分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-01-28 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 稀疏重构算法中凸松弛法在恢复效率方面、贪婪追踪法在恢复精度方面存在不足,基于遗传算法迭代优化的思想,结合模拟退火以及多种群算法的优势,提出了基于模拟退火遗传算法和基于多种群遗传算法的启发式稀疏重构算法。所提算法均从传统遗传算法易陷入局部最优解的缺陷出发,分别通过保持个体间的差异性和提高种群多样性来搜索待求稀疏信号的全局最优解,并通过理论分析证明了所提算法参数选取及搜索策略的有效性。此外,以阵列信号处理中空间信源的波达方向(DOA)估计问题为例,验证所提算法的有效性。仿真结果表明,相较于正交匹配追踪OMP算法和基于l1范数奇异值分解的l1-SVD算法,所提算法提高了DOA估计的精度,且降低了运算复杂度,使其快速收敛至全局最优解。
分类: 天文学 >> 天文学 提交时间: 2020-07-29 合作期刊: 《天文研究与技术》
摘要: 双星星族光谱拟合的实质是在双星星族理论光谱库对应的参数空间进行搜索,通过最小二乘法找到与被拟合观测光谱最相近的理论光谱。快速、准确的拟合是有效利用星族合成方法处理海量星系光谱的难点和关键。为了提高双星星族光谱拟合的速度,针对双星星族光谱拟合计算量巨大、拟合效率不高等问题,本文在双星星族光谱拟合的优化模型基础上,采用策略改进的遗传算法对模型进行求解,并与BS2fit算法和传统遗传算法进行比较。实验表明,通过改进策略的遗传算法对双星星族光谱拟合的速度平均可提高43.5%,一定程度上推动了演化星族合成方法在天文研究中的应用。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-04-19 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对大规模数据下遗传直接定位算法执行时间慢、实时性较差问题,提出了基于GPU加速的并行遗传直接定位算法。根据直接定位代价函数特点,设计了GPU高速并行遗传进化架构,通过对适应度函数并行化计算以及对选择、交叉、变异等遗传操作并行化设计,缩短了算法执行时间,提高了算法执行效率。仿真实验表明,通过合理的GPU并行线程结构设计,显著提升了遗传直接定位算法的执行速度,可更快得到直接定位估计结果。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-07-09 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对传统遗传算法在函数优化过程中容易陷入局部最优解、收敛慢等缺点,提出了一种新的自适应遗传算法NAGA。该算法考虑了种群适应度的多种集中分散程度,并且非线性地自适应调节遗传算法的交叉概率与变异概率。为了加快寻优效率,在选择算子方面将引进的选择算子与最优保存策略相结合;为了使遗传操作过程中种群数量恒定,又提出了保留亲本的策略。通过仿真实验发现,与经典遗传算法GA和IAGA算法相比,改进的自适应遗传算法在收敛速度与精准度等方面都有较大的进步。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-11-29 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 特征选择是大数据集预处理的重要方法,能够使后续的数据分析与处理更加高效准确。提出了一种基于遗传算法的大数据特征选择算法。该算法首先对各维度的特征进行评估,根据每个特征在同类最近邻和异类最近邻上的差异度调整其权重,基于特征权重引导遗传算法的搜索,以提升算法的搜索能力和获取特征的准确性;然后结合特征权重计算特征的适应度,以适应度作为评价指标,启动遗传算法获取最优的特征子集,并最终实现高效准确的大数据特征选择。通过实验分析发现,该算法能够有效减小分类特征数,并提升特征分类准确率。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-06-19 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: B样条曲线拟合应用于绘制离散数据点的变化趋势,一般采用数据逼近或者迭代的方法得到,是图像处理和逆向工程中的重要内容。针对待拟合曲线存在多峰值、尖点、间断等问题,提出一种基于遗传算法的B样条曲线拟合算法。首先利用惩罚函数将带约束的曲线优化问题转换为无约束问题,然后利用改进的遗传算法来选择合适的适应度函数,再结合模拟退火算法自适应调整节点的数量和位置,在寻优的过程中找到最优的节点向量,持续迭代直到产生最终的优良重建曲线为止。实验结果表明,算法有效地提高了精度并加快了收敛速度。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-05-24 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对港口设备在损坏后的维修调度问题,即事后维修的调度问题,通过对港口设备的事后维修调度安排进行分析,建立维修设备的调度模型。模型中使用BP神经网络算法来量化港口待维修设备的权值,并利用遗传算法来最小化维修作业任务的总加权完成时间,获得优化后的维修调度顺序和相对应的维修时间安排。通过港口吊具设备的维修算例,展示了优化的调度模型在港机设备中的运用,模型明确了港机的维修顺序,并在保证维修任务完成的情况下节约了维修时间,为港口设备维修计划提供参考。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2022-05-11 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对自动化集装箱码头自动引导小车(automated guided vehicle,AGV)的实际换电特性,为了降低AGV的总任务完成时间和换电总时间,合理规划换电站内的电池包数量,建立了双层规划模型。首先考虑AGV的电池续航、空重载SOC变化特性和不同剩余电量与速度变化,以降低AGV的总任务完成时间为目标,构建考虑换电的多AGV集装箱任务调度上层模型。在此基础上,为了合理规划换电站内的电池包数量,考虑自动化码头中换电站的实际电池包选取原则和换电流程,对换电站和电池包的选择进行决策,以降低换电总时间为目标,构建换电电池包配置下层模型。最后通过遗传算法分别对小规模和大规模算例进行求解。算例结果表明,此双层规划模型能够有效地减少总任务完成时间和换电总时间,提高了6.46%的AGV利用率,减少了23.1%的换电站电池包数量。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2020-09-28 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 模糊测试(fuzzy test)在工控协议的漏洞挖掘中有很好的适用性,但传统的模糊测试存在着用例的生成工作量大、失效率高等弊端。为了解决这些问题,设计了一个结合遗传算法(genetic algorithm)与模糊测试的工控协议模糊测试器GA-fuzzer,并引入基于维度变换的用例空间模型和危险点的概念。在GA-fuzzer中,构造了更有效的动态适应度函数,同时设计了动态变异算子和交叉算子,优化测试用例。在相同实验环境下,分别采用开源模糊测试方法Peach以及GA-Fuzzer对目标进行测试,结果显示GA-fuzzer可有效的改善传统遗传算法的过早收敛问题,且与Peach相比,达到相同的测试预期所使用的用例数量降低27.20%,测试时间降低34.82%。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-05-10 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 在二维复杂环境中,为了避免机器人运动规划中可能出现的局部陷阱和过早收敛问题,提出一种改进的元启发式算法—自适应遗传算法。首先,利用随机Dijkstra算法创建初始种群;然后,在遗传算法的每一代中,改进所创建的路径,并用自适应算子替代常规选择算子;最后,通过搜索过程中的反馈信息,可以令自适应选择算子在整个算法运行中恰当地控制选择压力。为了验证所提方法的有效性,在MATLAB中进行了仿真实验,并将所提方法与另外两种典型方法进行了对比。实验结果表明,提出的方法可以有效避免路径规划中的局部收敛问题,且在复杂环境中也可以产生可行路径。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-01-28 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 隐私泄露问题已经成为阻碍基于位置的服务(location-based services,LBS)进一步发展的原因。针对当LBS用户发送查询时,用户的个人隐私可能会泄露给攻击者的问题,提出了基于遗传算法的空间网格划分的隐私保护算法(简称GAGP)。算法包括两个方法,地图分割算法和假名生成法。地图分割算法利用遗传算法给每个网格赋权值,再通过使用邻接网格扩展的方法,保证每个划分区域的查询频率基本相等。假名生成法是用户在每次发送查询时使用假名来应对长期统计的攻击方式。通过实验证明所提算法与其他三种算法相比结果较好,所以提出的方案能够有效的保护用户的隐私。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-01-03 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 在基于回填策略的调度系统中,作业的预估执行时间是不可缺少的参数。传统基于用户预估的执行时间通常准确性较差。结合分类和基于实例的学习方法,综合使用模板相似和数值相似方法,在历史调度数据中获取当前作业的相似作业,并使用其历史信息预测当前作业执行时间。使用调度历史中的用户名、分组名、队列名、应用名、用户请求处理器数、用户请求(预估)执行时间和用户请求内存量等属性进行训练和预测,算法中涉及的参数使用遗传算法确定。数值实验表明,相对于文献[1],在使用更少参数的前提下,得到了与文献结果中相近的低估率,并获得了更低的平均绝对误差。在HPC2N04和HPC2N05日志数据集上,平均绝对误差分别降低了43%和77%。研究了使用在线预测替换用户估计对作业调度的影响,对结果进行了初步分析,并指出了今后的改进方向。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-04-12 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对交通事故数据多维多层的特点,对交通事故的主要成因与潜在规律进行了研究。从驾驶员、车辆、时间—地点、环境四个维度出发,提出了基于层次分析法(AHP)和混合Apriori-Genetic的模型挖掘事故成因。首先,引入AHP对事故诱发因素进行重要度排序,在客观分析的基础上将事故因素量化,筛选出引发交通事故的主要因素;其次,结合混合的Apriori和遗传算法对主要因素进行定向分析,找出关联规则,提高挖掘的准确性。相关对比实验的结果表明该模型可以减少无用规则的产生并提高挖掘的准确性,具有一定的科学意义和应用价值。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2022-05-18 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 软件定义网络(software defined network,SDN)应用范围的扩大带来了应用需求多样化的挑战。利用数字孪生(digital twin,DT)增强SDN的实时分析、推演和控制能力,能更好地满足各种应用场景需求。然而,当前SDN的数字孪生构建面临着时延需求高、计算开销大、资源协调难的问题。因此,以应用需求为导向,在网络可用计算资源约束下,提出了一种新型的可变粒度数字孪生(variable granularity digital twin,VGDT)思想及其构建技术。VGDT结合网络可用计算资源分布特征,建立了保证数字孪生时延和完整度的多节点资源协同优化模型。在此基础上,利用混合编码遗传算法对该模型进行求解,获得最佳映射数据粒度和数字孪生部署方案,指导数字孪生的构建过程。仿真结果表明,与现有模式相比,在网络计算资源约束下,VGDT具有更高的数字孪生模型完整度和模型有效性。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-08-13 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对如何提高脑电信号情感识别的正确率这一问题,在得到的原始脑电信号进行分频带特征提取后,一方面采用支持向量机、K近邻算法、朴素贝叶斯和神经网络算法对小波熵、近似熵、功率谱密度、微分熵,进行训练和分类学习;另一方面,基于4种不同的电极放置方式,对微分熵特征采用支持向量机和经遗传算法参数寻优的支持向量机算法进行训练。结果显示,在12通道条件下能够得到91.99%的总体准确率,最高情感识别准确率已经达到97.59%。研究结果表明,减少电极可以获得较高的情感识别分类结果,并且采用参数寻优后的支持向量机算法能够有效提升准确率。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-07-23 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 模糊测试是一种有效的自动化漏洞挖掘技术,主流模糊测试技术采用遗传算法生成测试用例,存在早熟现象,导致路径覆盖率不足。针对该问题,提出一种基于动态适应度函数的模糊测试方法。综合考虑了种子新度和路径深度因素,设计了根据测试阶段不同而动态变化的适应度函数,实现了基于动态适应度函数的模糊测试工具DynFuzzer。在BegBunch和CGC提供的测试集上进行实验,结果表明与现有模糊测试工具相比,DynFuzzer路径覆盖率提高了40%,多发现了10%的bug。基于动态适应度函数的模糊测试方法能有效克服早熟问题,提高路径覆盖率,发现更多的bug。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-05-20 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 随着城市交通的高速发展,交通拥堵和交通事故频繁发生,城市交通诱导作为智能交通系统的重要组成部分,其产生和发展刻不容缓,可变信息板(VMS)是交通诱导系统中实现交通信息传递的重要工具。针对智能交通诱导系统在国内应用的不成熟,采用改进型遗传算法对VMS在路网中的布点位置进行了全局索优,对基本遗传算法中的编码方式,选择方法进行了改进,同时采用动态衰减变异概率进行变异操作,并运用多目标优化算法将多目标函数单一化,针对某一路段上的VMS对该路段下游不同位置的影响程度的不同,引入衰减影响因子;然后以复杂虚拟路网为仿真实例进行了VMS布局仿真检验,结果表明,该方法以VMS效用和经济成本为评价指标,较好地实现了交通路网中VMS选址的最优分布,同时达到了节约资源的目的,具有一定的科学性和实用性。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-05-20 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 语音情感识别技术在人类生活中正扮演着越来越重要的作用。为了更为有效识别语音信号中的情感类型,提出一种改进遗传算法优化BP神经网络的识别算法(IAGA-BP)。该算法一方面改进了自适应遗传算法中的选择算子,另一方面更改了自适应遗传算法中的交叉和变异概率公式。通过对自适应遗传算法的改进,提升了遗传算法的寻优性能,并以此对BP神经网络初始的权阈值进行优化。在与BP、GA-BP和AGA-BP网络比较中,实验结果表明,IAGA-BP网络能够有效提高语音情感识别率,并加快了网路收敛速度。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-04-24 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对人体动作识别中传统方法在分类决策方面存在问题和缺陷,提出了一种新颖的基于深度神经网络(DNN)和遗传算法(GA)合并算法的非线性分类决策方法。首先,提出的合并算法在整个训练集合上对特征提取器进行组合,进而组合成不同的两个独立网络;再利用DNN对两个独立网络进行初始化,进一步利用GA对两个网络进行合并。然后将网络的偏差和权重表示为每层网络间的一个矩阵;最后,利用DNN对网络的偏差和权重进行训练,并在合并过程中将矩阵中的每一行当作一个染色体。实验采用了标准MNIST数据集对提出算法的性能进行评估。评估结果显示实验过程中的交叉和突变操作增加了神经元节点,提高了识别性能,并且弱化了不相关和相关神经元节点。因此,提出算法的错误率更低,网络性能更优异。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-04-24 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对集装箱在码头堆存时存在的箱位分配问题,在研究原有多场桥同时作业方案的基础上,提出了多场桥分区域动态平衡策划方案,弥补了原方案中因保证场桥间的安全距离而带来的缺陷。以合理利用堆存空间,提高场桥作业效率为目标,建立数学模型,结合遗传算法对所提方案进行验证。结果表明,分区域动态平衡策划方案能有效减少场桥的无效作业时间,提高场桥的工作效率,并能充分地利用堆场贝位,更好地利用堆场空间。