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Improved NSGA-II Multi-objective Genetic Algorithm Based on Hybridization-encouraged Mechanism 总被引:1,自引:0,他引:1
To improve performances of multi-objective optimization algorithms, such as convergence and diversity, a hybridization- encouraged mechanism is proposed and realized in elitist nondominated sorting genetic algorithm (NSGA-Ⅱ). This mechanism uses the normalized distance to evaluate the difference among genes in a population. Three possible modes of crossover operators--"Max Distance", "Min-Max Distance", and "Neighboring-Max"--are suggested and analyzed. The mode of "Neighboring-Max", which not only takes advantage of hybridization but also improves the distribution of the population near Pareto optimal front, is chosen and used in NSGA-Ⅱ on the basis of hybridization-encouraged mechanism (short for HEM-based NSGA-Ⅱ). To prove the HEM-based algorithm, several problems are studied by using standard NSGA-Ⅱ and the presented method. Different evaluation criteria are also used to judge these algorithms in terms of distribution of solutions, convergence, diversity, and quality of solutions. The numerical results indicate that the application of hybridization-encouraged mechanism could effectively improve the performances of genetic algorithm. Finally, as an example in engineering practices, the presented method is used to design a longitudinal flight control system, which demonstrates the obtainability of a reasonable and correct Pareto front. 相似文献
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针对无人机(UAV)视频中目标易受到遮挡、形变、复杂背景干扰等问题,提出一种基于自适应深度网络的无人机目标跟踪算法。首先,基于主成分分析(PCA)和卷积神经网络(CNN)算法,设计3阶的自适应深度网络进行目标特征提取,该网络对图像的H、S、I通道分别进行主成分分析学习,将得到的特征向量输入网络进行分层卷积,优化了网络结构,提高了网络的收敛速度和精度。其次,将目标深度特征输入核相关滤波算法进行目标跟踪,通过分析相邻2帧图像的变化率,采用分段自适应调整学习率的算法进行目标模板更新,有效地改善目标遮挡问题。仿真实验结果表明,该算法有效地避免了复杂因素干扰导致的跟踪精度下降,具有较好的鲁棒性,相较于全卷积跟踪(FCNT)算法平均跟踪精度提高了9.62%,平均跟踪成功率提高了11.9%。 相似文献
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神舟十号飞船箭在弦上,即将飞赴太空,与早已运行在轨道的天宫一号目标飞行器"相会"。此时此刻,仰望苍穹,人们纷纷投出探寻的目光:天宫一号,你在太空还好吗?你还会给我们带来什么惊喜?为了将来的空间站建设,你还在做些什么?完美的"体检报告"迎接"贵宾"作为我国首个目标飞行器,天宫一号已经在茫茫太空独自翱翔近两年,其"健康"状况是大 相似文献