远程教育网格的设计与应用研究 被引量：5

1

作者 顾容 王永固 张莉 《浙江工业大学学报》 CAS 2005年第1期21-23,共3页

通过运用网格技术,建立一个分布式,海量的教育资源库,为远程教育过程中的用户提供一个高效数据共享、有效管理的虚拟教学信息空间.远程教育网格使用网络服务描述语言(WSDL)对系统服务进行描述,结合学习对象的概念和远程教育的特点,分别... 通过运用网格技术,建立一个分布式,海量的教育资源库,为远程教育过程中的用户提供一个高效数据共享、有效管理的虚拟教学信息空间.远程教育网格使用网络服务描述语言(WSDL)对系统服务进行描述,结合学习对象的概念和远程教育的特点,分别定义了三种网格服务:学习对象存储服务、学习对象检索查询服务和学习对象注册服务.通过在Linux多机环境下搭建一个用户注册-登陆-使用-注销的测试环境,对远程教育网格的基本工作流程进行测试. 展开更多

关键词 网格服务 用户注册 多机 网格技术 描述语言 WSDL 系统服务 远程教育网 学习对象 虚拟教学

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基于大规模变量分解的多目标粒子群优化算法研究 被引量：18

2

作者 邱飞岳 莫雷平 +1 位作者 江波 王丽萍 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第12期2598-2613,共16页

含有大规模变量的多目标优化问题是目前多目标进化算法领域的研究重点.多目标粒子群优化方法具有收敛性良好、计算简单和参数设置少等优点,但随着优化问题决策变量的增多,"变量维度"成为了瓶颈.针对上述问题,文中提出的变量... 含有大规模变量的多目标优化问题是目前多目标进化算法领域的研究重点.多目标粒子群优化方法具有收敛性良好、计算简单和参数设置少等优点,但随着优化问题决策变量的增多,"变量维度"成为了瓶颈.针对上述问题,文中提出的变量随机分解策略,增加关联变量分配到同组的概率,使得算法更好的保留变量间的关联性,并将合作协同进化框架融合到算法中,提出了基于大规模变量分解的多目标粒子群优化算法(CCMOPSO).将该算法在经典标准测试函数ZDT1、ZDT2、ZDT3、DTLZ1、DTLZ2变量扩展后进行仿真对比实验,采用加法二进制ε指标和超体积指标(HV)对算法收敛性和多样性进行对比分析,实验结果表明,在解决大规模变量的多目标函数中,变量维度越高,该算法比经典多目标算法MOPSO、NSGA-II、MOEA/D以及GDE3越具有更好的多样性与收敛性,同时使得计算复杂度明显降低. 展开更多

关键词 粒子群优化 大规模变量 随机分解 合作协同 全局优化

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分组分解的多目标粒子群进化算法研究 被引量：6

3

作者 邱飞岳 胡烜 +1 位作者 王丽萍 周欢 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第8期1824-1828,共5页

粒子群算法在求解多目标问题时具有收敛速度快、计算代价小等优点,尤其在局部最优搜索上的速度优势而被众多研究者所青睐.本文在粒子群算法的基础上提出一种新的分组策略即将分组分解融合到多目标粒子群算法中以提高邻域局部搜索的速度... 粒子群算法在求解多目标问题时具有收敛速度快、计算代价小等优点,尤其在局部最优搜索上的速度优势而被众多研究者所青睐.本文在粒子群算法的基础上提出一种新的分组策略即将分组分解融合到多目标粒子群算法中以提高邻域局部搜索的速度.该算法根据个体到权重矢量的距离大小以及各个聚合函数值进行最佳的分组匹配,并动态利用粒子群算法来增强局部搜索能力从而得到Pareto最优解集.在仿真实验中,将该算法应用于ZDT和DTLZ测试函数中进行性能测试,并与NSGAII、M OPSO、M OEA/D和REVA算法进行比较.实验结果表明,与其他四种算法相比,该算法的收敛性能更优,分布性能更好,所获Pareto最优解集的质量更高. 展开更多

关键词 多目标优化 粒子群优化 分组策略 局部搜索

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基于投影纹理映射的球面斜投影校正方法研究及其应用 被引量：3

4

作者 邱飞岳 赵柏乐 +1 位作者 张维泽 王丽萍 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第5期697-703,共7页

临床上采用平面显示屏幕的视功能诊疗设备,因视场角过小,无法模拟自然视觉环境,影响视功能的诊疗效果。本研究自主研发一种半球投射式的显示装置,对球面屏幕和斜投影所导致的几何失真问题,提出了一种基于投影纹理映射的球面斜投影校正方... 临床上采用平面显示屏幕的视功能诊疗设备,因视场角过小,无法模拟自然视觉环境,影响视功能的诊疗效果。本研究自主研发一种半球投射式的显示装置,对球面屏幕和斜投影所导致的几何失真问题,提出了一种基于投影纹理映射的球面斜投影校正方法,投射后的图像畸变小、效果好,接近自然视觉环境,改善视功能的诊疗效果。该方法假设人眼和投影仪满足针孔模型,根据投影系统的几何参数,利用OpenGL构建投影系统的计算机三维模型,将观察者视为投影仪设置投影矩阵,并将被投影图像映射到屏幕上,然后将投影仪视为观察者设置模型视图矩阵获得所需的预变形图像。该预变形图像由诊疗环境中的投影系统所使用,实现图像的几何校正。实验结果表明:该方法校正后的图像失真较小,矩形度为0.985 7;对640像素×400像素的图像平均处理时间约为0.031 s,能够较好地符合临床上视功能诊疗要求。 展开更多

关键词 视功能 投影纹理映射 球面斜投影 OPENGL 几何校正

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一种新的MOEA/D中邻域更新策略研究 被引量：4

5

作者 周欢 王丽萍 +1 位作者 林梦嫚 江波 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第4期852-856,共5页

MOEA/D算法使用聚合方法将多目标问题分解成单目标问题并行进化.然而,在优化的过程中,子代在固定的邻域内替换父代,并没有考虑固定邻域不利于算法选择较合适的父代参与繁殖.针对此问题,提出一种新的邻域更新策略.首先,利用各子问题的解... MOEA/D算法使用聚合方法将多目标问题分解成单目标问题并行进化.然而,在优化的过程中,子代在固定的邻域内替换父代,并没有考虑固定邻域不利于算法选择较合适的父代参与繁殖.针对此问题,提出一种新的邻域更新策略.首先,利用各子问题的解,求出该解与所有权重向量的聚合函数值,以这些聚合函数值作为参考信息,更新父代解;其次,利用该参考信息,更新子问题对应的邻域结构.并将领域更新策略MOE/D算法应用子ZDT,DTLZ1-2等三个系列问题进行性能测试,并与M OEA/D、M OEA/D-GR算法进行性能对比.实验结果表明,与M OEA/D和M OEA/D-GR算法相比,结合邻域更新的M OEA/D策略,算法的收敛性明显提高. 展开更多

关键词 多目标优化 MOEA/D 全局替换 邻域更新

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周期性变量分解的多目标进化算法研究 被引量：2

6

作者 邱飞岳 莫雷平 +1 位作者 王丽萍 江波 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2016年第6期1318-1322,共5页

大规模全局优化问题是目前多目标进化算法领域的研究热点和难点.随着优化问题决策变量增多,计算复杂度剧增.针对上述问题,本文给出周期性分解策略,将合作协同融合到多目标粒子群算法中,给出了周期性变量分解的多目标粒子群优化算法(PDMO... 大规模全局优化问题是目前多目标进化算法领域的研究热点和难点.随着优化问题决策变量增多,计算复杂度剧增.针对上述问题,本文给出周期性分解策略,将合作协同融合到多目标粒子群算法中,给出了周期性变量分解的多目标粒子群优化算法(PDMOPSO).将该算法在标准测试函数ZDT1、ZDT3、ZDT6以及DTLZ1、DTLZ2变量扩展后进行仿真实验,并用ε指标和超体积指标对算法性能进行对比分析.实验结果表明,该算法在解决大规模变量的多目标函数中,变量维度越高,比经典多目标优化算法具有更好的多样性与收敛性,同时计算复杂度显著降低. 展开更多

关键词 粒子群优化 大规模变量 周期性分解 合作协同

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关联变量分组的分解多目标进化算法研究 被引量：1

7

作者 邱飞岳 胡烜 王丽萍 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第12期202-210,共9页

含有大规模决策变量的优化问题是当前多目标进化算法领域中的研究热点和难点之一。在解决大规模变量问题时,目前的进化算法并没有寻找决策变量之间的关联信息,而都只是将所有变量视为一个整体来进行优化。但随着优化问题中决策变量的增... 含有大规模决策变量的优化问题是当前多目标进化算法领域中的研究热点和难点之一。在解决大规模变量问题时,目前的进化算法并没有寻找决策变量之间的关联信息,而都只是将所有变量视为一个整体来进行优化。但随着优化问题中决策变量的增多,"变量维度"成为瓶颈,从而影响算法的性能。针对上述问题,提出关联变量分组策略,通过识别决策变量间内在的关联信息把关联变量分配到同组中,将复杂高维变量的优化问题分解为简单低维的子问题来求解。该策略通过增加关联变量分配到同组中的概率来使算法尽可能地保留变量之间的关联性,减少分组后子问题间的依赖性,从而提高子问题最优解的质量并最终获得最佳的Pareto最优解集。将该算法在标准测试函数上进行变量扩展后再进行仿真对比实验,采用性能指标对算法的收敛性和多样性进行对比分析。实验结果表明,该算法在解决大规模变量的多目标优化问题中,随着决策变量维度的增加,比经典的多目标进化算法NSGA-II、MOEA/D以及RVEA具有更佳的收敛和更好的分布性能,所求得的Pareto解集质量更高。 展开更多

关键词 大规模优化 关联变量 变量识别 分组分解

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基于4C/ID模式的复杂学习支持平台构架探究 被引量：24

8

作者 邱飞岳 刘朋飞 +1 位作者 王丽萍 谢雨晨 《电化教育研究》 CSSCI 北大核心 2012年第4期67-71,共5页

随着对复杂学习研究的深入,面向复杂学习的4C/ID模式在教学设计领域产生了重要影响。本文采用质性研究方法,系统介绍了复杂学习的含义及三大学习理论(即行为主义、认知主义和建构主义)对复杂学习的不同解释,并从4C/ID模式的本质属性、... 随着对复杂学习研究的深入,面向复杂学习的4C/ID模式在教学设计领域产生了重要影响。本文采用质性研究方法,系统介绍了复杂学习的含义及三大学习理论(即行为主义、认知主义和建构主义)对复杂学习的不同解释,并从4C/ID模式的本质属性、基本原理和四大核心要素出发,深入探究了面向复杂学习的4C/ID模式,分析了目前网络学习平台存在的不足,架构了基于4C/ID模式的复杂学习平台,并详细阐述学习平台的体系结构、功能模块以及平台的学习流程,为将来开发复杂学习平台提供一种解决方案。 展开更多

关键词 复杂学习 4C/ID模式 学习平台 教学设计

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基于决策偏好的多目标粒子群算法及其应用 被引量：18

9

作者 王丽萍 江波 邱飞岳 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2010年第1期140-148,共9页

针对传统多目标粒子群算法在解决复杂多目标优化问题上的不足,提出一种基于决策偏好的交互式多目标粒子群算法。该算法考虑决策者的正偏好和负偏好对粒子的引导作用,首先计算外部种群粒子与双极偏好点的相对贴近度,并进行排序;根据排序... 针对传统多目标粒子群算法在解决复杂多目标优化问题上的不足,提出一种基于决策偏好的交互式多目标粒子群算法。该算法考虑决策者的正偏好和负偏好对粒子的引导作用,首先计算外部种群粒子与双极偏好点的相对贴近度,并进行排序;根据排序结果进行外部种群管理和全局最优解更新;使用δ-邻域值控制Pareto解集的分布性。在随机多目标库存控制应用中,证明了该算法对复杂应用问题求解的有效性,性能对比结果表明,该算法的收敛性、多样性和运算时间优于基于参照点的第二代非支配解排序遗传算法。 展开更多

关键词 粒子群算法 多目标优化 决策偏好 库存控制

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基于角度惩罚距离精英选择策略的偏好高维目标优化算法 被引量：16

10

作者 王丽萍 章鸣雷 +1 位作者 邱飞岳 江波 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第1期236-253,共18页

基于决策者偏好的高维目标优化算法能有效集中算法资源和减小搜索空间,是处理高维目标优化问题的有效途径之一.现有研究发现,参考点位置选择对算法性能影响显著,位于极端位置的参考点容易引发算法不收敛;同时,算法多样性在种群逼近Paret... 基于决策者偏好的高维目标优化算法能有效集中算法资源和减小搜索空间,是处理高维目标优化问题的有效途径之一.现有研究发现,参考点位置选择对算法性能影响显著,位于极端位置的参考点容易引发算法不收敛;同时,算法多样性在种群逼近Pareto前沿的过程中反复遭到破坏.为解决以上问题,该文提出一种基于角度惩罚距离精英选择策略的偏好高维目标优化算法.该算法将决策者偏好信息融入到基于分解的多目标优化算法中,提出偏好向量生成策略,消除算法收敛性对参考点位置的敏感性;同时引入角度惩罚距离(APD)机制,分析该机制在算法搜索后期存在种群退化、收敛放缓等缺陷的基础上,提出APD精英选择策略,通过有效分配算法资源,平衡算法收敛性和多样性.算法性能对比实验中,将该文提出的算法与g-占优、r-占优、双极偏好占优以及MOEA/D-PRE在3至10维DTLZ1-4测试问题上进行性能测试.实验结果表明,该文提出的偏好算法所求解集能够有效反映决策者的偏好信息,并且在高维目标优化问题上,所提算法在偏好区域求得解集的收敛性和均匀性更优. 展开更多

关键词 高维目标优化 偏好向量 角度惩罚距离 精英选择 进化算法

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基于双极偏好占优的高维目标进化算法 被引量：16

11

作者 邱飞岳 吴裕市 +1 位作者 邱启仓 王丽萍 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第3期476-489,共14页

高维目标优化是目前多目标优化领域的研究热点和难点.提出一种占优机制,即双极偏好占优用于处理高维目标优化问题.该占优机制同时考虑决策者的正偏好和负偏好信息,在非支配解之间建立了更加严格的占优关系,能够有效减少种群中非支配解... 高维目标优化是目前多目标优化领域的研究热点和难点.提出一种占优机制,即双极偏好占优用于处理高维目标优化问题.该占优机制同时考虑决策者的正偏好和负偏好信息,在非支配解之间建立了更加严格的占优关系,能够有效减少种群中非支配解的比例,引导算法向靠近正偏好同时远离负偏好的Pareto最优区域收敛.为检验该方法的有效性,将双极偏好占优融入NSGA-II中,形成算法2p-NSGA-II,并在2到15目标标准测试函数上进行测试,得到了良好的实验结果.同时,将所提出的占优机制与目前该领域的两种占优机制g占优和r占优进行性能对比,实验结果表明,2p-NSGA-II算法无论是在求解精度还是运行效率上,整体上均优于g-NSGA-II和r-NSGA-II. 展开更多

关键词 高维目标优化 双极偏好 PARETO占优 进化算法

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云制造环境下中小企业信息化建设思路 被引量：13

12

作者 蔡建湖 俞凌云 +1 位作者 韩毅 邓丽丽 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2013年第3期32-38,共7页

通过分析浙江中小企业的特征和现有制造模式,提出了浙江中小企业的云制造趋势。以浙江服装产业的成衣制造为例,分析了服装产业云制造的运行模式及体系架构。剖析了企业信息化在云制造应用中的重要地位,提出了云制造模式下中小企业信息... 通过分析浙江中小企业的特征和现有制造模式,提出了浙江中小企业的云制造趋势。以浙江服装产业的成衣制造为例,分析了服装产业云制造的运行模式及体系架构。剖析了企业信息化在云制造应用中的重要地位,提出了云制造模式下中小企业信息化发展思路,并详细描述了服装企业信息化建设架构。 展开更多

关键词 云制造 中小企业 信息化 服装产业

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基于多目标进化算法的协同设计冲突消解方法 被引量：8

13

作者 王丽萍 江波 邱飞岳 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2010年第9期1836-1843,共8页

针对协同设计中的目标冲突问题,提出了基于模糊集和多目标进化算法的冲突消解方法。分析了协同设计冲突产生的原因,建立了冲突问题的多目标模型;使用多目标进化算法对模型进行求解,得出符合决策者决策偏好的最优解集;利用基于模糊集理... 针对协同设计中的目标冲突问题,提出了基于模糊集和多目标进化算法的冲突消解方法。分析了协同设计冲突产生的原因,建立了冲突问题的多目标模型;使用多目标进化算法对模型进行求解,得出符合决策者决策偏好的最优解集;利用基于模糊集理论的满意度函数对解集进行满意度排序,选取满意度最大的解作为综合最优解。以两个典型工程设计问题为应用案例进行仿真实验,利用基于决策偏好多目标粒子群算法来搜索符合决策偏好的最优方案集,并与基于多目标决策的协同设计冲突消解方法进行对比分析,结果证明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 协同设计 冲突消解 多目标优化 满意度函数 产品设计

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局部搜索与改进MOPSO的混合优化算法及其应用 被引量：3

14

作者 王丽萍 吴秋花 +1 位作者 邱飞岳 吴裕市 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第11期174-178,200,共6页

为弥补粒子群后期收敛缓慢与早熟的不足,提出了一种局部搜索与改进MOPSO的混合优化算法(H-MOP-SO)。该算法首先采用非均匀变异算子和自适应惯性权重,强化全局搜索能力;继而建立混合算法模型,并利用侧步爬山搜索算法对粒子群作周期性优化... 为弥补粒子群后期收敛缓慢与早熟的不足,提出了一种局部搜索与改进MOPSO的混合优化算法(H-MOP-SO)。该算法首先采用非均匀变异算子和自适应惯性权重,强化全局搜索能力;继而建立混合算法模型,并利用侧步爬山搜索算法对粒子群作周期性优化,使远离前沿的粒子朝下降方向搜索,而靠近前沿的粒子朝非支配方向搜索,加快粒子群的收敛并改善解集多样性。对标准测试函数的求解表明,该算法比MOPSO、NSGA-II和MOEA/D具有更好的多样性和收敛性。供应商优选问题的求解进一步验证了H-MOPSO的有效性。 展开更多

关键词 多目标优化 粒子群算法 局部搜索 混合算法

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基于感知学习的成人弱视在线训练系统的设计 被引量：4

15

作者 王丽萍 陈友 邱飞岳 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2010年第3期151-154,共4页

本文根据感知学习在成人弱视治疗中的最新研究成果,采用Gabor作为训练刺激视标,选择视标在有噪环境下的识别(Discrimination)任务作为训练方法,分析并设计了基于感知学习的成人弱视训练系统。系统给出了两种不同条件下的刺激任务对成人... 本文根据感知学习在成人弱视治疗中的最新研究成果,采用Gabor作为训练刺激视标,选择视标在有噪环境下的识别(Discrimination)任务作为训练方法,分析并设计了基于感知学习的成人弱视训练系统。系统给出了两种不同条件下的刺激任务对成人弱视患者进行感知学习训练,根据训练的结果调节下一个模块训练的难度系数,降低患者对比度阈值(Contrast Threshold),提高视觉对比敏感度(Contrast Sensitivity)。考虑到患者长期在医院治疗带来的不便,系统提出了基于网络支持的体系结构,将训练数据同步到中心数据库,为计算下一个模块的训练参数提供保证,并使患者可以随时在家中进行训练治疗。 展开更多

关键词 成人弱视 感知学习Gabor视标 对比敏感度 网络结构

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动态邻域的分解多目标进化算法 被引量：3

16

作者 周欢 孟利民 +2 位作者 王丽萍 林梦嫚 江波 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第9期2039-2044,共6页

多目标优化问题是进化算法领域的研究热点与难点.基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)在求解多目标优化问题时有着较强的搜索能力、高效的适应度评价、良好的收敛性等优点.然而,不同的子问题使用相同大小的邻域统一优化,减缓算法搜索全局... 多目标优化问题是进化算法领域的研究热点与难点.基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)在求解多目标优化问题时有着较强的搜索能力、高效的适应度评价、良好的收敛性等优点.然而,不同的子问题使用相同大小的邻域统一优化,减缓算法搜索全局最优解的速率.为解决以上问题,提出一种动态邻域设置策略,针对不同的子问题设置不同的邻域.首先,分析子问题差异处理的原因;其次,根据子问题与边界的距离,提出边界子问题与靠边界子问题的邻域减小,其他子问题邻域增大策略并将以上策略应用在MOEA/D中,提出一种动态邻域的分解多目标进化算法,进一步分析改进算法中参数的敏感性.将该算法在经典测试函数ZDT系列,WFG系列上进行仿真实验,并采用反向世代距离(IGD)和超体积(HV)指标对算法性能对比分析.结果表明,与MOEA/D对比,改进算法的收敛性明显提高,求出的解集相比MOEA/D,NSGA-II,MOEA/D-DU同类典型的算法求出解集的质量更高,算法在求解前端为凸面的情况效果甚好. 展开更多

关键词 多目标优化 MOEA/D 子问题 邻域

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关联变量分组的分解多目标进化算法及其应用 被引量：2

17

作者 邱飞岳 胡烜 王丽萍 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2018年第4期644-650,共7页

含有大规模决策变量的优化问题是当前多目标进化算法领域中的研究热点和难点之一.为有效解决大变量优化问题,设计了关联变量识别和分组策略,并结合MOEA/D算法,提出一种关联变量分组的分解多目标进化算法(MOEAD/IVG).该算法通过识别决策... 含有大规模决策变量的优化问题是当前多目标进化算法领域中的研究热点和难点之一.为有效解决大变量优化问题,设计了关联变量识别和分组策略,并结合MOEA/D算法,提出一种关联变量分组的分解多目标进化算法(MOEAD/IVG).该算法通过识别决策变量间内在的关联信息来把关联变量分配到同组中,从而将复杂高维变量的优化问题分解为简单低维的子问题来分组优化.算法通过增加关联变量分配到同组中的概率以尽可能地保留变量间的关联性,减少分组后子问题间的依赖性,从而提高子问题最优解的质量并最终获得最佳的Pareto最优解集.将该算法应用于通信系统中用户功率优化控制的工程问题,仿真实验结果表明了MOEAD/IVG算法的有效性,无论是求解精度还是运行效率,整体上都优于其他的多目标进化算法RVEA、MOEA/D、MOPSO和NSGA-Ⅱ. 展开更多

关键词 大规模优化 关联变量 变量识别 功率控制

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递归替换寻优策略的分解多目标进化算法 被引量：2

18

作者 王丽萍 丰美玲 +1 位作者 邱飞岳 章鸣雷 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2018年第6期1135-1141,共7页

基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)在求解多目标优化问题时,有着较强的搜索能力、高效的适应度评价、良好的收敛性等优点.然而,在更新子问题时,新解在固定邻域内替换所有较差的解,导致解集副本过多,一定程度上丢失解集的多样性.为维持... 基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)在求解多目标优化问题时,有着较强的搜索能力、高效的适应度评价、良好的收敛性等优点.然而,在更新子问题时,新解在固定邻域内替换所有较差的解,导致解集副本过多,一定程度上丢失解集的多样性.为维持多样性的同时提高解集的收敛性,提出一种基于递归替换寻优策略的分解多目标进化算法.首先,根据解到对应方向向量的垂直距离确定替换邻域,保持解在目标空间中的均匀分布,维持解集的多样性;进而,提出递归替换寻优策略,被新解所替换的解不立刻丢弃,而是在当前邻域内替换比该解还差的解,尽可能快速引导解集朝Pareto前沿进化,提高解的收敛性.将该算法在WFG系列和DTLZ系列测试函数上进行仿真实验,并与MOEA/D、MOEA/D-DRA、MOEA/D-GR、MOEA/D-DU四个算法进行对比,实验结果表明,本文所提出的MOEA/D-LR算法解集的整体质量明显优于其他算法,且该算法在维持多样性的同时其收敛性显著提高. 展开更多

关键词 MOEA/D 替换邻域 递归替换 寻优策略

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基于双极偏好占优的阵列天线优化方法

19

作者 王丽萍 林思颖 邱飞岳 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第1期268-271,296,共5页

传统进化算法在解决4个或4个以上目标的阵列天线综合问题时,出现了选择压力不足的难题。给出了一种基于双极偏好占优的阵列天线优化设计方法,该方法借助决策者根据解决实际问题的经验给出的目标值偏好,采用TOPSIS方法,比较Pareto解之间... 传统进化算法在解决4个或4个以上目标的阵列天线综合问题时,出现了选择压力不足的难题。给出了一种基于双极偏好占优的阵列天线优化设计方法,该方法借助决策者根据解决实际问题的经验给出的目标值偏好,采用TOPSIS方法,比较Pareto解之间的相对贴近度值,建立了严格的非支配关系,引导种群向高的定向辐射方向图及低的零陷值靠近。为了可视化高维空间中的解集,用高维空间对角技术法对高维空间上的解进行可视化,并将该方法与现有的3种多目标优化方法进行解集质量优劣的比较与分析。仿真结果显示,该方法在解决4个以上目标的阵列天线综合问题时具有更好的收敛性以及更多的优秀解个数。 展开更多

关键词 进化算法 阵列天线综合 双极偏好占优 解集可视化

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基于双极偏好的滑动窗口参数优化方法

20

作者 邱飞岳 金锋涛 +1 位作者 王丽萍 张维泽 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第3期297-301,共5页

滑动窗口是形状匹配中的常用检测方法,可以检测图像中不同尺度不同位置的多个物体。检测效果采用检测率和误检率来衡量。在传统的滑动窗口检测方法中,通常基于经验选取滑动步长和图像缩放规模这两个参数值,来获得较高的检验率和较低的... 滑动窗口是形状匹配中的常用检测方法,可以检测图像中不同尺度不同位置的多个物体。检测效果采用检测率和误检率来衡量。在传统的滑动窗口检测方法中,通常基于经验选取滑动步长和图像缩放规模这两个参数值,来获得较高的检验率和较低的误检率。然而这是典型的两目标优化问题,传统方法未考虑决策者对检验率与误检率的不同偏好。根据实际情况,考虑到决策者的正偏好(高检验率与低误检率)及负偏好(低检验率和高误检率),引入双极偏好控制策略,提出基于双极偏好的多目标粒子群算法(BPMOPSO)的滑动窗口参数优化方法。通过Leeds Cows图像数据集上图像的检测实验结果表明,与传统算法相比,该算法显著改善了滑动窗口检测中的检验率和误检率,且大大提高了运行效率。 展开更多

关键词 滑动窗口 多目标算法 双极偏好 参数优化

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