基于遗传算法的多组分光谱解析方法研究
基于遗传算法的多目标优化问题求解方法研究
基于遗传算法的多目标优化问题求解方法研究随着科技的不断发展，优化算法在工程和科学领域中的应用越来越广泛。
遗传算法作为进化计算的代表，已经成为了解决多种优化问题的有效工具之一。
然而，在实际应用中，由于多目标优化问题存在多个决策变量和目标函数，因此如何有效地求解这类问题成为了研究的热点。
本文将介绍基于遗传算法的多目标优化问题求解方法的研究现状和进展。
一、遗传算法简介遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种基于生物进化理论的优化算法，它通过模拟遗传和进化的过程来搜索最优解。
遗传算法通常包括初始化种群、选择算子、交叉算子和变异算子四个主要部分。
首先，通过初始化种群，将初始解随机分布在搜索空间中。
然后，选择算子用于选择适应度较高的个体，进入下一代种群。
接着，通过交叉算子和变异算子，对父代个体进行交叉和变异操作，产生新的个体。
最后，通过上述步骤不断迭代，直到满足终止条件或达到最大迭代次数为止。
二、多目标优化问题多目标优化问题（Multi-objective Optimization Problem, MOOP）是指在满足一定约束条件的情况下，最大或最小化多个目标函数的问题。
MOOP的求解问题可以转化为寻找一组不同的解集，这些解集称为 Pareto 前沿面或 Pareto 集合。
Pareto 前沿面是一个极端解，其没有其他任何解所在的位置比它要优，而 Pareto 集合则包含了所有可能达到 Pareto 前沿面的解。
多目标优化问题在现实生活中有着广泛的应用，如工程设计、金融投资、环境管理等。
三、基于遗传算法的多目标优化问题求解方法在传统的单目标优化问题中，遗传算法已经得到了广泛的应用。
而在多目标优化问题中，由于涉及到多个决策变量和目标函数，因此需要改进传统的遗传算法来解决这个问题。
下面我们将介绍一些基于遗传算法的多目标优化问题求解方法。
1. 多目标优化问题求解框架许多基于遗传算法的多目标优化问题求解方法都包括两个步骤：Pareto 集合的生成和 Pareto 前沿面的近似。
基于遗传算法的多目标优化问题求解研究
基于遗传算法的多目标优化问题求解研究随着信息时代的到来，优化问题的求解变得越来越常见，而多目标优化的问题更是在许多领域中出现。
然而，由于多目标优化问题的复杂性，传统的优化方法难以有效地解决这些问题。
在这种情况下，遗传算法成为了一种受欢迎的求解多目标优化问题的方法。
遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的优化算法，它模拟了生物进化的过程，通过优胜劣汰和基因重组的方式，逐步寻找最优解。
对于多目标优化问题，遗传算法可以通过建立多个适应度函数来同时寻找多个目标函数的最优解，从而避免了单目标优化的不足。
在遗传算法的多目标优化模型中，存在一个重要的问题，那就是解的多样性问题。
由于存在多个优化目标，这意味着存在多个最优解，而这些最优解往往是不同的，这就要求我们在求解时不能只关注某一个最优解，而是需要考虑多个最优解的搜索和平衡。
为了解决这个问题，研究者们提出了许多优化方法，如多目标遗传算法、多目标模拟退火算法、多目标蚁群算法等等。
多目标遗传算法应用广泛，其主要思路是通过建立两个相对独立的过程：遗传操作和多目标评价。
其中，遗传操作是通过选择、交叉、变异等操作，产生新的个体并进化到最优解的过程；而多目标评价则是对每个个体进行多目标评价，确定其适应度值，以便选择更优的个体。
在这个过程中，为了保证多样性和收敛性之间的平衡，需要采用一些特殊的算法策略，如Pareto优化、非劣解筛选、种群多样性维持等方法。
除了算法策略，参数的设定也是影响多目标遗传算法性能的关键因素之一。
例如，交叉概率、变异概率、种群大小等参数的设定，都会直接影响算法的搜索能力和搜索效率。
为了解决这个问题，研究者们提出了很多自适应参数调整方法，如自适应交叉概率、自适应变异概率等。
除此之外，基于遗传算法的多目标优化问题求解，还需要考虑到其他因素，如初始种群的选择、收敛准则的设定、算法的性能评价等。
这些因素都直接影响到算法的效果和应用范围，因此需要进一步探讨和研究。
基于遗传算法的多目标优化问题求解技术研究
基于遗传算法的多目标优化问题求解技术研究随着时代的不断变化和科技的不断发展，越来越多的问题需要我们来解决。
在解决这些问题的过程中，许多问题都需要寻找最优解或者最优解集。
多目标优化就是面临这样一种情况，需要在众多的解中找到最佳的解集。
在多目标优化问题中，不同的相对重要性目标之间可能会存在冲突，为了寻找最佳的解集，我们需要一些专门的算法来解决这些问题。
其中，基于遗传算法的多目标优化问题求解技术是一种非常有效的算法。
一、多目标优化问题什么是多目标优化问题？简而言之，多目标优化问题就是不止一个目标的优化问题。
在一个多目标优化问题中，通常需要同时考虑多个目标。
例如，在生产制造领域中，我们可能需要同时优化成本和质量。
在交通规划领域中，我们可能需要同时优化安全性和效率，等等。
由于涉及到的不止一个目标，因此解决这种问题需要特别的算法。
对于一个多目标优化问题，我们通常需要寻找一个最优解集，而不是单个最优解。
在最优解集中，所有解都是等价的，但在一个特定的问题情境中，有些解集可能更优。
具体来说，解集的优劣要根据问题情境和目标权值的设置而定。
不同的问题需要不同的解集，因此，我们需要一些算法来帮助我们寻找这些解集。
二、基于遗传算法的多目标优化问题求解技术基于遗传算法的多目标优化问题是一种非常有效的技术。
根据遗传算法的原理，我们可以通过一种适应性度量方法来获取目标函数的值。
这种度量方法可以帮助我们识别哪个解更优，同时也可以帮助我们寻找多个等价解的集合。
在遗传算法中，我们通常使用染色体表达式来表示解，其中，每个基因都代表着解中一个特定的参数。
通过模拟繁殖的过程，遗传算法可以帮助我们产生新的解，这些解有一定的变异率，使得多样性也得到了保留。
在捕获最优解集的同时，基于遗传算法的技术还可以帮助我们快速搜索整个解空间，这一优点为其在多目标优化问题中的应用提供了坚实的基础。
三、基于遗传算法的多目标优化问题的应用遗传算法作为一种优秀的优化算法，已经被广泛应用于多个领域，包括工程、自然科学、商业和经济等。
基于遗传算法的多组分光谱解析方法研究
基于遗传算法的多组分光谱解析方法研究作者：范贤光巫梅琴陈宇欣方晓玲胡雪亮王昕来源：《数字技术与应用》2018年第01期摘要：光谱解析方法是一种常见的光谱分析方法，广泛用于各种化学计量学领域。
现有的解析方法无法处理纯组分未知的应用体系，本文针对该情况，提出了基于遗传算法和最小二乘法的多元组分光谱解析定量分析方法。
该方法首先通过遗传算法在混合光谱上寻找未知组分的最优峰位置和最优峰形，得到一组的最优纯组分光谱矩阵，再利用最小二乘拟合曲线，能够快速有效地解析混合光谱。
在实验中，对纯组分光谱全未知、纯组分光谱部分未知及不同参数设置下算法的表现进行了讨论，分析其对算法收敛速度及计算结果精确性和稳定性的影响。
利用该方法对流式细胞仪光谱数据进行处理，解析效果良好，谱线的契合程度高，验证其用于多组分流式细胞仪光谱数据分析的可行性、有效性和精确性。
关键词：光谱解析；遗传算法；最小二乘法；流式细胞仪中图分类号：TH79 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2018）01-0134-04随着现代分析仪器的发展，多组分二维数据越来越容易获得，而该数据矩阵的解析也成为分析化学中数据分析方法的研究焦点之一。
在过去的几十年里，各种化学因子分析方法都曾成功的应用于二维数据的解析，如渐进因子分析（EFA）主要利用数据曲线依次出现依次消失的特点得到组分浓度窗口信息，但增量计算导致误差累积[1，2]；窗口因子分析（WFA）能更加准确、快速地解析数据，但组分窗口数据的获取需结合多次试验和直观判断[3，4]；直观推导式演进特征投影分析（HELP）循环利用“组分剥离技术”将全部组分分离，实现光谱重叠峰完全解析[5，6]。
但是当数据矩阵存在较大噪音或缺乏量测误差信息时，由于以上方法对原始数据的依赖程度大，解析存在一定的困难[7]。
光谱流式细胞分析仪作为细胞和生物分子功能研究的重要平台，可实现对其粒径、浓度和多种生化性状的高分辨率定量表征[8，9]。
基于遗传算法的多组分光谱解析方法研究
基于遗传算法的多组分光谱解析方法研究范贤光;巫梅琴;陈宇欣;方晓玲;胡雪亮;王昕【期刊名称】《数字技术与应用》【年(卷),期】2018(000)001【摘要】光谱解析方法是一种常见的光谱分析方法,广泛用于各种化学计量学领域.现有的解析方法无法处理纯组分未知的应用体系,本文针对该情况,提出了基于遗传算法和最小二乘法的多元组分光谱解析定量分析方法.该方法首先通过遗传算法在混合光谱上寻找未知组分的最优峰位置和最优峰形,得到一组的最优纯组分光谱矩阵,再利用最小二乘拟合曲线,能够快速有效地解析混合光谱.在实验中,对纯组分光谱全未知、纯组分光谱部分未知及不同参数设置下算法的表现进行了讨论,分析其对算法收敛速度及计算结果精确性和稳定性的影响.利用该方法对流式细胞仪光谱数据进行处理,解析效果良好,谱线的契合程度高,验证其用于多组分流式细胞仪光谱数据分析的可行性、有效性和精确性.【总页数】5页(P134-137,139)【作者】范贤光;巫梅琴;陈宇欣;方晓玲;胡雪亮;王昕【作者单位】厦门大学航空航天学院仪器与电气系,福建厦门 361005;传感技术福建省高等学校重点实验室,福建厦门 361005;厦门市光电传感技术重点实验室,福建厦门 361005;厦门大学航空航天学院仪器与电气系,福建厦门 361005;厦门大学航空航天学院仪器与电气系,福建厦门 361005;厦门大学航空航天学院仪器与电气系,福建厦门 361005;厦门大学航空航天学院仪器与电气系,福建厦门 361005;厦门大学航空航天学院仪器与电气系,福建厦门 361005;传感技术福建省高等学校重点实验室,福建厦门 361005;厦门市光电传感技术重点实验室,福建厦门 361005【正文语种】中文【中图分类】TH79【相关文献】1.基于迭代初始化遗传算法的光谱波段选择及其在感冒液多组分测定中的应用 [J], 成飙;吴晓华;陈德钊2.基于遗传算法的多组分光谱解析方法研究 [J], 范贤光[1,2,3];巫梅琴[1];陈宇欣[1];方晓玲[1];胡雪亮[1];王昕[1,2,3]3.基于三维荧光光谱技术的多组分分析浓度校准方法研究 [J], 李宏斌;刘文清;王志刚;张玉钧;赵南京;司马伟昌;陈东4.遗传算法用于多组分拉曼光谱定量分析的研究 [J], 陈柳;张国平;周伟5.基于多组态含时Hartree-Fock方法研究电子关联对于H_2分子强场电离的影响[J], 张斌;赵健;赵增秀因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于遗传算法的多优化目标的组合优化研究
基于遗传算法的多优化目标的组合优化研究随着科技和社会的不断发展，许多领域都面临着多种目标的组合优化问题，如交通规划、物流调度、制造业、金融投资等。
针对这些问题，单一的优化算法往往无法得到令人满意的结果。
而基于遗传算法的多目标优化算法则能够帮助解决这些复杂的组合优化问题。
遗传算法是模拟生物进化、遗传和自适应机制来解决优化问题的一种算法。
而多目标遗传算法则是基于遗传算法的多目标优化算法。
它的主要思想是在遗传操作的过程中，同时考虑多个目标函数，并根据一定的策略筛选出最优的结果。
那么，对于一个组合优化问题，如何使用多目标遗传算法进行求解呢？首先，需要明确组合优化问题的目标函数。
例如，对于一个物流调度问题，可能需要考虑货物的数量、运输时间和成本等多个因素。
接下来，需要设计合适的遗传编码和适应度函数。
遗传编码可以将问题的解表示为一个个体，而适应度函数则用于评估每个个体的优劣程度。
对于多目标优化问题，适应度函数需要同时考虑多个目标函数的值。
常见的多目标适应度函数包括加权和法和ε约束法等。
设计好遗传编码和适应度函数后，就可以开始进行多目标遗传算法的求解了。
通常使用的多目标遗传算法包括NSGA、MOEA/D、VEGA等。
这些算法都有自己的特点和适用范围，需要根据具体问题进行选择。
除了多目标遗传算法外，还有一些其他的多目标优化算法，如粒子群优化算法（PSO）、蚁群算法（ACO）等。
这些算法也可以用于解决多优化目标的组合优化问题。
与遗传算法相比，它们可能具有不同的优劣点和适用场景，需要根据具体问题进行选择。
总的来说，基于遗传算法的多目标优化算法是一种有效的解决多优化目标的组合优化问题的方法。
但在实际应用中，还需要关注算法的效率、可扩展性和可解释性等问题，以保证算法的实用性和稳定性。
未来，基于遗传算法的多目标优化算法将有更广泛的应用和发展。
基于遗传算法的多目标优化问题求解研究
基于遗传算法的多目标优化问题求解研究概述：多目标优化问题是现实生活中广泛存在的一类问题，对于这类问题求解难度较大，并且往往没有一个唯一的最优解。
基于遗传算法的多目标优化问题求解研究成为了一个研究热点。
本文将研究基于遗传算法的多目标优化问题求解方法。
引言：遗传算法是一种模仿生物进化过程的搜索算法，已经被广泛应用于多目标优化问题的求解中。
多目标优化问题是指在多个冲突的目标函数下，寻求一组最优解来平衡各个目标之间的权衡。
如何有效地利用遗传算法解决多目标优化问题成为了一个研究热点。
方法：基于遗传算法的多目标优化问题求解方法包括以下关键步骤：1. 建立适应度函数：在多目标优化问题中，适应度函数是非常重要的。
适应度函数用于评估每个个体的优劣程度，可通过目标函数的加权求和、Pareto支配关系等方式进行定义。
适应度函数的设计需要兼顾多个目标之间的权衡，并且在求解过程中需要根据具体问题进行调整。
2. 选择操作：选择操作是遗传算法的核心步骤之一，用于选择适应度较好的个体作为父代。
常用的选择算子包括轮盘赌选择、锦标赛选择等。
选择算子的设计需要考虑到多目标优化问题的特性，既要兼顾个体的适应度值，又要保持种群的多样性。
3. 交叉操作：交叉操作是指将已选择的个体进行染色体交叉，产生新的个体。
在多目标优化问题中，交叉操作需要保持新生成个体的性状与父代个体之间的关联，并且需要在多个目标之间进行权衡。
常用的交叉算子包括单点交叉、多点交叉、均匀交叉等。
4. 变异操作：变异操作是指对某些个体进行基因位点的变异，增加种群的多样性。
在多目标优化问题中，变异操作需要兼顾多个目标之间的权衡。
常用的变异算子包括单点变异、多点变异、非一致变异等。
5. 停止准则：停止准则用于判断遗传算法是否达到了终止条件。
在多目标优化问题中，停止准则的设计需要考虑到多个目标之间的权衡以及算法的收敛性。
常用的停止准则包括达到最大迭代次数、满足一定收敛条件等。
应用：基于遗传算法的多目标优化问题求解方法已经被广泛应用于各个领域。
基于遗传算法的多目标优化问题求解探究
基于遗传算法的多目标优化问题求解探究多目标优化问题在实际应用中具有重要的意义，然而由于其问题复杂性和多样性，传统的优化算法往往难以高效地求解。
基于遗传算法的多目标优化算法因其较好的性能和鲁棒性而备受关注。
遗传算法是一种模拟仿生演化过程的优化方法，它模拟自然界中的生物进化过程，通过不断地迭代和优胜劣汰的操作来搜索最优解。
多目标遗传算法是遗传算法的一种扩展，它用于解决多目标优化问题，即优化目标存在多个并且相互冲突。
多目标优化问题求解的关键在于如何寻找候选解集合中的非劣解（Pareto 非劣解集合），即无法再对其中任意一个解进行改进而不损害其他解。
基于遗传算法的多目标优化算法通过设计适应度函数、遗传操作和选择策略来实现对非劣解集合的快速搜索和获取。
在基于遗传算法的多目标优化算法中，适应度函数的设计十分重要。
传统的适应度函数只能对单一目标优化问题进行评估，而在多目标优化问题中，需要利用一种综合评价方法对多个目标进行量化和比较。
常见的综合评价方法有加权法、Tchebycheff法、Pareto积等。
这些方法根据不同的原则对目标函数的权重进行赋值，进而将多目标优化问题转化为单目标优化问题求解。
在遗传算法的演化过程中，遗传操作也起着重要的作用。
传统的遗传操作包括选择、交叉和变异。
在多目标优化问题求解中，需要对这些遗传操作进行改进。
例如，针对选择操作，可以引入多种选择策略如锦标赛选择和轮盘赌选择来保持种群的多样性。
针对交叉操作，可以设计多种交叉方法如模拟二进制交叉和均匀交叉来增加解空间的探索能力。
针对变异操作，可以通过改变变异概率和变异算子的设计来增强算法的探索和局部收敛能力。
除了适应度函数和遗传操作的优化，多目标优化问题求解还需要较好的选择策略。
选择策略决定了如何从当前种群中选择一部分个体作为下一代的父代。
常见的选择策略有NSGA（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm）和SPEA（Strength Pareto Evolutionary Algorithm）等。
基于遗传算法的多目标优化问题的研究与应用
基于遗传算法的多目标优化问题的研究与应用基于遗传算法的多目标优化问题的研究与应用简介：多目标优化问题是指在一个问题中存在多个冲突的目标，而无法单独优化某一个目标而不影响其他目标。
传统的优化方法在解决多目标优化问题时困难重重，因此，研究者们开始寻找新的优化方法。
遗传算法作为一种模拟生物进化过程的优化方法，得到广泛应用，尤其在解决多目标优化问题上表现出色。
遗传算法背景：遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，由John Holland 于1975年首次提出。
它通过模拟生物的遗传操作，如选择、交叉和变异，以寻找目标函数空间中的最优解。
遗传算法的优势在于能够在搜索过程中同时维持多个解，并通过适应度函数进行选择。
多目标遗传算法的发展：多目标遗传算法（MOGA）是遗传算法的扩展，用于解决多目标优化问题。
它的目标是找到Pareto最优解集合，即无法通过改变一个目标而得到改进。
MOGA通过保持多个非支配解并选择适应度最好的解来进行优化。
MOGA的算法流程：MOGA的算法流程包括初始化种群、交叉、变异和选择等操作。
初始化种群时，可以随机生成一组解作为初始种群；交叉和变异操作用于生成新的解，并通过交叉和变异概率决定是否进行相应操作；选择操作通过计算适应度值来选择适应度最好的解，并且通过非支配排序和拥挤度计算来保持一定的多样性。
MOGA的应用：MOGA在许多领域得到了广泛的应用。
在工程领域，MOGA被用于设计优化、资源分配和路径规划等问题。
例如，在机械设计中，MOGA可以同时优化多个目标，如减少重量和提高刚度；在物流规划中，MOGA 可以优化不同的目标，例如减少成本和缩短运输时间。
在经济学领域，MOGA被用于多目标决策问题。
例如，在投资组合优化中，MOGA可以寻找风险最小和收益最高的投资组合；在资源分配中，MOGA可以优化多个目标，如最大化社会福利和公平分配资源。
在环境保护领域，MOGA被用于多目标环境问题的研究。
具有遗传算法的多目标优化技术研究
具有遗传算法的多目标优化技术研究遗传算法是一种源自生物学进化理论的一种优化算法，它通过模拟自然选择、遗传变异和遗传交叉等基本原理，来寻找多目标优化问题的最优解。
本文将对具有遗传算法的多目标优化技术进行深入研究。
一、遗传算法的基本原理遗传算法的基本原理是通过模拟生物演化的过程，来求解问题的最优解。
它包括以下几个基本步骤：1. 初始化种群：随机生成一组初始解，作为种群中的个体。
2. 评估适应度：根据问题的特定评估函数，对种群中的每个个体进行适应度评估。
3. 选择操作：根据个体的适应度，选择一定数量的个体作为父代，用于繁殖下一代。
4. 交叉操作：通过交叉操作，将父代个体的基因信息进行重组，产生新的个体。
5. 变异操作：对新生成的个体进行变异操作，引入新的基因信息。
6. 评估适应度：对新的个体进行适应度评估。
7. 精英策略：保留适应度最高的个体，作为下一代的父代。
8. 终止条件：达到预定的终止条件时，算法停止并输出结果。
二、多目标优化问题多目标优化问题是指在优化的过程中，存在多个矛盾的目标函数需要优化，而这些目标函数往往是相互矛盾的，即改善一个目标会导致其他目标的恶化。
传统的优化算法往往只能找到单一目标的最优解，无法同时考虑多个目标。
而具有遗传算法的多目标优化技术能够通过多种策略和算子来解决多目标优化问题。
三、具有遗传算法的多目标优化技术研究具有遗传算法的多目标优化技术提供了一种有效的方法来解决多目标优化问题。
在这种技术中，通过调整遗传算法的参数和算子，可以实现针对多个目标的优化。
1. 多目标适应度评估: 在多目标优化问题中，适应度的评估变得更加复杂。
传统的适应度函数只能处理单一目标，而多目标适应度评估需要将多个目标函数进行综合考虑。
常用的方法包括加权求和法、Pareto支配等。
2. 多目标选择操作: 在遗传算法中，选择操作是选择父代个体的关键步骤。
对于多目标问题，传统的选择操作无法直接应用。
因此，研究者们提出了许多针对多目标选择操作的改进算法，如锦标赛选择、非支配排序、拥挤度距离等。
基于遗传算法的多目标优化研究
基于遗传算法的多目标优化研究近年来，随着科技的不断发展，人们对于多目标优化问题的研究也得到了越来越广泛的关注。
随着“大数据时代”的到来，人们对于如何在巨量数据的背景下，提高数据分析和处理的效率和准确度，也提出了更高的要求。
在这种情况下，基于遗传算法的多目标优化研究应运而生。
首先，我们要了解什么是遗传算法。
遗传算法，即GA(Genetic Algorithm)，是一种模拟自然界中基因遗传和自然选择规律而发展起来的搜索算法。
它的基本思想是模拟生物体遗传进化的过程，通过对种群进行变异、交叉、选择等操作，最终找到最优解。
然而，遗传算法通常用于解决单目标优化问题。
对于多目标优化问题，我们可以采用多种途径来解决，其中基于遗传算法的多目标优化研究是最为广泛、成熟的方法之一。
为什么基于遗传算法的多目标优化研究是最为广泛、成熟的方法之一呢？我们可以通过以下几个方面来了解。
首先，基于遗传算法的多目标优化方法可以对多个目标函数进行优化，得到“帕累托前沿”的解，即在所有非劣解中，被其他非劣解支配次数最少的点所构成的集合。
这种解集具有很好的可视化性，可以帮助决策者快速了解不同方案的优劣势，并做出相应决策。
其次，基于遗传算法的多目标优化方法还具有良好的鲁棒性和实用性。
由于其采用了随机化的思想，在面对高维空间、复杂约束下仍能较好地得到优化结果。
此外，基于遗传算法的多目标优化方法还能够与其他优化算法相互融合，如与模拟退火算法、粒子群算法等结合，从而取长补短，取得更好的效果。
最后，基于遗传算法的多目标优化方法在各个领域有着广泛的应用。
例如，在制造业中，基于遗传算法的多目标优化方法可以帮助设计出最佳的生产工艺和工艺参数，从而提高生产效率和优化产品品质。
在交通运输领域中，基于遗传算法的多目标优化方法可以帮助优化智能交通系统，实现设施资源和交通流量的高效利用。
总而言之，基于遗传算法的多目标优化研究是一种处于前沿的研究方向，具有很好的实用性和广泛的应用前景。
基于遗传算法的多目标优化技术研究
基于遗传算法的多目标优化技术研究随着科技的进步，许多问题的解决方式都出现了新的思路。
其中一种重要的技术是优化技术，可以使得我们在短时间内得到更好的结果。
而多目标优化技术，更是在实际生产和工程中有广泛的适用性。
本文将阐述基于遗传算法的多目标优化技术的原理及应用场景，并分析其优点与不足。
一、基于遗传算法的多目标优化技术的原理遗传算法是一种基于仿生学的优化算法，其主要思想是引入自然选择、交叉和突变等概念，通过比较种群中的个体适应度来选择出优秀的个体并产生后代，从而逐渐进化到更优解。
而多目标优化技术是在优化的过程中同时考虑多个目标函数，以得到多个最优解的一种技术。
基于遗传算法的多目标优化技术，也称为多目标遗传算法（MOGA），其主要思路是设计适应度函数，以使得个体在多个目标函数下都达到较好的效果。
设计适应度函数需要考虑多个目标函数之间的权重关系，通常采用多目标规划中的加权和法来设计。
同时，为了防止优秀个体在交叉和突变过程中失去优良特征，可以采用聚合和紧密度保持两种策略，以保持种群的多样性和收敛性。
二、基于遗传算法的多目标优化技术的应用场景基于遗传算法的多目标优化技术在实际生产和工程中有广泛的适用性。
例如，在建筑结构设计中，需要同时考虑多个目标函数，如使用的材料量、建筑成本、抗震性等，而采用遗传算法可以帮助设计师找到多组最优解。
在物流配送中，需要同时考虑多个目标函数，如成本、速度、数量等，而采用遗传算法可以在保证配送量的前提下，最大限度地节约成本。
在机器人控制中，需要同时考虑多个任务目标，如导航、避障、搬运等，而采用遗传算法可以帮助机器人实现多目标决策。
三、基于遗传算法的多目标优化技术的优点与不足基于遗传算法的多目标优化技术具有以下优点：1. 可以避免局部最优解：遗传算法的概率性搜索可以避免陷入局部最优解，从而保证全局最优解的搜索。
2. 能够解决多个目标并存问题：基于遗传算法的多目标优化技术可以同时优化多个目标函数，使得解空间更加广阔。
基于遗传算法的曲线拟合方法用于重叠荧光光谱的定量解析
可降低 尿液背景干扰 ， 但是操作程序较为复杂［ 】 。已有 多篇 文 献报道以高效液相色谱分离用于检测尿液中的氟喹诺酮类
抗 生素［ “ 。 是 ， １ ］但 试剂用量大 ， 线性范 围较 窄 ， 灵敏度低 。 如何简便有效地校 正尿液 中内源荧 光物 质的干扰 ，建立一种 无需前处理 而直 接测定尿 液中的抗 生素的快 速分 析方 法是 十 分必要 的。本方法避免 了繁琐 的分 离步骤 。以“ 数学分 离” 代 替“ 化学分离” 直接 、 ， 简便 、 快速 ， 且结果准确 、 可靠 ，具有
组分检测过程 中荧光光谱 相互 干扰的问题 。 察了不同尿液中 内源性荧光物质对加替沙星 （ Ｆ ｘ） 考 Ｇ Ｌ 荧光的干 扰。 应用 拟合 荧光光谱 图可有效地消 除内源性荧光 物质的干扰 。在优化条 件下 ， Ｌ ＧＦ Ｘ的浓度在 ０ Ｏ ～３ ５ ．６ ． ｇ・ ＿ 范 围内 ， ｍＬ １ 与其荧光强度之 问具有 良好 的线性 ， 相关 系数为 ０ ９ ９４ ． ９ 。检出限为 ０ ０ ｇ・ ～ ，回 ． ２肛 ｍＬ 收率为 ９ ． ～ １９ ４ ， ９２ ｏ． 相对标准偏差 为 １ ３ ． ％～２ ７ 。结果表 明，拟合荧光光谱法无需分离即可实现对 ．
基金项 目： 国家 自然科学基金项 目（ ０ ７ ０ ０ 和河北 省 自 ２８５２） 然科 学基金项 目（ ２ ０ ０ ０ ８ ） Ｂ ０ ８ ０ ５ ３ 资助 作者简介 ： 夏祥华 ， ９ ８ １ ７ 年生 ， 河北大学化学与环境科学学院博士研究 生 ・ｅ ａ ｉ ｉ ｇ ｕ２ ０ ＠１ ３ ｃｒ － ｉ ｘ ｘ ｎ ｈ ａ０ ６ ６ ．ｏ ｍ ｈ ａａ ｎ
一种基于遗传算法选择最优光谱谱段的方法及其应用[发明专利]
![一种基于遗传算法选择最优光谱谱段的方法及其应用[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/8286e68e783e0912a3162a9c.png)
专利名称：一种基于遗传算法选择最优光谱谱段的方法及其应用
专利类型：发明专利
发明人：孙兰香,于海斌,张鹏,丛智博,辛勇
申请号：CN201510259959.1
申请日：20150519
公开号：CN106295667A
公开日：
20170104
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及一种基于遗传算法选择最优光谱谱段的方法及其应用，具体步骤为：1)获得LIBS光谱数据；2)参数编码，形成遗传算法初始种群；3)主成分分析；4)训练人工神经网络模型；5)评价网络；6)形成新种群；7)重复3)～6)至满足适应度指标，输出最优分段及对应的最优分类器；8)应用分类器对未知样品进行分类。
本方法训练出的分类器可对训练样品对应种类的待测样品进行准确分类，从而定性分析样品成分组成。
申请人：中国科学院沈阳自动化研究所
地址：110016 辽宁省沈阳市南塔街114号
国籍：CN
代理机构：沈阳科苑专利商标代理有限公司
代理人：徐丽
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基于遗传算法的多目标优化设计方法探究
基于遗传算法的多目标优化设计方法探究摘要：多目标优化问题是现实世界中常见的问题，而遗传算法作为一种强大的优化算法，被广泛应用于解决多目标优化问题。
本文探究了基于遗传算法的多目标优化设计方法，包括问题建模、遗传算法原理、适应度函数设计以及解集生成等方面，并提出了一种改进的多目标遗传算法。
实验证明，基于遗传算法的多目标优化设计方法能够有效地在设计领域中解决多目标优化问题。
1. 引言多目标优化是在现实世界中广泛存在的问题，它的特点是存在多个冲突的目标函数，无法通过传统的单目标优化方法进行解决。
而遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化方法，具有全局搜索能力和良好的适应性，因此被广泛应用于多目标优化问题的求解。
2. 遗传算法原理遗传算法是通过模拟自然界中的遗传机制来进行优化的一种算法。
它包括初始化种群、选择、交叉、变异等步骤。
在多目标优化问题中，遗传算法通过不断迭代，生成一组解集，其中每个解都是一组可能的 Pareto 最优解。
3. 问题建模在多目标优化设计中，首先需要对问题进行建模。
通过明确问题的目标函数、约束条件和设计变量，可以将多目标优化问题转化为数学优化问题。
建立适当的数学模型是解决多目标优化问题的关键。
4. 适应度函数设计适应度函数是遗传算法中的重要部分，它用于评估个体的适应性。
在多目标优化问题中，适应度函数需要同时考虑多个目标函数的值。
通常使用均值函数、加权函数或 Pareto 支配等方法来评估个体的适应度。
合理的适应度函数设计可以有效地引导遗传算法的搜索方向。
5. 解集生成遗传算法生成的解集包含一系列可能的 Pareto 最优解，称为近似 Pareto 前沿。
解集生成是多目标优化设计中的关键步骤，目标是通过遗传算法在设计空间中生成尽可能多的非劣解。
通常使用非劣排序和拥挤度距离等技术来生成多样性的解集。
6. 改进的多目标遗传算法在传统的多目标遗传算法中，存在着早熟收敛和搜索局限性的问题。
为了解决这些问题，本文提出了一种改进的多目标遗传算法。
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。
基于遗传算法的多目标优化问题求解方法研究
基于遗传算法的多目标优化问题求解方法研究遗传算法是一种常用的启发式优化算法，可以用于求解多目标优化问题。
多目标优化问题是指在优化模型中存在多个冲突的目标函数，需要找到一组最优解，使得所有目标函数都能得到最好的优化结果。
在传统的优化算法中，通常采用单一的优化目标来实现求解。
然而，在现实世界中，往往存在多个冲突的目标，这就需要寻找一种能够平衡这些目标之间权衡关系的优化方法。
遗传算法通过模拟生物进化的过程，结合随机选择、交叉和变异等操作，循序渐进地搜索解空间中的解，并逐步逼近最优解。
遗传算法的基本思想是通过模拟自然界的进化过程，不断地对可能的解进行进化和优化。
具体来说，遗传算法由以下几个步骤组成：1. 初始化种群：随机生成初始解，形成一个种群。
2. 评估适应度：对每一个个体解进行评估，计算其适应度。
3. 选择操作：根据个体的适应度大小，选择一定数量的个体作为下一代的父代。
4. 交叉操作：通过交叉操作，将父代个体的某些信息交叉传递给下一代。
5. 变异操作：对部分下一代个体进行变异操作，引入新的解，并增加种群的多样性。
6. 更新种群：将变异后的下一代个体加入到当前种群中。
7. 判断终止条件：判断是否满足终止条件，如果不满足则返回第3步；如果满足则返回最优解。
基于遗传算法的多目标优化问题求解方法的核心在于如何找到合适的适应度函数和如何选择适当的遗传算子。
适应度函数需要能够准确地评估每个个体解在多个目标函数下的优劣程度，从而为选择操作提供依据。
常用的适应度函数包括加权法、Tchebycheff法和Pareto支配法等。
选择操作是遗传算法中的关键步骤，直接影响解的优化性能。
常见的选择方法有轮盘赌选择和锦标赛选择等。
轮盘赌选择根据个体适应度的大小以一定的概率选择下一代父代，概率与适应度成正比。
锦标赛选择是通过随机选择一定数量的个体，从中选择适应度最好的个体作为下一代的父代。
交叉操作是通过交换父代个体的染色体片段，生成下一代个体。
基于遗传算法的多目标优化问题求解研究与实现
基于遗传算法的多目标优化问题求解研究与实现随着计算机技术和人工智能技术的不断发展，越来越多的复杂问题需要用优化算法来求解。
传统的单目标优化问题已经不能满足对于多种因素同时考虑的实际应用场景，因此多目标优化问题的求解成为了研究的热点之一。
其中，遗传算法是一种能够有效解决多目标优化问题的方法，下面将从理论和实现两个方面进行分析和探讨。
一、理论基础遗传算法是一种基于自然进化原理的优化算法，其本质是一种全局搜索算法。
遗传算法的基本流程包括初始化种群、个体适应度值的计算、选择、交叉、变异等过程。
其中个体适应度值的计算是判断个体优劣的重要依据，多目标遗传算法中需要计算多个目标函数值。
选择、交叉和变异是遗传算法的三个基本操作，通过这些操作对个体进行优胜劣汰，进而逐步收敛到全局最优解。
多目标遗传算法与传统遗传算法的主要区别在于适应度函数的定义。
对于多目标优化问题求解，选择适应度函数的方法往往决定了算法效果。
常用的多目标适应度函数的定义方法有加权函数法、Pareto支配法、指标法等。
其中，Pareto支配法是最常见的适应度函数定义方法之一，它利用Pareto支配理论对个体进行比较，使得被支配的集合被淘汰，只有非支配集合才能进入下一代。
这种方法能够保证多个目标函数同时优化，寻找到一组解集，该集合内所有解都不能再被改进。
二、实现实例下面通过一个简单的实例来说明多目标遗传算法的实现过程。
问题描述：有五个目标函数需要进行优化，求解一个十进制整型向量X，使得以下目标函数的值最小：f1(X) = X1 - 10f2(X) = 5 * (X2 + X3) - (X4 - X5)f3(X) = (X2 - 2*X3)^2 - 10 * sin(π * X2 + π * X3) + (X4 - X5)^2f4(X) = (X1 - X4)^2 + (X2 - X5)^2f5(X) = (X1 - 3*X3)^2 + (X2 - 4*X5)^2解码：由于X是整型向量，需要对X进行解码，将X映射到实数域。
基于互信息的遗传算法在光谱谱段选择中应用
基于互信息的遗传算法在光谱谱段选择中应
用
光谱谱段选择是一种非常重要的光学信号处理技术，它可以通过
选择合适的光谱谱段从而提高信号的质量，并且减少处理时间。
基于
互信息的遗传算法是一种有效的方法，它可以帮助我们在光谱谱段选
择中获得更好的结果。
遗传算法是一种经过数学建模和计算机运算得到的优化算法，它
基于生物学遗传学的理论，通过对种群的交叉、变异和选择等操作，
不断寻找最优解。
而互信息则是一种基于信息论的概念，它可以用来
度量两个变量之间的相互依赖程度。
在基于互信息的遗传算法中，我们首先需要确定适应度函数。
由
于我们需要选择的是最佳的光谱谱段，可以使用互信息来度量谱段与
分类目标之间的相关性，然后将其作为适应度函数的评估指标。
接着，我们用随机方式生成一个基因组成的种群，并且根据适应度函数对其
进行评估，选择出适应度最高的个体。
接着，我们进行遗传操作，包
括交叉、变异和选择，从而不断优化种群。
最终，我们得到的种群中
的最佳个体对应的就是我们需要的光谱谱段。
基于互信息的遗传算法在光谱谱段选择中的应用能够提高光学信
号的处理效率，并且可以在较短的时间内得出较为准确的结果。
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随着现代分析仪器的发展,多组分二维数据越来越容易获得,而该数据矩阵的解析也成为分析化学中数据分析方法的研究焦点之一。
在过去的几十年里,各种化学因子分析方法都曾成功的应用于二维数据的解析,如渐进因子分析(EFA)主要利用数据曲线依次出现依次消失的特点得到组分浓度窗口信息,但增量计算导致误差累积[1,2];窗口因子分析(WFA)能更加准确、快速地解析数据,但组分窗口数据的获取需结合多次试验和直观判断[3,4];直观推导式演进特征投影分析(HELP)循环利用“组分剥离技术”将全部组分分离,实现光谱重叠峰完全解析[5,6]。
但是当数据矩阵存在较大噪音或缺乏量测误差信息时,由于以上方法对原始数据的依赖程度大,解析存在一定的困难[7]。
光谱流式细胞分析仪作为细胞和生物分子功能研究的重要平台,可实现对其粒径、浓度和多种生化性状的高分辨率定量表征[8,9]。
针对流式细胞分析中大数量级的光谱数据[10],亟需一种快速估计纯组分光谱且精度高、受噪音水平影响小的分析方法。
其中遗传算法(GA)是模拟生物在自然环境下的遗传和进化过程而形成的一种完全不同于传统算法的自适应全局优化搜索算法,具有很强的鲁棒性[11,12]。
优化过程不依赖于梯度、导数等辅助信息,仅以个体及其适应度值作为搜索信息,使用概率搜索技术就可在全局空间中自动地对非连续、多峰值、甚至有噪声等复杂问题同时进行多点搜索, 自适应地控制搜索过程向最优解方向发展,可以高效率地得到全局最优解或满意解。
本文研究了一种基于遗传算法的流式细胞纯组分光谱的自适应寻优算法,优化纯组分光谱的峰位置、峰宽,结合最小二乘法在减扣谱线均方误差最小的情况下解析,实现流式细胞组分的定量分析。
在实验中,验证了该方法在组分数不同、纯组分光谱已未知比例不同和寻优类型不同的情况下均具有可行性、有效性和精确性。
1 理论1.1 高斯模型纯组分光谱峰的峰位置、峰宽及峰高可由高斯曲线中具有明确物理意义的参数来描述[13]。
用于模拟荧光光谱的高斯模型函数公式为:22()2(|,)x f x μσμσ--(1)其中,A为高斯峰的峰面积; μ为峰位置; σ为标准偏差。
但实际的纯组分光谱峰是非对称,以对称的高斯峰来描述具有一定的局限性和误差,因此本文依据分析体系复杂性及分析要求的不同,采取不同的策略。
对于纯组分光谱全未知的黑色分析体系[14],采用高斯峰来拟合光谱峰;对于纯组分部分已知的灰色分析体系[14],结合已知组分光谱峰的特点,采用高斯峰及已知光谱峰平移来拟合未知光谱峰。
1.2 遗传算法优化遗传算法从本质上讲是一种群体迭代过程,从一个任意初始(解)群体出发,根据优胜劣汰的原则,通过竞争、选择、繁殖、变异等类似生物遗传进化的作用,从而产生具有新性能、性能更优的新一代群体,并逐步使群体进化到包含或接近最优解的状态[15]。
一般的遗传算法由四个部分组成:编码、适应度函数(目标函数)、遗传操作、终止条件。
1.3 基于遗传算法优化下的最小二乘光谱解析最小二乘法是一种由观测数据估算线性模型中未知参数的方法,其基本思想是选择估算量使得模型输出与实际测量输出之差的平方和达到最小,能有效避免正负误差相抵,且数学处理方便。
基于遗传算法优化纯组分光谱对混合光谱解析的具体步骤为:(1)编码和初始化群体。
本文采用实数编码,每个染色体包含2N ⨯维数据,N为待寻优组分数,2维对应高斯模型的2个参数:峰位置 μ,峰宽 σ。
并设定初始种群数目为200。
(2)适应度函数。
基于每个峰的 ,μσ,构建N组分的纯光谱矩阵S,利用最小二乘法对混合光谱D进行解析得到各组分含量C。
根据求解的目标,本文建立如下的适应度函数:(2)其中,*ij D 是第j个细胞荧光光谱中第i个波点的预期光强值,ij D 是第j个细胞荧光光谱中第i个波点的实际光强值,s N 是波长点数,c N 是细胞个数。
该适应度函数的物理意义是预估光谱强度与实际光谱强度之间按采样点计算的均方误差的一个变形公式,其本质反映预测谱图与原谱图之间的差异程度。
显然,某个体的适应度函数值或某代群体的平均适应度函数值越小,说明该个体或群体接近最优解的概率越大。
收稿日期:2018-01-15*基金项目:国家自然科学基金(NO. 21503171),国家重大科研仪器研制项目(NO. 21627811)。
作者简介:范贤光(1980—),男,福建福州人,博士,厦门大学航空航天学院副教授,研究方向为分析仪器,自动化设备。
通信作者:王昕(1984—),男,福建泉州人,博士,厦门大学航空航天学院副教授,研究方向为分析仪器,信号分析与处理。
Email:xinwang@xmu. 。
基于遗传算法的多组分光谱解析方法研究*范贤光1,2,3 巫梅琴1 陈宇欣1 方晓玲1 胡雪亮1 王昕1,2,3*(1.厦门大学航空航天学院 仪器与电气系,福建厦门 361005;2.传感技术福建省高等学校重点实验室,福建厦门 361005;3.厦门市光电传感技术重点实验室,福建厦门 361005)摘要:光谱解析方法是一种常见的光谱分析方法,广泛用于各种化学计量学领域。
现有的解析方法无法处理纯组分未知的应用体系,本文针对该情况,提出了基于遗传算法和最小二乘法的多元组分光谱解析定量分析方法。
该方法首先通过遗传算法在混合光谱上寻找未知组分的最优峰位置和最优峰形,得到一组的最优纯组分光谱矩阵,再利用最小二乘拟合曲线,能够快速有效地解析混合光谱。
在实验中,对纯组分光谱全未知、纯组分光谱部分未知及不同参数设置下算法的表现进行了讨论,分析其对算法收敛速度及计算结果精确性和稳定性的影响。
利用该方法对流式细胞仪光谱数据进行处理,解析效果良好,谱线的契合程度高,验证其用于多组分流式细胞仪光谱数据分析的可行性、有效性和精确性。
关键词:光谱解析；遗传算法；最小二乘法；流式细胞仪中图分类号:TH79文献标识码:A 文章编号:1007-9416(2018)01-0134-04(3)遗传操作 遗传算子包括选择(Selection)、交叉(Crossover)、变异(Mutation)。
本文设定交叉率为0.8,变异率为0.7,使得运行时间缩短,但误差不变。
(4)终止条件 重复(3)和(4)步骤,不断提取光谱峰信息,生成新的染色体基因,进而优化染色体的每个基因达到收敛条件,找到最佳的参数解。
(5)最优纯组分光谱组合 根据适应度函数值优化搜索空间范围,进一步减小拟合误差,构建最优纯组分光谱组合。
(6)得到最优谱线组合后,利用最小二乘法对原始混合光谱进行解析得到浓度矩阵,实现定量分析。
算法流程图如图1所示。
2 实验验证用于实验验证的细胞流式光谱主要由6种蛋白质(F I T C ,QD545,PE,QD605,AF610-PE,PerCP)的光谱组成。
流式细胞仪的光谱波长范围为450nm～750nm,每0.1nm取值一次,波长点数s N 为3001,最大强度为100。
图2(a)为1000个细胞的混合光谱信号,图2(b)为第401个细胞的光谱信号,图2(c)为N种荧光的纯光谱信号,图2(d)第401个细胞N种组分的含量。
本文采用高斯峰来拟合组分光谱峰,基于遗传算法对未知组分纯光谱曲线的峰位置、峰宽进行寻优,构建最优组分纯光谱矩阵,每个峰的最大强度均为100。
再利用最小二乘法进行解析测定每个细胞每种组分的含量。
遗传参数设定如下表1:本文基于组分数N=6,对纯组分光谱已知和未知比例不同的情况下进行讨论,解析结果如图3所示。
图3(a)为纯光谱完全未知下第401个细胞混合光谱解析结果,图3(b)为已知一个纯光谱下第401个细胞混合光谱解析结果(组分5已知),图3(c)为已知两个纯光谱下第401个细胞混合光谱解析结果(组分1,5已知),图3(d)为已知三个纯光谱下第401个细胞混合光谱解析结果(组分1,3,5已知)。
由图3(a)～(d)可以看出,无论已知多少个纯光谱,本文提出的算法对混合光谱多元组分解析后的拟合信号(加粗黑线)与原始仿真信号(加粗红线)基本重合,虽然略有误差,但均在可接受误差范围内;且Wavelength (nm)I n t e n s i t y (c o u n t s )Wavelength (nm)I n t e n s i t yWavelength (nm)N o r m a l i z e d I n t e n s i t yComponentsC o n c e n t r a t i o n图2 (a)为1000个细胞的混合光谱信号;(b)为第401个细胞的混合光谱信号;(c)为N 种荧光的纯光谱信号;(d)第401个细胞N 种组分的含量。
Figure 2. Spectra for evaluation;(a)1000 mixed spectra with different mixture ratios in the range 450～750 nm;(b)One of the mixed spectrum (NO. 401); (c)Pure spectra for generating (a); (d)Concentrations of the six pure spectra of (b).图1 基于遗传算法和最小二乘法的算法流程图Figure 1. Flow chart of the proposed algorithm based on GAand Least Squares.随着已知组分光谱个数的增加,谱线的契合程度更加完美。
四种比例下第401个细胞N种组分预估含量与真实含量的对比如图4所示。
为了评价算法的性能,采用变形后的均方根误差(RMSE),即遗传算法中的适应度函数作为其指标,然后分别计算上述4种已知和未知组分比例不同的情况下,拟合信号和仿真信号的RMSE,计算结果如表2所示。
由表2可知,随着已知组分光谱个数的增加,谱线的均方根误差减小,拟合效果更优。
此外,为了验证本算法对不同总组分数N均适用,本文在纯组分光谱全未知时,对不同组分数(N=4,6,8,10)的混合光谱信号进行解析并计算其均方根误差(RMSE),结果如表3所示。
由表3可知,本算法可稳定处理不同组分数的光谱数据,具有通用性。
该算法的性能主要取决于纯组分的数量和已知纯组分的个数,而且纯光谱的重叠程度也是影响其性能的一个重要因素。
为进一步验证本文方法,采用流式细胞仪在446～754nm范围内分别对两种编号WH7803和WH7805的蓝细菌进行荧光光谱扫描,所获得的流式荧光光谱信号如图5所示。
首先,利用主成分分析(PCA)得到最佳组分数为6。
利用本文所述算法分别对WH7803和WH7805的荧光光谱进行寻优解卷积。
其中,根据专家知识,有三种成分为已知,即藻红蛋白(Phycoerythrin, PE)、藻蓝蛋白(Phycocyanin, PC)、别藻蓝蛋白(Pllo-Phycocyanin, APC)。