差分演化算法

摘要： 以丹江流域(河南段)2008、2018年Landsat遥感影像数据为主要数据源,采用差分演化算法对研究区2028年的土地利用结构进行优化,并对优化结果进行分析验证,然后将得到的土地利用结构优化结果作为数量约束条件嵌入粒子群算法,设置基本栅格、空间集聚度、土地类型转换、地形坡度规则等多种约束条件进行粒子更新优化,构建了土地资源优化配置的DEPSO模型。研究结果表明,优化后的2028年土地利用空间格局与研究区实际相符合,且优化后的土地利用空间集聚程度增加,土地利用空间格局在总体上趋于合理;水域面积由406.61 km^(2)增长到448.07 km^(2),主要表现为丹江口库区库容扩大,其发展趋势符合丹江口水库调水规划和水源地相关政策;模型总体精度为89.54%,Kappa系数为0.8593,说明建立的模型具有良好的性能。研究结果可为研究区土地资源可持续利用、水源地保护与管理、生态环境保护提供科学依据。

摘要： [目的] 以基于碳平衡的过程模型 CROBAS为例,提出一种结合经验模型与过程模型的混合建模方法,优化华山松过程模型 CROBAS-PA的参数,探索在建模数据不足情况下预估复杂过程模型参数的有效途径.[方法] 参数优化模型的目标函数设为过程模型 CROBAS-PA与经验模型 QUASSI 1. 0在树高和生物量预测上的离差,优化模型的决策变量选取过程模型中10个随气候和树种调整的参数(树冠树叶分形维数、消光系数、比叶面积、最大光合速率、树叶衰老率、叶表面积密度、自然整枝参数、树枝边材率、树干边材衰老率和树枝边材衰老率),约束条件为过程模型参数的可行域.选用差分演化算法,采用 Sobol一阶灵敏度和全局灵敏度系数进行参数敏感性分析与评估,利用平均误差( ME) 、平均绝对误差( MAE)和平均相对误差( MRE)进行模型检验.[结果] 经参数优化后的华山松过程模型 CROBAS-PA的有效预测时间可达20年,树高和胸径预测值平均绝对误差分别小于 1. 03 m 和1. 19 cm,平均相对误差分别低于5. 59%和2. 59% .灵敏度分析显示,最大光合速率、比叶面积、消光系数、树冠树叶分形维数对树高和胸径的生长变化有明显影响,而叶表面积密度对胸径和树高的生长变化影响较小.[结论]经参数优化后的华山松过程模型 CROBAS-PA可以较准确预测华山松的树高和胸径生长以及林木各器官中的碳分配,基于经验-过程混合建模方法在复杂过程模型参数预估中具有一定应用潜力.

摘要： 为更好地提取图像内容信息,提高图像分类精度,提出一种自适应卷积神经网络(CNN)图像分类算法.通过融合图像的主颜色特征,利用CNN提取空间位置特征,且针对多特征融合权重值的设定问题,运用改进的差分演化算法优化各特征权值,提高固定权值分类精确度.实验结果表明,该算法分类精度相比CNN算法提升了9.2个百分点,在图像分类中具有较好的分类效果.

摘要： 深空探测航天器多次引力辅助转移轨道设计中的发射时刻与行星间的转移时长等发射机会关键参数的优化会因行星的周期性运动而陷入局部最优解,传统方法不易求出全局最优解.为此,文中提出了基于粒子群算法的自适应两阶段差分演化算法(PSO-STDEA)对行星际多次引力辅助转移轨道的发射窗口及各行星间转移时长进行优化.将该算法优化得到的轨道参数数据输入轨道仿真平台进行轨道仿真分析,经验证所优化的轨道正确,同时与国际公认的优化解对比,该算法得到的数据更优.通过实验对比分析与仿真,验证了该算法的有效性.

摘要： 土壤水分特征曲线反映了包气带土壤孔隙中水分质量与能量之间的基本关系,同时也间接反映出土壤内部的孔隙情况。土壤水分特征曲线模型对实测土壤持水数据的拟合效果不仅取决于所选用的模型,还依赖于对拟合算法的选取。基于UNSODA 2.0数据库中世界各地实测土壤持水数据,采用多种高效拟合算法(遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、差分演化算法)对4种应用广泛的土壤水分特征曲线模型(Brooks-Corey模型、van Genuchten模型、Kosugi模型、Biexponential模型)进行研究,旨在获取最适宜拟合土壤水分特征曲线的模型与拟合算法。结果表明:van Geunchten模型对较细和较粗质地土壤的实测持水数据拟合效果较好;Biexponential模型在中等质地土壤类型下的拟合效果较好;而Brooks-Corey模型拟合效果整体较差;粒子群算法与差分演化算法对土壤水分特征曲线的拟合效果最佳;模拟退火算法在运算效率上高于其他算法,当需处理的数据量较大时使用该算法可显著缩短运算时间。研究成果可以为农田水利、生态水文等研究中土壤水力参数的选取提供指导和参考。

摘要： 针对传统的构音障碍诊断方法存在耗时高、成本高等问题,提出一种构音障碍语音的计算机自动识别方法.结合Gammatone频率倒谱系数(Gammatone Frequency Cepstrum Coefficients,GFCC)与常用声学特征形成组合声学特征,应用差分演化算法进行特征选择,并使用逻辑回归分类器对构音障碍语音进行识别.将Torgo构音障碍语音数据库分成3个语音子集,分别是非词、短词语、限制句子集,提取24维GFCC和37维常用的声学特征构成组合声学特征,最后使用差分演化算法和逻辑回归分类器进行分类识别.实验表明:使用差分演化算法可以有效选择出具有更佳识别能力的特征,从而显著提高构音障碍识别率.在非词子集上的实验准确率达到98.18％,召回率为98.3％,精确率为98.3％.

摘要： 动态部署传感器节点随机性大,无法保证特定目标区域的覆盖质量,引入智能优化算法后有效提高了节点动态部署的质量,但一般的智能优化算法在动态部署时存在"早熟"等缺陷.为了进一步提高节点动态部署的质量,针对节点的覆盖问题进行研究,结合粒子群优化和差分演化的优点,前期用粒子群优化算法,发挥粒子群擅长前期搜索收敛较快的特点,后期用差分演化算法,发挥差分演化擅长局部搜索的特点,这样取双方所长,克服双方所短,从而使算法有更好的搜索能力.仿真结果表明,本文提出的算法相对于改良惯性权重的粒子群算法、结合虚拟力的粒子群算法以及基本差分演化算法,具有更好的搜索能力,优化后的网络覆盖率更高.

摘要： 由于非测距的WSN节点定位算法DV-Hop定位精度不高,引入智能优化算法后有效提高了定位精度,但迭代次数过大,节点能耗相对过高,而在较少信标节点和较短的通讯信半径条件下,传统智能优化算法难以生效;针对这种情况,提出了基于二阶段的差分演化定位优化算法;仿真实验设计在100 m×100 m正方形的区域内,随机分布100个无线传感器节点,首先用DV Hop算法进行第一阶段粗略定位,然后在第二阶段用差化演化算法对定位进行优化,为了对比各种算法在低能耗(很少迭代次数)下的表现,优化过程只迭代了10代,最后得到节点坐标;实验结果表明,算法能获得更好的定位精度和具有更好的稳定性;该算法在极少迭代次数的条件下,在信标节点稀疏和通信半径较短的特殊情况下,获得满意的定位精度和更好的稳定性.

摘要： 针对当前核心网络设备多维包匹配方法自适应性较低,特征匹配能力较差的问题,提出基于差分演化算法的核心网络设备多维包匹配方法。构建核心网络设备的多维信息采集模型,采用模糊关联特征调度方法进行核心网络设备的多维包络特征提取,提取核心网络设备的安全属性特征量化集,采用粗糙集配配准方法进行核心网络设备多维包匹配,结合差分演化算法进行核心网络设备多维包匹配过程中的优化特征解求取,结合自适应寻优方法,进行核心网络设备多维包匹配优化设计。仿真结果表明,采用该方法进行核心网络设备多维包匹配的自适应性较好,特征匹配能力较强,提高了核心网络设备多维包检测和网络设备的自动维护能力。

摘要： 多次引力辅助是目前深空探测领域中减少工质消耗的常用空间轨道设计方法之一,但其初轨设计的函数优化是一个伴随有大量局部极小值的难解全局优化问题.因此,基于同解变换的思想,提出了一种改进差分演化算法.该算法以等价多目标问题为媒介,通过目标函数的同解重组,使待解问题决策空间与目标空间的映射关系得到简化,从而提高标准差分演化算法对全局最优解的收敛性和鲁棒性.实验表明,该算法是一种有效的航天器多次引力辅助初轨全局优化设计算法.

摘要： 文化算法模拟人类社会和自然界生物的演化过程,采用信念空间和群体空间实现双重演化继承机制,群体空间为信念空间提供个体经验；信念空间将个体经验优化为群体经验,供其他个体间接学习,用于指导群体空间的优化搜索,提高群体空间的搜索效率.在文化算法的群体空间中通过引入快速有效地差分演化算法用于处理多目标优化问题,由此给出一种多目标文化差分演化算法.模拟实验表明,该算法能够获得逼近真实Pareto前沿的非支配解集.

摘要： 针对混沌搜索具有提高局部搜索能力的特点,将混沌搜索引入求解多目标优化问题的差分演化算法中,给出了一种结合混沌搜索的多目标优化差分演化算法.该算法在每次差分演化迭代后根据个体在群体中的Pareto强度值,挑选群体中最优个体进行混沌局部搜索.此外,为了改善初始群体中解的多样性,该算法采用正交法初始化群体.通过对几个标准测试问题的数值实验,实验结果表明该算法能够寻找到逼近问题真实Pareto前沿的非劣解集,同时该非劣解集内的解的多样性分布较好.

摘要： 差分演化算法的实现简单有效,差异演化算法在当年首届IEEE演化计算大赛中表现超群,随后在各个领域得到了广泛应用.本文提出一种基于贝塔分布的控制参数动态设置策略以提高差分演化的优化效果,并将其应用于图像分割问题.首先,将图像的直方图按强度分为两类,并按Ostu(类间方差)阈值法为待优化的目标函数;然后,使用改进的差分演化算法搜索图像分割目标函数的最优解,其中在每轮迭代中使用贝塔分布动态的设置控制参数.仿真实验表明,该方法获得了较好的优化结果,并获得了较好的图像分割效果.

摘要： 高光谱遥感数据具有波段数目多、数据量庞大等特点.针对传统方法应用于高光谱图像分类中存在波段选择时计算量大、运行时间长,以及图像分类精度不高等问题,首先利用差分演化算法进行波段选择,有效地降低了信息的冗余和数据的维度,然后对波段选择后的结果成图,并对要识别地物的典型区域进行取样,最后采用基因表达式编程算法构建分类器进行图像分类.在波段选择中,与完全搜索的结果相比,差分演化算法可以在很快的时间里取得了较好的搜索结果,基因表达式编程在遥感图像分类中,分类结果优于传统的KNN算法.

摘要： 借助空间机器人本体与机械臂之间存在的动力学耦合作用，利用机械臂的运动来调节本体的姿态。姿态调整是通过分时段对机械臂进行轨迹规划实现的:首先对机械臂关节角位置进行逆运动学预计算，再对机械臂做滚动时域轨迹规划，轨迹规划的优化目标为能量消耗最少。利用随机排序差分演化算法解算轨迹规划优化问题，仿真结果验证了算法的有效性。

摘要： 差分演化算法是一种收敛快、控制参数少、易于实现的演化算法。本文将模拟算法与差分演化算法相结合,提出了基于模拟差分演化混合算法制定梯级水库优化调度图的方法。通过实际算例验证了该方法的合理性与可靠性,从而为高维梯级水库优化调度图的制定提供了一条新的思路。

摘要： 本发明公开了一种基于差分演化粒子群算法空间多关节机器人路径规划方法，建立空间多关节机器人机械臂关节角变化的运动学和动力学模型，然后建立多关节机器人碰撞对基座扰动的模型，将关节角的变化轨迹曲线表示成关于时间的多项式函数，建立总的适应度函数，在迭代求解中，先使用粒子群算法，当该方法出现停滞点时，启动差分进化算法，并将两算法种群的部分个体进行交换，以变相扩大种群规模，完成空间多关节机器人路径规划。本发明利用差分进化修正后的粒子群算法进行空间机械臂的抓捕路径规划。规划的目标是使机械臂末端执行器到达固定位置和姿态，且控制终止时刻机械臂构型使得末端执行器与目标的碰撞对基座的扰动最小且运行轨迹的总能耗最少。

摘要： 本发明公开了一种运用差分演化和分治算法优化大规模多源供水管网的方法，包括以下步骤：基于流行方向将供水管网优化问题分解成Ns个子问题；对Ns个子问题的种群进行初始化，同时初始对应的各个子问题的差分演化的优化器；对于每个解进行变异操作计算变异向量；对变异后的解进行交叉操作；最后选择子代；每个子问题的种群保留一个截止到目前最优的解；迭代所有子问题后更新全局最优解。

摘要： 本发明公开了一种基于时序差分算法的区块链币矿池多矿工合作演化方法，基于工作量证明机制(PoW)的矿池博弈环境中创建了双方和多方博弈的模型，并试图通过引入零行列式策略，为解决比特币矿池中存在的区块截留攻击问题提供新思路。分析矿工之间的博弈状况，将矿工间的博弈视为迭代的囚徒困境，建立双矿工与多矿工的博弈模型，并将零行列式策略使用在博弈之中，最后通过使用时序差分算法，预测下一轮的收益大小，采取贪心策略，选择下一轮的行为并改变矿池的整体合作概率。迭代执行时序差分算法，最终矿池的整体合作概率将收敛为1，即达到矿池全合作状态，解决区块截留攻击问题。

摘要： 本发明公开了一种基于差分演化粒子群算法空间多关节机器人路径规划方法，建立空间多关节机器人机械臂关节角变化的运动学和动力学模型，然后建立多关节机器人碰撞对基座扰动的模型，将关节角的变化轨迹曲线表示成关于时间的多项式函数，建立总的适应度函数，在迭代求解中，先使用粒子群算法，当该方法出现停滞点时，启动差分进化算法，并将两算法种群的部分个体进行交换，以变相扩大种群规模，完成空间多关节机器人路径规划。本发明利用差分进化修正后的粒子群算法进行空间机械臂的抓捕路径规划。规划的目标是使机械臂末端执行器到达固定位置和姿态，且控制终止时刻机械臂构型使得末端执行器与目标的碰撞对基座的扰动最小且运行轨迹的总能耗最少。

摘要： 本发明提出了一种基于差分演化算法的静电刚度谐振式加速度计设计方法，实现步骤为：定义目标函数及差分演化算法相关参数；编码与差分演化算法种群初始化；对初始化种群进行差分变异操作、交叉操作、选择操作；满足终止条件得到确定性最优解；确定性最优解进行健壮性优化输出健壮性最优解。本发明兼顾微机电系统加速度计的其他性能指标，在加速度计关键参数取值范围内寻求标度因数最优解，在设计静电刚度谐振式加速度计结构的过程中，采用差分演化算法框架对其结构尺寸进行优化设计。在选择操作之前对超出约束范围的解设计了惩罚函数并对确定性最优解进行了健壮性优化，设计出具有标度因数健壮性的静电刚度谐振式加速度计结构。

摘要： 本发明提供一种用户画像刻画方法，包括：将具有相同行为的用户分别打上原有标签组合，获取用户对原有标签组合的反馈信息，并分别计算原有标签组合的符合程度，根据原有标签组合利用差分演化算法生成新的标签组合，获取用户对新的标签组合的反馈信息，并分别计算新的标签组合的符合程度，当新的标签组合的符合程度高于预设标签组合的符合程度，且高于预设值时，将用户打上新的标签组合。本发明能够自动为用户打上最合适的标签组合，提高用户标签的准确性，帮助企业快速找到精准用户群体以及用户需求。

摘要： 本发明公开了一种基于三元高斯差分演化算法的圆检测方法。本发明应用三元高斯差分演化算法来搜索数字图像中圆的参数。在三元高斯差分演化算法中，将种群的均值信息及随机个体融合到高斯采样算子中，提高算法的搜索区域，并利用种群中最优个体的信息来提高算法的局部搜索能力，从而加快收敛速度。本发明能够提高数字图像中圆检测的效率。

摘要： 本发明提出了一种基于差分演化算法的静电刚度谐振式加速度计设计方法，实现步骤为：定义目标函数及差分演化算法相关参数；编码与差分演化算法种群初始化；对初始化种群进行差分变异操作、交叉操作、选择操作；满足终止条件得到确定性最优解；确定性最优解进行健壮性优化输出健壮性最优解。本发明兼顾微机电系统加速度计的其他性能指标，在加速度计关键参数取值范围内寻求标度因数最优解，在设计静电刚度谐振式加速度计结构的过程中，采用差分演化算法框架对其结构尺寸进行优化设计。在选择操作之前对超出约束范围的解设计了惩罚函数并对确定性最优解进行了健壮性优化，设计出具有标度因数健壮性的静电刚度谐振式加速度计结构。

摘要： 本发明公开了一种基于随机排序学习的多模多目标差分演化算法，包括：种群初始化，在搜索空间中随机生成N个个体作为初始种群，并计算每个个体的目标函数值；采用新型的差分算法作为繁殖方法，针对每一个目标向量，产生后代个体；将父代种群与繁殖产生的子代种群合并形成新种群，使用基于随机排序的环境选择策略对种群排序、选择；更新外部档案；判断是否满足终止条件。本发明可提高算法的全局搜索能力，并使对种群贡献大的个体获得更高的遗传概率，很大程度上加快了算法的收敛速度；采用基于随机排序的环境选择策略，平衡了种群在决策空间及目标空间中的多样性，并且对种群进行全排序，为差分算法中的向量选择策略提供数据支持。

摘要： 本发明公开了一种宽带平板反射天线及基于差分演化算法的优化设计方法，该宽带平板反射天线包括由导电材料分别制成的底部的矩形反射面板、中间的蝶形辐射面板以及顶部的矩形引向面板，其中矩形底板的长为667.5mm±3％，宽为393mm±3％，底部反射板与蝶形辐射面板的间距为279.7mm±3％，所述矩形部的宽度为175.3mm±3％，蝶形辐射面板矩形部的长度为183.6mm±3％，蝶形辐射面板与矩形引向面板间距为62.3mm±3％，矩形引向板长度为237.8mm±3％，矩形引向板宽度为202.2mm±3％。