基于Memetic算法的编码曝光最优码字序列搜索方法

提出了一种基于Memetic算法的编码曝光最优码字序列搜索方法。分析了编码曝光成像理论模型,建立了最优码字选取的适应度函数准则。引入Memetic算法框架并开展了最优编码序列搜索,利用遗传搜索算法进行了全局最优解搜索,并在此基础上利用模拟退火算法进行了局部最优解求解,通过适应度函数的阈值约束及种群和最优解的更新迭代,得到了最优码字搜索结果。研究结果表明,相比其他方法,所提算法兼顾了全局最优与局部最优的求解,得到的最优码字序列具有更优性能指标,算法执行效率高,复原图像的主客观评价质量更好。     

LED阵列模组化中的照度均匀性问题

为使LED阵列在目标面上产生均匀的照度分布,构建一个均匀度评价函数.通过优化阵列中各LED的位置,使得评价函数产生最小值,此时阵列在照明面上的均匀度最高.采用模拟退火算法对LED集成圆形阵列、4×4和4×5的矩形阵列进行优化,优化后的阵列在目标面上均产生了均匀照度分布,对应的均匀度分别为97%、96%和95%.对LED阵列中影响目标面均匀照度的参量进行研究,结果表明圆形阵列的最佳半径与LED的颗数无关,阵列面和目标面之间的距离与阵列的最佳半径呈线性关系;矩形阵列中,相邻LED之间的最佳距离与阵列面和目标面之间的距离呈线性关系.该方法与现有解析方法所得结果一致,且算法简单便捷,可用于计算机自动优化设计.     

基于模拟退火-粒子群算法的卤素灯阵列照度均匀性研究

光照均匀性问题是太阳模拟器照明系统的主要问题。针对目前卤素灯作为光源进行灯阵光照均匀性的阵列设计多采用理论计算的方法,复杂繁琐,不易施行的缺点,将数值优化方法应用于卤素灯阵列结构设计中,与单一的算法不同,模拟退火算法与粒子群算法相结合的方式,突破了单一算法的局限性,得到的结果更加良好,均匀性更佳。通过编程优化灯阵中每个灯的坐标,将最优结果导入光学仿真软件进行照度分析,实验数据显示,3种灯阵下的光照均匀度分别为91%、87%和91%,同等条件下的六边形灯阵的光照均匀度要比圆形的均匀度好,采用最优化方法,可使实验更加简单可行。     

智能算法在晶体色散方程参量反演中的比较研究

为了研究智能优化算法在不同晶体材料色散方程参数反演中的迭代搜索性能问题,根据已测石英和方解石晶体的实验数据,分别采用遗传算法、模拟退火算法和遗传模拟退火算法应用于晶体色散方程的参数反演中,获得了晶体修正的塞耳迈耶尔方程的参量,同时比较了三种算法在迭代搜索性能、算法稳定性、计算时间和差方和等之间的差异,结果表明,三种算法在晶体色散方程参数反演时都可以得到满意的结果,但是,由于遗传模拟退火算法同时具备遗传算法的快速全局搜索性能和模拟退火算法的极强局部搜索性能,使得在晶体色散方程参数反演中的优化效果更优.因此在建立其它材料色散方程时建议采用遗传模拟退火算法,而且这一结果对研究混合智能算法的迭代搜索性能也是有帮助的.     

基于改进遗传与模拟退火融合的RISP软硬件划分

软硬件划分是可重构指令集处理器在软硬件协同设计中的关键问题,通过对比遗传算法和经典模拟退火算法的优缺点,提出改进遗传算法的适应度函数,同时将Tsallis接受准则引入到经典模拟退火当中。其思路是用遗传算法的结果来制约模拟退火算法产生的随机状态,然后由模拟退火的接受准则以及产生的随机状态函数对遗传算法的种群进行更新,从而找到全局近似最优解。实验结果证明,改进算法与单一遗传算法以及经典模拟退火算法相比,其收敛速度和适应度更好,找到全局近似最优解的概率更大。     

超结构换热器网络综合优化的遗传/模拟退火算法-Ⅱ.遗传/模拟退火算法及应用

本文提出了用于换热器网络综合的改进的遗传/模拟退火算法.最优综合的模型基于本文第一部分所提出的通用解方法.所采用的遗传算法结合了模拟退火算法和爬山优化算法,同时引进精英策略和结构变异策略以增强算法的搜索能力.采用本文提出的算法对文献提出的算例进行了计算并得到了更好的结果.     

用于液晶显示屏幕检测的大口径小角度LED光源设计

针对液晶显示屏幕检测中光源照明均匀性较差的问题,基于非成像光学理论提出了一种大口径小角度的发光二极管(LED)照明光源设计方法。光源采用阵列式照明方式,对单颗LED设计菲涅耳透镜实现小角度的准直照明;推导阵列均匀照度分布条件并利用Trace Pro软件进行优化,确定阵列最优间距;最终通过在照明面上的光斑拼接叠加实现均匀矩形照明。照明光源由12×9个配光单元形成均匀方形阵列排布,每两个配光单元间距30 mm。仿真结果表明,光源的发光角度小于±10°,在距光源170 mm的照明面上,平均照度大于45000 lx,非均匀性3.8%,均满足设计指标。该方法设计的阵列式光源无论平均照度还是照度均匀性均比现有光源有明显优势。     

用于扩展光源均匀照明的自由曲面反馈设计

为克服点光源近似条件下设计得到的自由曲面应用于扩展光源系统时均匀度降低的缺点,基于偏微分方程法提出了一种反馈优化算法.建立了扩展光源辐射模型,在点光源近似条件下求解偏微分方程数值解得到初始曲面结构;讨论了光线传输方向经过轴线时该初始结构在应用于扩展光源均匀照明系统时的不足.提出以初始仿真结果中目标面上的照度分布作为反馈,通过重构目标面划分来实现曲面二次优化设计的方法,并利用TracePro进行了光线追迹仿真实验.模拟计算了500万条光线、直径3cm的扩展光源在距离30m、直径10m的照明区域内的照度分布,发现优化前后目标面上照度均匀度从60%提高到90%以上,证明了该反馈算法能够有效提高目标面上照度均匀性,对提高实际光学系统的照明效果具有一定的指导意义.     

云环境下基于节能和负载均衡的混沌粒子群资源优化调度

针对传统云计算资源调度方法仅关注任务的最大完成时间,没有考虑到节能和资源负载均衡的问题,提出了一种基于混沌粒子群算法实现云资源优化调度的方法;首先,定义了以节能和负载均衡为目标的多目标数学模型,然后设计了一组靠近最优Pareto 前沿的解作为初始种群,采用改进的粒子群算法来搜索最优调度方案,当最优解连续两代未发生变化时,通过混沌遍历法对粒子进行局部寻优,以加快获取全局最优解;在CloudSim仿真环境下结合Matlab工具进行实验,结果表明:文中方法负载均衡离差平均值为0.156,且较其它方法,具有较好的负载均衡能力和较低的能耗,具有很强的可行性。     

室内可见光通信发光二极管阵列发射性能的研究

提出了一种基于Lambert辐射模型的发光二极管光源阵列发射天线光照度计算模型,对室内可见光通信发射天线进行了优化设计.分析了光源的空间分布形式、光源间距、光源中心光束与系统光轴夹角以及空间分布层间距等因素对光照度均匀性的影响.通过仿真模拟和分析,得到了圆形阵列天线在照度均匀性和通信传输信号稳定性方面都优于相同光源数目的矩形阵列天线,并且提高了10%左右;同时得出了在满足室内照明情形下,发光二极管阵列发射天线照度均匀度随光源间距及光源中心光束与系统光轴夹角的增加均呈现出先增加后减小的变化趋势,因此,光源间距和光源中心光束与系统光轴夹角均存在最优值;照度均匀度随空间分布层间距的减小而增加,并给出了5 m×5 m×3 m普通房间内发射天线阵列设计参数的最优值,使发射性能得到了优化,同时节省光源数13%,降低了成本.这些研究为发射天线系统的设计提供了理论依据,具有实用价值.     

基于天空模型的公共场所照明智能控制

公共场所照明具有全天候、多应用、能耗大的特点。掌握任意时间的天空亮度分布情况是充分利用自然光、实现智能照明的基础。基于国际照明委员会（CIE）给出的天空亮度计算公式,建立自然光对公共照明区域产生的天空照度模型。引入数学和光学相关原理建立公共场所人造光和自然光的混合模型。利用改进蚁群算法求解模型,得出最佳的灯具亮度组合,实现舒适和及节能的综合最优。最后,选择典型的大跨度带天窗建筑物为采光对象,用实验仿真验证策略的有效性。     

Multi-user cognitive radio network resource allocation based on the adaptive niche immune genetic algorithm

Multi-user cognitive radio network resource allocation based on the adaptive niche immune genetic algorithm is proposed, and a fitness function is provided. Simulations are conducted using the adaptive niche immune genetic algorithm, the simulated annealing algorithm, the quantum genetic algorithm and the simple genetic algorithm, respectively. The results show that the adaptive niche immune genetic algorithm performs better than the other three algorithms in terms of the multi-user cognitive radio network resource allocation, and has quick convergence speed and strong global searching capability, which effectively reduces the system power consumption and bit error rate.     

一种用于均匀照明的衍射光学元件设计的快速模拟退火法

介绍了一种适用于均匀照明的衍射光学元件设计的自洽迭代和优化混合的快速模拟退火法,它引入Tsallis正则分布以及相应的效用函数思想,可以在接近1%的时间内得到和传统模拟退火法有着相同均方差(MSE)的理想模拟结果.     

基于混合算法的光学合成孔径成像系统孔径优化

结合模拟退火算法和遗传算法的优点,在遗传算法中加入模拟退火算子,运用这种混合算法对子孔径结构进行了优化。以阵列的子调制传递函数覆盖点间距最大化及最小冗余度来设计目标函数,实现了单圆周孔径阵列和双圆周孔径阵列的优化排列。使用仿真程序对优化阵列的光学传递函数进行了分析,将优化结果与相同子孔径数目的单圆周结构进行仿真实验和比较。结果表明,采用这种混合算法是可以很好的解决光学合成孔径结构的优化问题,优化结果接近全局最优解,优化后的双圆周阵列接近Golay阵列,具有更大的实际空间截止频率。     

模拟退火算法与遗传算法在光谱椭偏数据处理中的应用比较

分别利用模拟退火算法和遗传算法在MATLAB 6.5中编写了一个数据处理程序,用来处理VASE椭偏仪在光谱范围为500nm～900nm所测得的椭偏数据。根据VASE椭偏仪的光度法原理,对评价函数方程进行了改进,并选择合适的退火参数和遗传参数进行计算,得到的数据处理结果与仪器处理结果基本一致。最后对两种算法在解决该类问题上的优劣进行了比较。     

基于遗传-模拟退火的蚁群算法求解TSP问题

传统的蚁群算法具有收敛性好、鲁棒性强等优点,但在解决旅行商(TSP)问题方面存在收敛时间长,容易出现停滞等问题。为了提高传统蚁群算法的解的质量,本文提出了基于遗传-模拟退火的蚁群算法（G-SAACO）,将遗传算法和模拟退火算法引入蚁群算法中。其方法是在传统蚁群算法中引入遗传算法的变异与交叉策略来得到候选解,增加解的多样性。同时引进模拟退火算法机制,使得在高温时以较高概率选择候选集中比较差的解加入最新集,温度控制上加入了回火机制,进一步提高解的质量。为了检验改进的蚁群算法,随机选用了TSPLIB中的部分城市进行仿真,结果与传统蚁群算法、模拟退火蚁群算法、遗传蚁群算法相比,算法具有较强的发现较好解的能力,同时增强了平均值的稳定性。     

用于光子相关光谱颗粒粒度测量的实数编码混合遗传算法

提出一种自动缩小反演范围的实数编码混合遗传算法,并用于光子相关光谱颗粒粒度测量中.该算法利用混沌遍历性质,融入模拟退火算法,具有较强的局部搜索能力.通过数值模拟,讨论在无噪声和多种噪声水平影响下单分散颗粒系的反演结果;分析90 nm聚苯乙烯标准颗粒样品的实验测量数据.结果表明,反演的粒径分布在峰值位置、峰宽度、峰对称性等方面很接近颗粒的真实分布,具有较强的抗噪声干扰能力.     

用于衍射光学元件优化设计的遗传算法及其与模拟退火算法的比较

本文成功地将遗传算法运用于高维衍射位相光学元件的优化设计.并与模拟退火算法进行了比较.结果表明,该算法不仅对于二元,而且对于多元位相光学元件的优化疫计均是十分有效的.而且,它特别适用于利用光电混合处理系统进行优化计算.     

基于退火遗传算法的少数投影CT图像重建

不完全投影重建算法研究是当今图像重建算法中的一个难点问题，近年来，遗传算法在其中有一定的应用，但还存在一些问题。针对遗传算法在优化中的不足(如早熟收敛及易陷入局部最小等)，将模拟退火机制引入到遗传算子中，提出一种新的算法；并通过选择测试函数，建立将该算法应用于不完全投影图像重建的优化模型，进行计算机模拟。通过对从投影角间距为15°的12个不同投影视角方向获取的投影数据进行分析，结果表明，该算法的重建图像具有较高的精度。