【摘 要】
：
在经济增长和计算机技术不断发展的背景下,多目标优化问题已经成为了科学研究和工程技术中的一个研究热点.针对多目标优化问题的求解,本文提出了一种混合多目标问题求解算法,同时提高了求解多目标优化的粒子群算法的种群多样性,通过测试函数、无人机的航迹规划和图像风格迁移验证了算法的有效性,具体研究工作如下:（1）针对多目标优化问题的求解,本文首先结合具有良好收敛性的基于分解的多目标进化算法（Multi-obj
论文部分内容阅读
在经济增长和计算机技术不断发展的背景下,多目标优化问题已经成为了科学研究和工程技术中的一个研究热点.针对多目标优化问题的求解,本文提出了一种混合多目标问题求解算法,同时提高了求解多目标优化的粒子群算法的种群多样性,通过测试函数、无人机的航迹规划和图像风格迁移验证了算法的有效性,具体研究工作如下:（1）针对多目标优化问题的求解,本文首先结合具有良好收敛性的基于分解的多目标进化算法（Multi-objective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition,MOEA/D）和具有良好分布性的二代非支配排序遗传算法（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II,NSGA-II）,构建了一种混合多目标优化问题求解算法（MOEA/D-NSGA-II）.接着,进一步考虑MOPSO在求解多目标优化问题过程中种群多样性有待提高,提出了一种改进的MOPSO算法,即通过定义个体到种群的距离,选择最大距离的个体为全局最优个体以维持种群多样性.最后,在ZDT、DTLZ系列测试函数上分别进行仿真实验,实验结果表明了混合算法MOEA/D-NSGA-II和改进MOPSO的有效性.（2）针对无人机航迹规划问题,本文首先将威胁代价和路径长度作为两个目标,构建了二目标无人机航迹规划模型.针对基于Voronoi图的Dijkstra算法无法获得航迹规划的Pareto最优解,本文提出了一种基于栅格法和目标函数距离矩阵的Dijkstra算法,以求解无人机航迹规划路径的Pareto最优解.考虑到基于栅格法的Dijkstra算法将无人机航迹点的选择局限于栅格的顶点,造成了搜索空间大量信息的损失,本文提出一种基于分解的固定步长搜索算法,从而得到了更加良好的近似Pareto最优解.为了得到精度更高的近似Pareto最优解,本文将多目标优化机制引入到航迹规划求解的迭代过程中,即将MOEA/D、NSGA-II、MOEA/D-NSGA-II、MOPSO以及改进MOPSO等多目标进化算法应用于二目标无人机航迹规划的求解.最后,本文通过超体积评价指标（Hyper Volume,HV）评估算法的性能,发现改进MOPSO在求解航迹规划问题时获得的HV数值比MOEA/D、NSGA-II、MOEA/D-NSGA-II、MOPSO算法均高5%左右,该结果验证了改进MOPSO算法的有效性.（3）针对图像风格迁移问题,本文编程实现了基于色彩迁移、傅里叶变换和深度学习三种图像风格迁移算法,发现色彩迁移可对颜色内容丰富的图像迁移效果并不明显,基于傅里叶变换的图像风格迁移的生成图像比较模糊.基于深度学习的图像风格迁移算法比色彩迁移和傅里叶变换的图像迁移效果明显,但不能在训练的同时生成Pareto图像,所以本文提出了一种多目标风格迁移算法,将多目标进化算法与风格迁移算法相结合,从而使算法能生成近似Pareto图像,可供具有不同偏好的用户进行选择.
其他文献
近年来,随着市场对新能源汽车需求的不断扩大,作为其重要组成部件的锂电池也得到了大力发展。激光焊接是锂电池制造的关键技术,为了控制生产质量,工业界迫切需要激光焊后锂电池表面焊接质量检测系统。作为焊接质量检测的主要方式之一,机器视觉技术能够对焊接后的产品进行快速、准确的检测。本论文在课题组前期机器视觉检测的工作基础上,提出了基于深度学习卷积神经网络的焊接视觉检测方法,目的是设计低功耗,高效率,高准确率
氢能是解决当下全世界面临的能源危机和环境污染的有效能源载体,结合太阳能和风能等可再生资源的电解水产氢是一种极具前景的氢气生产方式,且能解决前者的分布不均匀和间歇性等问题。但是电解水的两个半反应,氢析出和氧析出反应的室温过程均存在动力学缓慢的问题,需要催化剂加快反应速率及降低能耗。贵金属Pt/C和Ru O2、Ir O2分别被认为对氢析出和氧析出反应具有优异的催化活性,但是贵金属存在储量低、成本高等问
当今全球的能源消耗十分依赖化石燃料,而化石燃料的开采和燃烧加剧了环境污染及温室效应,其中机动车的尾气排放,是城市雾霾的主要元凶之一。光催化技术为我们提供了一种用清洁可再生的氢能替代传统化石燃料的方案。然而,设计出一种更加高效,化学性质稳定和成本可接受的催化系统以应用于工业生产仍是巨大挑战。在本论文中,首次用简单可行的办法在合适条件下将p型Mo S2纳米片负载在了生长着Ni2P颗粒的片状n型g-C3
在全球化与快速城市化的背景下,城市原有的社会与文化特质正面临着被逐步消解与同质化的危机。随着本土文化意识的觉醒,许多城市开始逐渐重视历史文化与城市特色的挖掘与塑造,提升本土文化主体意识。回顾深圳以往40年的快速发展,在锐意改革的城市精神依托下,形成了开放、多元、包容的城市文化,但由于对其地域环境、文化历史等方面的特色基因梳理较为欠缺,导致历史文化保护与集体记忆传承的社会共识难以形成,从而使得城市的
自2010年以来,消费级无人机凭借着其价格便宜、可塑性高、应用场景广等优点被广大消费者所青睐,消费级无人机的数量也在与日俱增。然而由于自身故障和外力因素的影响,无人机时常会出现不可控甚至坠毁现象。不比地面机器人,一旦无人机坠毁将对地面的人员和设施造成巨大危害,因此无人机安全问题一直是无人机研发人员和消费者最为重视的环节。本文将从无人机姿态预估这一方面的研究来对无人机安全问题提供解决方法。本文结合机
随着城市交通问题日渐突出,智能交通管理深受城市管理者欢迎。车牌识别作为智能交通管理组成要件中的核心之一,在各种交通场景中被广泛应用,极大提升了交通管理科技化和信息化水平。然而在复杂交通场景下的车牌识别容易受到噪声干扰,尤其是当车牌存在一定程度的倾斜时,导致检测和识别的效果下降。本文针对上述问题进行基于深度学习的车牌识别技术的研究,本文主要工作和创新如下:一、构建车牌检测及识别数据集。在车牌检测方面
阿尔兹海默病（AD）作为一种神经退行性疾病,是引起老年人痴呆的主要疾病。其发展过程与神经元的形态和数量的变化密切相关。显微断层成像技术（MOST）是近年研发的全脑扫描立体成像技术,能提供高分辨率、高精细结构的神经元图像。然而由于大量数据的获得,生物信息学分析处理的速度远远无法达到要求。大量脑部神经元的形态发育及与AD的关系,这些信息都还没有被挖掘和利用。本研究的目的就是通过分析AD鼠脑神经元形态特
在粤港澳大湾区快速发展的背景下,深港两地交流合作越发密切,为深圳和香港带来了巨大的消费潜力和机会,直接推动了深港两地的经济发展与交流合作。作为深港联系纽带的口岸地区,与城市紧密关联,并且跟城市的生活紧密联系。因深港陆路口岸直接衔接深圳主城区,使其入口广场被赋予超出通行之外的更多职能,使用者的需求多元而空间难以满足。因此,本文基于使用者需求的视角,来探讨分析陆路口岸入口广场空间特征,并提出具有针对性
智能交通系统可以提高交通设施运行效率,车流量在智能交通系统中有举足轻重的位置。微波雷达车流量检测技术由于抗干扰性好、可全天时、全天候工作得到人们的广泛关注。目前针对非主干道、特定地段的车流量检测技术研究较少,本课题基于此出发点研究了便携、低功耗、可移动式的雷达车流量检测技术。通常来说,该类车流量检测仪要求雷达模块小型化和低功耗。但低功耗的特点意味着其检测目标的信噪比较低,面对复杂的城市道路时检测难
阿尔茨海默病（Alzheimer’s disease,AD）是一种年龄相关的神经退行性疾病,临床症状表现为记忆障碍、生活能力下降和失语失认等慢性认知功能损伤。AD的主流特征病理主要是由胞外β淀粉样蛋白沉积形成的Aβ斑块和胞内的Tau蛋白聚集成的神经纤维缠结所组成。而Tau蛋白是目前研究AD机制和防治药物的一个重要靶点,且目前越来越多证据支持Tau蛋白的寡聚体是最具神经毒性的形式,其因为分子量小、形