基于遗传算法的面目标瞄准点寻优问题研究_郝辉

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基于动态粒子群优化的目标跟踪算法

基于动态粒子群优化的目标跟踪算法郝振兴;胡朝晖【摘要】The key to target tracking problem is how to find and match the motion model of target motion state.Interactive multiple model algorithm of the model set is set according to the prior information,it does not changes over time,and requires concentration at any time in the model are described target motion model.In practice,need a lot of model to describe the motion.Particle swarm optimization combined with variable structure multiple model algorithm,can not only make full use of the information system of real-time measurement, can also according to the prior information structure optimization algorithm.Simulation shows that the use of dynamic adaptive particle swarm optimization algorithm adaptive implementation model set,can improve the accuracy and real-time performance of target tracking.%目标跟踪问题的关键在于如何寻找与目标运动状态匹配的运动模型；交互式多模型算法的模型集是根据先验信息确定的，它不随时间变化而变化，并且要求在模型集中任意时刻都存在描述目标运动模型；在实际中需要大量模型来描述运动；将粒子群优化和变结构多模型算法相结合，不仅能充分利用系统的实时量测信息，还能根据其先验信息调节优化算法结构；仿真表明，运用动态自适应粒子群优化算法实现模型集自适应，可以提高目标跟踪的精度和实时性。

MATLAB智能算法30个重点学习的案例解析总结模板计划模板终极版本带目录.doc

MATLAB 智能算法30 个案例分析（终极版）1 基于遗传算法的TSP算法（王辉）基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法（史峰）基于遗传算法的 BP神经网络优化算法（王辉）设菲尔德大学的 MATLAB遗传算法工具箱（王辉）基于遗传算法的 LQR控制优化算法（胡斐）遗传算法工具箱详解及应用（胡斐）多种群遗传算法的函数优化算法（王辉）基于量子遗传算法的函数寻优算法（王辉）多目标 Pareto 最优解搜索算法（胡斐）基于多目标 Pareto 的二维背包搜索算法（史峰）基于免疫算法的柔性车间调度算法（史峰）基于免疫算法的运输中心规划算法（史峰）基于粒子群算法的函数寻优算法（史峰）基于粒子群算法的 PID 控制优化算法（史峰）基于混合粒子群算法的 TSP寻优算法（史峰）基于动态粒子群算法的动态环境寻优算法（史峰）粒子群算法工具箱（史峰）基于鱼群算法的函数寻优算法（王辉）基于模拟退火算法的 TSP算法（王辉）基于遗传模拟退火算法的聚类算法（王辉）基于模拟退火算法的 HEV能量管理策略参数优化（胡斐）22 蚁群算法的优化计算——旅行商问题（TSP）优化（郁磊）基于蚁群算法的二维路径规划算法（史峰）基于蚁群算法的三维路径规划算法（史峰）有导师学习神经网络的回归拟合——基于近红外光谱的汽油辛烷值预测（郁磊）有导师学习神经网络的分类——鸢尾花种类识别（郁磊）无导师学习神经网络的分类——矿井突水水源判别（郁磊）支持向量机的分类——基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断（郁磊）支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测（郁磊）极限学习机的回归拟合及分类——对比实验研究（郁磊）智能算法是我们在学习中经常遇到的算法，主要包括遗传算法，免疫算法，粒子群算法，神经网络等，智能算法对于很多人来说，既爱又恨，爱是因为熟练的掌握几种智能算法，能够很方便的解决我们的论坛问题，恨是因为智能算法感觉比较“玄乎” ，很难理解，更难用它来解决问题。

基本遗传算法的寻优流程

基本遗传算法的寻优流程Genetic algorithms (GAs) are a class of optimization algorithms that are based on the principles of natural selection and genetics. 基因算法（GAs）是一类基于自然选择和遗传学原理的优化算法。

They are commonly used to solve optimization and search problems by mimicking the process of natural evolution. 通过模仿自然进化的过程，它们通常用于解决优化和搜索问题。

In the context of optimization, GAs are particularly useful when the search space is large and complex, and when it is difficult to solve the problem using traditional methods. 在优化的背景下，当搜索空间庞大复杂，以及使用传统方法难以解决问题时，基因算法特别有用。

The optimization process in genetic algorithms starts with a population of candidate solutions represented as chromosomes. 基因算法中的优化过程始于以染色体表示的候选解的群体。

These chromosomes are then evaluated using a fitness function, which measures how well each solution performs with respect to the problem at hand. 然后使用适应度函数对这些染色体进行评估，适应度函数评估每个解相对于所面临问题的解决能力。

遗传算法在优化问题求解中的改进策略分析

遗传算法在优化问题求解中的改进策略分析引言：遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制而产生的优化算法。

它主要通过模拟生物进化过程中的遗传、交叉和变异等基本操作，来搜索问题的最优解。

然而，由于遗传算法在求解过程中存在一些局限性和不足，研究学者们提出了一些改进策略，以提高算法的收敛速度和求解精度。

本文将分析遗传算法在优化问题求解中的常见改进策略，并探讨其优点和不足。

一、精英保留策略精英保留策略是指在遗传算法的演化过程中保留上一代中的最优个体，不参与遗传操作，而直接复制到下一代中。

这种策略可以有效地防止优良基因的丢失，保持种群的多样性，并提高算法的收敛速度和求解精度。

通过精英保留策略，可以保证种群中至少有一个较优个体，从而减少了搜索空间的范围，加快了算法的收敛速度。

然而，精英保留策略也存在一些问题。

例如，当优秀个体较少时，精英保留策略可能导致种群陷入局部最优解而无法跳出。

此外，过多的精英保留也会增加算法的计算复杂度和存储空间。

二、种群多样性维持策略种群多样性维持策略是指通过一些手段来维持种群的多样性，避免早熟收敛和局部最优问题。

常见的策略包括杂交距离控制、变异概率控制、群体大小控制等。

杂交距离控制是通过设置杂交概率，限制执行杂交操作的个体之间的距离，防止过早收敛和进化陷入局部最优解。

变异概率控制是通过设定合适的变异概率，引入随机性来保持种群的多样性，并提高全局搜索能力。

群体大小控制是指根据优化问题的规模和复杂度来调整种群的大小，过小会导致缺乏多样性，过大则会浪费计算资源。

种群多样性维持策略的优点在于能够提高算法的全局搜索能力，避免算法过早陷入局部最优解。

然而，该策略也会增加计算复杂度和耗费存储空间。

三、自适应参数调节策略自适应参数调节策略是指根据算法的演化过程，动态调整算法中的参数，以提高算法的性能。

常见的自适应参数调节策略包括自适应变异概率、自适应杂交概率等。

自适应变异概率是根据种群的适应度情况动态调整变异概率的大小。

遗传算法的研究与优化

遗传算法的研究与优化遗传算法的基本原理遗传算法是一种基于进化思想的优化算法，其基本原理包括个体编码、适应度评价、选择、交叉和变异等步骤。

个体编码是指将问题的解空间中的一个个体用编码的方式表示出来，一般使用二进制编码、实数编码或者排列编码等方式。

适应度评价是指对个体的解的质量进行评价，一般使用目标函数或评价函数来衡量个体的优劣。

选择是指根据个体的适应度值，以一定的概率选择出一部分优秀的个体作为下一代的种群。

交叉是指选取两个优秀个体，通过某种交叉操作来产生新的个体。

变异是指对种群中的个体进行随机的变化，以增加种群的多样性。

通过不断地迭代，种群中的个体将不断地进化，最终得到问题的最优解。

遗传算法的优点在于它能够快速有效地搜索解空间，且对问题的种类没有太强的限制，能够处理复杂的优化问题。

遗传算法的研究现状在遗传算法的研究领域，一些重要的进展正在不断涌现。

研究人员对遗传算法的基本原理和特性进行了深入的研究，提出了各种改进和优化的算法。

遗传算法已经被应用到了各种不同的领域，例如工程设计、机器学习、金融和生物信息学等。

由于遗传算法有着很强的并行化特性，研究人员也在不断地探索并行遗传算法的设计和实现方法。

对于特定问题的优化方法也是遗传算法研究的一个重要方向。

在工程设计领域，研究人员通过引入约束条件和多目标优化等手段，对遗传算法进行了改进，以适应不同的问题类型。

在机器学习领域，研究人员将遗传算法和其他优化方法相结合，提出了各种混合优化算法，取得了一些较好的实验结果。

遗传算法的研究正在不断地向着更高的效率、更广泛的应用场景和更好的解决方案方向发展。

遗传算法的优化方法在遗传算法的优化方法中，有一些常见的改进手段和优化技巧，它们可以使得遗传算法更加有效和高效地搜索解空间。

首先是种群的初始化策略。

在遗传算法中，种群的初始状态对算法的收敛速度和结果品质有着重要的影响。

研究人员对种群的初始化策略进行了深入的研究，提出了各种不同的初始化方法，包括随机初始化、局部优化初始化、自适应初始化等。

基于遗传算法和目标回波特性的材料参数反演

ｌａｙｅｒｓｉｓｄｅｒｉｖｅｄ，ａｎｄｔｈｅｐｈａｓｅｖｅｌｏｃｉｔｙａｎｄａｔｔｅｎｕａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｏｆＬａｍｂｗａｖｅｐｒｏｐａｇａｔｉｎｇｉｎｔｈｅｓｕｂ — ｍｅｒｇｅｄｃｏｍｐｏｓｉｔｅｐｌａｔｅａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｆｒｅｑｕｅｎｃｙ — ｔｈｉｃｋｎｅｓｓｐｒｏｄｕｃｔｓａｒｅｏｂｔａｉｎｅｄｕｎｄｅｒｔｈｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｏｆｃｅｒ —
ｌｕｓｏｆｖｉｓｃｏｅｌａｓｔｉｃｍａｔｅｒｉａｌｉｓｔｈｅｎｉｎｖｅｒｓｅｄｂｙｓｕｂｓｔｉｔｕｔｉｎｇｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｉｎｔｏｔｈｅｄｉｓｐｅｒｓｉｏｎｅ — ｑｕａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｐｈａｓｅｖｅｌｏｃｉｔｙａｎｄａｔｔｅｎｕａｔｉｏｎｃｏｅｉｃｆｉｅｎｔｏｆｃｏｍｐｏｓｉｔｅｐｌａｔｅ，ａｎｄｔｈｅ
误差低于４％，证明基于遗传算法和回波特性反演黏弹性材料弹性模量是可行的。关键词：材料检测与分析技术；Ｌａｍｂ波；频散方程；反演；弹性模量中图分类号：ＴＢ５６４文献标志码：Ａ文章编号：１０００。１０９３（２０１３）１０．１３０４．０７

基于遗传算法的机器视觉系统优化研究

基于遗传算法的机器视觉系统优化研究第一章绪论在现代工业和生活中，机器视觉系统的应用越来越广泛，例如自动化生产线、机器人、智能家居等领域。

机器视觉系统可以实现对图像或视频数据的分析和处理，具有精准性、高速度和高效率的特点。

然而，随着问题的复杂度不断增加，优化机器视觉系统的难度也随之增加。

因此本文基于遗传算法，探讨机器视觉系统的优化方法。

第二章机器视觉系统的优化目前机器视觉系统优化主要以精度和识别率为核心，这要求提高算法的效率和效果。

在现有算法的基础上，需要放大对算法的控制和错误分析。

同时，高效的特征提取算法，对机器视觉系统的优化起到了至关重要的作用。

第三章遗传算法的原理和优化遗传算法是一种模仿自然进化过程的优化算法，它利用“遗传”“交叉”和“变异”等操作，逐代搜索全局最优解。

与其他搜索算法不同，遗传算法并不保证总能找到正确解，但是具有收敛速度快、全局搜索能力强、不受初始条件影响等优势。

第四章基于遗传算法的机器视觉系统优化研究本文提出基于遗传算法的机器视觉系统优化研究。

首先，结合遗传算法特点，设计适应度函数，确定个体和种群的变异、交叉操作。

然后，利用遗传算法优化图像特征提取和分类算法，最终实现机器视觉系统的优化。

第五章实验结果和分析本文提出的基于遗传算法的机器视觉系统优化方法在数字图像库中进行了测试。

实验结果表明，该方法可以有效提高机器视觉系统的精度和识别率，优化效果显著。

同时，对比传统的特征提取算法和分类算法，本文提出的算法具有更高的效率和精度。

第六章结论与展望本文针对机器视觉系统的优化问题，提出了基于遗传算法的优化方法。

实验结果证明，该方法可以有效提高机器视觉系统的效率和精度，优化效果明显。

未来将结合深度学习、模式识别等技术，进一步完善优化方法，促进机器视觉系统在人工智能、自动化生产等领域的应用。

基于遗传算法和SVM算法的光谱分析优化预测

基于遗传算法和SVM算法的光谱分析优化预测光谱分析是一种常用的化学分析方法，可以用来测定物质中的成分以及结构信息等。

但是，光谱分析的过程中需要对其进行预处理、优化和预测才能更加准确地得出结果。

其中，遗传算法和支持向量机算法是两种常用的优化和预测方法。

本文将介绍基于遗传算法和SVM算法的光谱分析优化预测方法，并探讨其在实际应用中的优势和局限性。

一、遗传算法遗传算法是一种基于自然进化过程的优化算法，通过模拟自然界中的遗传、交叉和变异等过程，在解空间中寻找最优解。

在光谱分析中，遗传算法可以用于对特征向量的优化，以提高光谱分析的准确度。

首先，通过一定的采样方法，从原始数据中提取出代表性的光谱特征向量。

然后，将这些特征向量作为种群进行初始化，并计算每个个体的适应度值。

适应度值可以根据实际情况进行设计，例如反映特征向量与目标结果的相关程度等。

接着，通过遗传算子（交叉、变异）对种群进行优化。

经过多轮迭代后，种群逐渐趋向于全局最优解。

最后，根据所得到的优化后的特征向量，用机器学习算法进行预测。

二、支持向量机算法支持向量机算法是一种经典的监督学习算法，可用于分类和回归问题。

在光谱分析中，SVM算法可以用于将特征向量映射到高维空间中，并寻找最优划分超平面，以进行分类或回归预测。

首先，将提取的特征向量输入到SVM模型中，并进行特征映射。

通过核函数的作用，将特征向量映射到高维空间中进行线性划分或非线性划分。

接着，确定最优划分超平面。

最优划分超平面是指使训练集上的分类或回归误差最小化的超平面。

最后，利用得到的最优划分超平面进行测试集上的分类或回归预测。

三、优劣比较与应用前景遗传算法和SVM算法在光谱分析中都有较好的优化和预测效果，但各自也存在一些特点和局限性。

遗传算法在特征向量优化方面具有较大的灵活性和泛化能力，但耗时较长，并且需要对输入参数进行优化。

而SVM算法则可以有效地处理非线性分类问题和高维度特征向量，但需要选择合适的核函数和正则化参数。

遗传算法优化问题控制参数寻优策略分析

遗传算法优化问题控制参数寻优策略分析1、引言随着科学技术的发展，优化问题的解决越来越受到重视。

遗传算法作为一种重要的优化算法，在解决复杂问题中展现出了巨大的潜力。

本文将分析遗传算法在优化问题控制参数寻优中的应用策略。

2、遗传算法概述遗传算法是一种模拟自然界生物进化过程的优化算法。

其基本思想是通过模拟自然选择、交叉和变异等过程，不断优化问题的解。

遗传算法具有全局搜索能力，适用于复杂问题的优化。

3、问题控制参数优化在实际应用中，很多复杂问题都存在着控制参数需要优化的情况。

例如，在工业生产中，控制参数的选择将直接影响产品的质量和效率。

通过遗传算法优化问题控制参数能够找到最优的参数组合，从而提升系统性能。

4、遗传算法在问题控制参数寻优中的应用策略4.1 初始种群的设计对于复杂问题的优化，初始种群的设计直接影响到算法的搜索空间和收敛速度。

一种常用的策略是通过随机生成种群，并根据实际问题设置合理的初始值范围。

另外，可以结合先验知识，将一些具有更大潜力的个体加入到初始种群中。

4.2 适应度函数的定义在遗传算法中，适应度函数决定了每个个体在选择和交叉过程中的权重。

对于问题控制参数寻优，在设计适应度函数时，需要根据具体问题制定精确的评价准则。

例如，在优化产品质量时，可以将适应度函数定义为与目标质量指标的偏差程度。

适应度函数的设计要尽可能符合实际问题需求。

4.3 选择操作的策略选择操作是指根据适应度函数对种群中的个体进行选择，以保留适应度较高的个体。

常用的选择操作策略包括轮盘赌选择、竞争选择等。

针对问题控制参数优化，可以根据适应度值的大小进行比例选择，或者设定一个阈值，只选择适应度最高的个体。

4.4 交叉操作的方式交叉操作是指通过交叉两个个体的基因信息来产生新的个体。

常见的交叉操作方式有单点交叉、多点交叉、均匀交叉等。

在问题控制参数优化中，交叉操作可以通过交换参数的值，生成新的参数组合。

可以根据问题的特点选择不同的交叉操作方式。

利用遗传算法优化育种策略的计算机模拟分析

育种策略优化问题可以定义为在有限的资源条件下，通过选择和培养最优的作物品种，以达到最大的产量和性能提升。
约束条件
约束条件包括资源限制（如资金、时间等）、环境因素（如气候、土壤等）以及品种特性（如抗病性、产量等）。
目标函数的选择与优化目标
目标函数
最大化育种策略的总体收益，具体表现为作物品种的产量、性能等指标之和。
优化目标
在满足约束条件下，通过调整育种策略，如选择具有优良性状的亲本、优化杂交方案等，以实现总体收益的最大化。
建立优化问题的数学模型
数学模型
基于遗传算法，构建一个计算机模拟模型，该模型能够根据给定的育种策略，预测并优化
总体收益。
模型参数
模Hale Waihona Puke 参数包括作物品种的特性、环境因素、资源限制等，这些参数会影响模型的预测结果和优化效果。
模型验证
通过对比实际数据与模型预测数据，验证模型的准确性和可靠性，并根据验证结果对模型进行调整和优化。
利用遗传算法求解
04
育种策略优化问题
编码方式与初始种群生成
编码方式
常见的编码方式包括二进制编码、实数编码等。二进制编码的优点是简单、易操作，适用于离散问题；实数编码的优点是能够更好地表达问题的连续性，适用于连续问题。
选择
根据适应度选择染色体进行繁殖，适应度高的染色体更有可能被选中。
交叉（重组）
随机选择两个染色体进行交叉，生成新的后代。
变异
对后代进行小概率的随机变异，以增加种群的多样性。
迭代
重复以上步骤，直到满足终止条件（如达到最大迭代次数或找到满足要求的解）。
遗传算法的性能评估
高效性
通用性
遗传算法可以在大规模、高维度的搜索空间中快速找到接近最优解的解。

基于遗传算法的机器人综合路径规划

基于遗传算法的机器人综合路径规划
李艳辉;曲萃萃;赵辉
【期刊名称】《吉林大学学报（信息科学版）》
【年(卷),期】2012(030)003
【摘要】为解决机器人路径规划问题,在极坐标系下利用遗传算法,依据多属性决策理论提出了新的综合适应度函数.采用基于该适应度函数的遗传算法可首次规划出满足路径、时间和耗能3个约束属性的最优路径.同时引入理想适应度函数,并基于引入的理想适应度函数,提出一种新的变异算子,该变异算子可保证个体变异的方向性,对优异的父代个体有较小变异、劣质个体有较大变异.仿真结果验证了算法的可行性和有效性.
【总页数】6页(P228-233)
【作者】李艳辉;曲萃萃;赵辉
【作者单位】东北石油大学电气信息工程学院,黑龙江大庆163318;东北石油大学电气信息工程学院,黑龙江大庆163318;北京中核东方控制系统工程有限公司研发部,北京100076;东北石油大学电气信息工程学院,黑龙江大庆163318
【正文语种】中文
【中图分类】TG24
【相关文献】
1.蚁群遗传算法在移动机器人路径规划中的综合应用研究 [J], 赵开新;王东署;徐立新
2.基于元胞遗传算法的机器人路径规划研究 [J], 李昌华;石如雪;李智杰;张颉
3.基于遗传算法扫地机器人设计路径规划 [J], 王浩;方露;庄奎;周欣沅
4.基于遗传算法机器人路径规划研究 [J], 沙勇
5.基于遗传算法的巡检机器人路径规划算法的研究 [J], 徐国生;徐祖永;周俊杰;张皖军;邵珠鹏
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基于遗传算法寻优的SVR雾霾预测模型

基于遗传算法寻优的SVR雾霾预测模型宗晓萍;武子瀚;刘言【摘要】针对雾霾天气愈发严重及难以预测的问题,提出一种以GA(遗传算法)优化支持向量回归机(SVR)参数的预测模型.首先利用因子分析对气象因子降维,然后再通过GA对SVR的参数寻优,并把最优参数带入SVR模型,对保定PM2.5浓度进行预测.对比参数模型的预测结果,为雾霾预测选出一种新的模型.【期刊名称】《河北大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2016(036)003【总页数】5页(P307-311)【关键词】PM2.5预测;SVR;因子分析;GA【作者】宗晓萍;武子瀚;刘言【作者单位】河北大学电子信息工程学院,河北保定 071002;河北大学-罗克韦尔自动化实验室,河北保定 071002;河北大学电子信息工程学院,河北保定 071002;河北大学电子信息工程学院,河北保定 071002【正文语种】中文【中图分类】TP183雾霾是发生在大气近地面层中的一种灾害天气，会对人民的正常生活产生影响.同时，雾霾发生在近地层，使得大气污染增强,空气质量下降,对人体健康造成严重危害[1].中国工程院院士钟南山指出，雾霾不但影响呼吸系统，而且对心血管、脑血管、神经系统等也有着严重的危害[2].中央气象台首席预报员马学款指出，雾霾是可以预测的，然而提高预测的准确率是一个难题，主要原因是：雾霾多发生在大气浅层，地表复杂的条件，众多的影响因素，使得准确预测难度很大[3].建立合理的预测模型是雾霾预测的基础，支持向量回归机(SVR)在解决小样本、非线性问题中表现出独特优势.本文通过对保定市PM2.5例证，探讨支持向量回归方法应用于PM2.5预测的可行性[4].1.1 支持向量回归机基本原理支持向量回归机(SVR)是Vapnik开发的基于统计学习理论的新一代机器学习技术[5]，能够较好地解决小样本、非线性、高维数和局部极小点等实际问题，并成功应用于分类、回归、时间序列预测等领域[6-8].支持向量机基思想如图1所示.图中空心圆和叉是2类样本，H∶ωTx+b=0是它们之间的分类超平面，H1∶ωTx+b=-1，H2∶ωTx+b=1分别是过各类样本中距离H最近的超平面，分类间隔为Δ.设有一个训练集标本，记为{Xi,Yi},i=1,2,…,l,Yi∈{-1,1},Xi∈Rd，假设，在这个空间里，存在一个超平面H∶ωTx+b=0可以将该属性空间中的样本准确分类，同时，也存在，2个平行于该超平面的超平面H1和H2，使距离H最近的2类样本刚好分别落在H1和H2上，而其他的训练样本将位于H1和H2之外，满足约束条件：Yi(ω·xi+b)-1≥0，超平面H1和H2的距离为：，支持向量机就是要寻找一个超平面H，该超平面正确的把样本分成2部分，并使H1和H2间距最大.要找到这样一个超平面，只需要最大化间隔margin.构建以下问题：对上式求最优解，即可得到最优分类超平面.支持向量回归算法本质上和分类一样，只不过所求的最优超平面并非间隔最大化，而是满足分类偏差最小的超平面.支持向量机的关键在于核函数.不同的核函数会导致SVR推广性不同，根据具体的数据选择恰当的核函数十分重要，以下经验规则可以借鉴：如果特征数远小于样本数的情况下，一般使用RBF.根据已选定的样本与特征因子，选用RBF作为核函数. 以RBF为核函数的SVR中惩罚参数C和RBF核参数g是提高模型推广能力的重要参数[9].惩罚参数C和RBF核参数g的优化便成为提高模型精度的关键.1.2 遗传法算遗传算法将求解的问题表示为染色体，进而构成染色体一群，根据优胜劣汰的原则，从中选择出适应性强的染色体进行复制、交叉、变异操作，产生出更优的染色体群，一代的群体通过以上的过程不断地进化，最后收敛于一个最能适应环境的个体上，得到最优解[10-11].由于使用了Matlab的GA工具箱：SGA采用二进制编码，SGA适应度函数为FitnV=ranking(-ObjV)，交叉折叠数V为5，进化代数maxgen为200，种群范围sizepop为20，C取值范围(0,500)，g取值范围(0,1 000)，代沟gap为0.9. 2.1 气象因子的选取鉴于本文中主要针对PM2.5的时间序列特性进行SVR建模与预测.考虑数据统一性与验证方法的普适化主要选取了保定市2013年12月1日—2015年3月14日的温度、露点、湿度、气压、风速、PM2.5、降水等气象因子样本.所选取数据来自中国天气网和国家环保部数据中心.由于网络问题等原因，原始数据中存在着一定的数据缺失.对于连续长度不超过5 h的数据缺失，采用线性插值的方法对缺失数据进行补充.对于更长时间(>5 h)的数据缺失则对该段舍去，通过求原序列中最大连续子串来获得连续的数据.保定市的PM2.5数据经提取之后分别含有3.65%的缺失数据，经过上述处理后所使用的数据具有可信度.赵晨曦[12]研究发现PM2.5的质量浓度与气温、相对湿度、风速、气压、水汽凝结点(露点)[3]等气象因子有一定的相关性.2.1.1 气象因子相关性分析为了提高训练效率，减少相关性弱的因子对预测的干扰，采用因子分析法对气象因子降维.因子分析主要研究相关阵和协方差阵的内部依赖关系，将多个变量转化为几个因子，从而达到再现原始数据和因子之间关系的目的[13-14].而在主从分析法中，新变量维数与原始变量维数相同没有达到降维的目的，不符合要求.使用统计软件IBM SPSS因子分析功能，可以生成相关系数， KMO检验表格.直观的描述了样本之间的相关性，比较了样本的简单相关系数和偏相关系数的指标. 分析结果表明：PM2.5在数值上与温度、气压、相关性较小，与湿度、露点、风速相关性较大，故选取相关性较大的气象因素作为训练样本.去纲量化的气压相关性提升较大，选做输入因子.2.1.2 对训练样本进行KMO检验使用SPSS对气象因子进行KMO检验，训练样本的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量为0.759.检验结果表明：KMO为0.759，KMO>0.7表示较适合做因子分析，变量偶对之间的相关性能被其他变量解释，可以做因子分析.2.2 PM2.5预测主要步骤Step1:数据预处理，将原始数据降维，并将筛选后的数据进行归一化处理.Step2:遗传算法对惩罚参数C和RBF核参数g寻优.Step3:利用最优参数训练SVR.Step4:利用训练好的数学模型，进行预测.Step5:将保定市2015年3月15日的气象信息输入模型，对比PM2.5预测值与实际值.使用遗传算法对SVR参数寻优流程图如图2.2.3 遗传算法对SVR模型参数寻优将保定市2013年12月1日—2015年3月14日的气象资料带入模型训练进行参数寻优，适应度曲线如图3所示.3.1 预测实验使用遗传算法获得的惩罚参数C和核函数参数g，输入SVR得到预测模型，将3月15日的气象因子输入预测模型，得到3月15日PM2.5 24 h内的变化曲线.图4为实际数据与预测数据对比图.3.2 实验结果分析图4是预测模型得出的PM2.5预测值和PM2.5实际值的对比图.SVR与遗传算法结合后能较好地捕捉PM2.5与特征向量之间的非线性关系.实验结果表明:PM2.5预测值与PM2.5实际值虽然存在一定的误差，但是整体曲线拟合度比较高，而且预测曲线变化趋于平缓 (图4,2∶00—11∶00).遇到PM2.5出现较大波动时，预测曲线十分敏感(图4,11∶00—14∶00)，预测曲线能够更快地响应实际曲线的变化，具有较好的跟踪性.在PM2.5曲线缓慢上升时(图4,14∶00—20∶00)，预测曲线与实际曲线有一定误差，但是增长率相似.就总体而言，在PM2.5的实际曲线保持平稳或较稳定的变化时预测曲线几乎与实际曲线保持平行，表现出较好的拟合性，在PM2.5的实际曲线出现剧烈波动时，预测曲线能够快速的响应变化，表现出较好的跟随性.1)针对雾霾天气愈发严重及难以准确预测的问题，本文通过使用SVR与遗传算法的结合对保定市2015年3月15日PM2.5变化曲线进行预测，通过上图中PM2.5预测值与实际值的对比得出结论：SVR与遗传算法参数寻优结合组成的模型对PM2.5预测有较好的效果.2)由于使用数据为PM2.5实时值，并且具有较大的纲量，把 MSE作为预测结果的评价标准不太准确.所以本文中使用点线图作为对比，较直观地展示出预测结果.3)通过实例证实SVR对PM2.5的预测，精度较高，跟随性较好.4)由于资料所限对于气象因子的选取有一定局限性，忽略了下垫面及中低层环流[15]等因素对雾霾的生成的影响，因此添加更加合理的输入因子，是模型提高预测准确性的主要改进方向.【相关文献】[1] 张人禾，李强，张若楠.2013年1月中国东部持续性强雾霾天气产生的气象条件分析[J].中国科学:地球科学，2014，44(1):27-36.DOI:10.1007/s11430-013-4774-3.ZHANG Renhe,LI Qiang,ZHANG Ruonan.Meteorological conditions for the persistent severe fog and haze event over eastern China in January 2013[J].Science China:Earth Sciences,2014，44(1)：27-36.DOI:10.1007/s11430-013-4774-3.[2] 杨卓森.雾霾污染致人体健康效应的研究进展[J].职业与健康,2014,30(17):2517-2520. YANG Zhuosen.Research progress of haze pollution induced health effects inhumans[J].Occupation and Health,2014,30(17):2517-2520.[3] 谢忠军.霾预报,世界级“疑难杂症”[N].中国气象报,2013-02-14 (1).[4] 常涛.支持向量机在大气污染预报中的应用研究[J].气象,2006,32(12):61-65.CHANG Tao.Application of support vector machine to atmospheric pollution Prediction[J].Meteorological Monthly,2006,32(12):61-65.[5] RALAIVOLA L,D’ALCHE-BUC F.Incremental support vector machine learning:a local approach[Z].International Conference on Neural Networks,Vienna Austria,2001.[6] 邓乃扬,田英杰.数据挖掘中的新方法——支持向量机[M].北京:科学出版社,2006:224-235.[7] 李国正,王猛,曾华军.支持向量机导论[M].北京:电子工业出版社,2005:98-105.[8] 白鹏,张喜斌,张斌,等.支持向量机理论及工程应用实例[M].西安:西安电子科技大出版社,2008:41-55.[9] 林升梁,刘志.基于RBF核函数的支持向量机参数选择[J].浙江工业大学学报,2007,35(2):163-167LIN Shengliang,LIU Zhi.Parameter selection in SVM with RBF kernel function [J].Journal of Zhejiang University of Technology,2007,35 (2):163-167.[10] 马永杰，云文霞.遗传算法研究进展[J].计算机应用研究,2012,29(4):1201-1210.MA Yongjie,YUN Wenxia.Research progress of genetic algorithm[J].Application Research of Computers,2012,29(4):1201-1210.[11] 蔡自兴.人工智能及其应用[M].北京：清华大学出版社,2007:249-283.[12] 赵晨曦，王云琦，王玉杰,等.北京地区冬春 PM 2.5 和 PM 10 污染水平时空分布及其与气象条件的关系[J].环境科学,2014,35(2):418-427.ZHAO Chenxi,WANG Yunqi,WANG Yujie,et al.Temporal and spatial distribution of PM2.5 and PM10 pollution status and the correlation of particulate matters and meteorological factors during winter and spring in Beijing [J].Environmental Science,2014,35 (2):418-427.[13] 林海明.因子分析应用中一些常见问题的解析[J].统计与决策,2012,8(15):65-69.LIN Haiming.Analysis of factor analysis of some common problems in the application [J].Statistics and Decision,2012,8(15):65-69.[14] 周全.几种多元统计分析方法及其在生活中的应用[D].武汉:长江大学,2012.ZHOU Quan.The intorduction.of several multivariate statistical method and lts application[D].Wuhan:Yangtze University,2012.[15] 陈瑞敏,吴雁,康文英，等.连续雾霾天气污染物浓度变化及天气形势特征分析 [J].气候与环境研究 ,2014,19(2):209-218.DOI:10.3878/j.issn.1006-9585.2014.13156.CHEN Ruimin,WU Yan,KANG Wenying，et al.Analysis of pollutant concentrations and characteristics of continuous smoggy weather [J].Climatic and Environmental Research,2014,19 (2):209-218.DOI:10.3878/j.issn.1006-9585.2014.13156.。

基于红外图像目标检测的辅助瞄准方法

基于红外图像目标检测的辅助瞄准方法郝争辉;王高【摘要】瞄准系统是武器精准射击的保证,它涉及快速锁定目标位置与校正度数计算两个方面.采用算子检测出图像中疑似目标存在的区域,利用分块图像加权方差纹理对比度矩阵中查寻极大值的方法确定目标位置.将目标从图像中分割出来,确定重心及最小外接矩形的边界.最后利用几何光学特性来计算校正度数.实验表明,该算法可以有效地从图像中检测出目标所在位置,并计算出瞄准目标所需要校正的度数.【期刊名称】《火力与指挥控制》【年(卷),期】2019(044)002【总页数】5页(P66-70)【关键词】红外小目标;算子;纹理特征【作者】郝争辉;王高【作者单位】中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室,太原030051;电子测试技术国家重点实验室,太原030051;中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室,太原030051;电子测试技术国家重点实验室,太原030051【正文语种】中文【中图分类】TN2150 引言瞄准设备是武器的重要构成部分，它性能的差异会直接导致射击的准确性［1］。

因此，如何使瞄准系统能快速、精准地辅助武器射击目标是问题的关键。

快速对目标定位、校准武器角度是瞄准系统辅助武器精确打击的重点与难点。

而目标检测算法是瞄准系统中的关键部分。

红外小目标检测算法有小波变换、空域滤波、Top-hat、机器学习法等，但是许多方法依然存在着需要先验条件较多、复杂度高等问题。

文献［2］中提出基于自适应噪声平滑与空间滤波的背景杂波抑制算法，该方法是针对单像素进行模板操作，其中滤波器模板在运算中尺寸固定，且要提前设定。

文献［3］使用的Top-hat算法虽然计算速度较快，但要求对目标物结构元素尺寸进行确定后才能计算。

文献［4］提出一种利用局部灰度均值来确定图像中红外目标的尺寸与其对应位置信息的算法，但复杂度较高，其检测速度有待进一步提高。

文献［5］中提出了一种新的对比度衡量标准LCM。

基于遗传算法的函数寻优算法

基于遗传算法的函数寻优算法龙源期刊⽹ /doc/198723271.html基于遗传算法的函数寻优算法作者：沈晓芳来源：《课程教育研究·上》2015年第03期【摘要】遗传算法对问题的依赖性⼩，是⼀种全局优化算法，可⽤于函数寻优。

本⽂利⽤Maflab优化⼯具箱，有效地实现了⽤遗传算法求解函数优化问题，实验结果表明该算法收敛速度快，寻优性能良好。

【关键词】遗传算法函数寻优⽬标函数【中图分类号】G64 【⽂献标识码】A 【⽂章编号】2095-3089（2015）03-0152-01遗传算法（Genetic Algorithm，GA）起始于20世纪60年代，主要由美国密执根⼤学的John Holland与同事和学⽣研究形成了较为完整的理论和⽅法，是⼀种重要的现代优化算法。

遗传算法对问题的依赖性⼩，是⼀种全局优化算法，所以在很多领域获得了⼴泛的应⽤。

遗传算法基本思想：将“优胜劣汰，适者⽣存”的⽣物进化思想引⼊优化参数形成的编码串联群体中，按所选择的适配值函数并通过遗传中的选择、交叉及变异对个体进⾏筛选，使适配值⾼的个体被保留下来，组成新的群体，这样周⽽复始，群体中的个体适应度不断升⾼，直到满⾜⼀定的条件。

遗传算法的⼀个重要应⽤是函数寻优，该算法对于寻优的函数基本⽆限制，既不要求函数连续，更不要求函数可微；既可以是函数解析式所表达的显函数，⼜可以是映射矩阵等隐函数，应⽤范围很⼴。

⼀、遗传算法的实现1.遗传算法的应⽤步骤（1）确定决策变量及各种约束条件，即确定出个体的表现型和问题的解空间。

（2）建⽴优化模型，即确定出⽬标函数的类型及数学描述形式或量化⽅法。

（3）确定表⽰可⾏解的染⾊体编码⽅法，即确定出个体的基因型及遗传算法的搜索空间。

（4）确定解码⽅法，即确定出由个体基因型到个体表现型的对应关系或转化⽅法。

（5）确定个体适应度的量化评价⽅法，即确定出由⽬标函数值到个体适应度函数的转换规则。

（6）设计遗传算⼦，即确定选择运算、交叉运算、变异运算等算⼦的具体操作⽅法。

遗传算法动态寻优

遗传算法动态寻优摘要遗传算法作为⼀种近代最优化⽅法，⼴泛地⽤于计算科学、模式识别和智能故障诊断等⽅⾯，它适⽤于解决复杂的⾮线性和多维空间寻优问题，近年来也得到了较为⼴阔的应⽤。

本⽂介绍了遗传算法基本原理并且对测试函数进⾏了遗传算法的matlab仿真。

关键词：遗传算法最优化1.引⾔遗传算法（Genetic Algorithm）是⼀类借鉴⽣物界的进化规律（适者⽣存，优胜劣汰遗传机制）演化⽽来的随机化搜索⽅法。

它是由美国的J.Holland教授1975年⾸先提出，其主要特点是直接对结构对象进⾏操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并⾏性和更好的全局寻优能⼒；采⽤概率化的寻优⽅法，能⾃动获取和指导优化的搜索空间，⾃适应地调整搜索⽅向，不需要确定的规则。

遗传算法的这些性质，已被⼈们⼴泛地应⽤于组合优化、机器学习、信号处理、⾃适应控制和⼈⼯⽣命等领域。

它是现代有关智能计算中的关键技术。

2.遗传算法过程遗传算法的基本流程：●初始化：设置进化代数计数器t=0，设置最⼤进化代数T，随机⽣成M个个体作为初始群体P(0)。

●个体评价：计算群体P(t)中各个个体的适应度。

●选择运算:将选择算⼦作⽤于群体。

选择的⽬的是把优化的个体直接遗传到下⼀代或通过配对交叉产⽣新的个体再遗传到下⼀代。

选择操作是建⽴在群体中个体的适应度评估基础上的。

●交叉运算：将交叉算⼦作⽤于群体。

遗传算法中起核⼼作⽤的就是交叉算⼦。

●变异运算：将变异算⼦作⽤于群体。

即是对群体中的个体串的某些基因座上的基因值作变动。

●群体P(t)经过选择、交叉、变异运算之后得到下⼀代群体P(t+1)。

●终⽌条件判断:若t=T,则以进化过程中所得到的具有最⼤适应度个体作为最优解输出，终⽌计算。

遗传算法流程图遗传算法的关键在于迭代过程中的选择，交叉，变异。

◆选择选择是⽤来确定交叉个体，以及被选个体将产⽣多少个⼦代个体。

其主要思想是个体的复制概率正⽐于其适应值，但按⽐例选择不⼀定能达到好的效果。

基于遗传算法的优化搜索技术

基于遗传算法的优化搜索技术
张帆;唐湘蓉
【期刊名称】《矿物岩石》
【年(卷),期】1998(0)S1
【摘要】遗传算法是借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法，其主要特点是搜索不依赖于梯度信息，能自动获取和积累有关搜索空间的知识，并自适应地控制搜索过程，从而得到最优解或准最优解的通用搜索算法。

它尤其适合于组合优化、机器学习、自适应控制、规划设计和人工智能等领域。

【总页数】3页(P250-252)
【关键词】遗传算法;搜索策略;优化搜索;最优解
【作者】张帆;唐湘蓉
【作者单位】成都理工学院信物系;中原油田研究院
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6;TP311
【相关文献】
1.基于专家系统设计过程的盲目搜索技术优化策略的探讨 [J], 杨磊
2.基于双向搜索技术的砂型加工路径优化 [J], 阎勤劳;杨志勇;朱涛;郑为民
3.基于专家系统设计过程的盲目搜索技术优化策略的探讨 [J], 杨磊
4.基于种群优化的遗传算法的MUSIC谱峰搜索技术 [J], 王霖郁;康新
5.基于Web系统的大数据搜索技术的实现和优化 [J], 綦慧;徐晓慧
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gamultiobj的原理

gamultiobj的原理gamultiobj是一种用于多目标优化问题的算法。

它的原理是基于遗传算法和多目标优化的思想，通过对问题空间进行搜索和评估，找到最优的解集。

在多目标优化问题中，我们通常需要在多个目标之间取得平衡。

例如，在设计产品时，我们可能需要考虑成本、质量和可靠性等多个指标。

而这些指标往往是相互矛盾的，优化其中一个指标可能会对其他指标产生负面影响。

因此，我们需要一种方法来寻找在多个目标之间取得最佳平衡的解。

gamultiobj算法通过模拟生物进化的过程来解决多目标优化问题。

它首先随机生成一组初始解，然后通过遗传操作（交叉和变异）对这些解进行改进。

改进后的解再经过评估，根据一定的选择策略选择出适应度较好的解作为下一代的父代。

这个过程不断重复，直到达到停止条件。

在gamultiobj算法中，解的适应度是通过一组目标函数来评估的。

目标函数是问题的定义所提供的，它们描述了问题的多个目标。

例如，在一个生产调度问题中，目标函数可以包括最小化生产时间和最小化生产成本。

通过对目标函数进行加权和，我们可以得到每个解的适应度值。

gamultiobj算法的一个重要特点是它能够同时搜索多个最优解。

这是通过维护一个外部存档来实现的，存档中存储着已找到的最优解。

每次生成新的解时，都会将其与存档中的解进行比较，如果新解更优，则将其加入存档。

这样，最终的存档中就包含了问题的多个最优解。

gamultiobj算法还提供了一些参数和选项，可以对算法的行为进行调节。

例如，可以设置交叉和变异的概率，调整选择策略，改变停止条件等。

这些参数和选项的选择对算法的性能和结果可能会产生影响，需要根据具体问题进行调整。

在使用gamultiobj算法解决问题时，我们首先需要定义问题的目标函数和约束条件。

然后，根据问题的特点选择合适的优化算法。

将问题的目标函数和约束条件转化为适应度函数和变量边界。

最后，根据算法的要求设置参数和选项，并运行算法进行求解。