樽海鞘群算法的斜拉桥传感器优化布置

基于改进樽海鞘群算法的斜拉桥传感器优化布置

引用

作者：于洋长安大学

学位级别：硕士

随着桥梁结构越来越复杂,跨度不断增加,尤其是相较于传统桥型,出现了越来越多的组合式桥梁,这无疑给桥梁的健康监测技术带来了巨大的挑战,而在桥梁健康监测系统中,传感器布置更是首要且重要的一个环节,考虑到经济、实际操作等因素,如何... 详细信息

随着桥梁结构越来越复杂,跨度不断增加,尤其是相较于传统桥型,出现了越来越多的组合式桥梁,这无疑给桥梁的健康监测技术带来了巨大的挑战,而在桥梁健康监测系统中,传感器布置更是首要且重要的一个环节,考虑到经济、实际操作等因素,如何采用更少的传感器数目,获取更多的桥梁信息,一直是科研工作者的研究热点。樽海鞘群算法以参数少、过程简单深受研究者们的推崇,本文以某斜拉桥为研究对象,基于改进樽海鞘群智能优化算法,对斜拉桥主梁和桥塔传感器进行优化布置的研究,以下为本文的主要研究内容: (1)本文系统总结了桥梁健康监测与传感器优化布置的研究现状,分析了现阶段传感器优化布置的不足及其发展方向,对近些年比较流行的群智能优化算法进行了概述,分析了这些算法的优缺点。 (2)为了得到更好的传感器优化布置方案,本文引入樽海鞘群算法,旨在解决常规算法遇到的问题,例如粒子群算法、遗传算法等群智能优化算法在运行时易陷入局部最优解、结束运行时迭代次数过大等。并对樽海鞘群算法从跳出局部最优和加快收敛两方面进行进一步的优化,使其优化结果更稳定、优化速度更快。 (3)根据图纸进行斜拉桥的有限元模型的建立,通过结构的动态响应形式确定斜拉桥需要进行传感器布置的结构构件,从而确定候选测点。在有限元软件中对模态进行提取,其中桥塔位移模态需要进一步转化成倾角模态使用。 (4)根据Fisher信息矩阵2范数的变化率,以及斜拉桥的各阶振型对结构振动的参与系数,确定需要的模态振型及其对应的模态向量。采用QR分解法对筛选的模态向量进行计算,得到各部件的初始测点,再把适应度函数设定为模态置信矩阵(modal assurances criterion,MAC)的非对角元素最大值最小,确定传感器布置数目。最后采用改进樽海鞘群算法进行传感器优化布置,将布置结果与常见的群智能优化算法进行方案对比。结果表明改进樽海鞘群算法的优化布置方案效果最好。

关键词：传感器优化布置樽海鞘群算法改进樽海鞘群算法斜拉桥 MAC模态置信矩阵

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