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一种车型特征提取的新算法

武汉大学学报（信息科学版） 2009年第10期34卷 1155-1158页

作者：戴光明张全元包建全中国地质大学(武汉)计算机学院武汉市鲁磨路388号430074

在对实时视频流分析的基础上,提出了一种新的算法———弹性松弛袋算法来对车辆的最显著的特征———车长进行提取。在利用弹性松弛袋算法提取车长特征的同时,确定了关键帧图像,对车辆存在进行了判定。并为了提高车长提取精度,给出了弹... 详细信息

在对实时视频流分析的基础上,提出了一种新的算法———弹性松弛袋算法来对车辆的最显著的特征———车长进行提取。在利用弹性松弛袋算法提取车长特征的同时,确定了关键帧图像,对车辆存在进行了判定。并为了提高车长提取精度,给出了弹性追尾算法以实现对弹性松弛袋算法的改进。实验表明,弹性松弛袋算法具有良好的统计特性,能够有效地提取视频的关键帧,而且提取车长特征准确、灵敏,能够满足系统的实时性要求,可应用到图像识别的其他领域。

关键词：列投影图弹性松驰袋算法帧图像

求解复杂多目标优化问题MOEA/D-GEP算法

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华中科技大学学报（自然科学版） 2012年第4期40卷 33-36页

作者：张冬梅龚小胜戴光明彭雷中国地质大学(武汉)计算机学院湖北武汉430074 华中科技大学计算机学院湖北武汉430074

针对复杂多目标优化问题,提出一种基于演化建模的MOEA/D(基于分解的多目标遗传算法)求解算法(MOEA/D-GEP).该算法利用MOEA/D算法思想分解多目标优化问题,对分解后得到的可行解用基于模拟退火的GEP算法建模,从中选取预测值较好的点进入... 详细信息

针对复杂多目标优化问题,提出一种基于演化建模的MOEA/D(基于分解的多目标遗传算法)求解算法(MOEA/D-GEP).该算法利用MOEA/D算法思想分解多目标优化问题,对分解后得到的可行解用基于模拟退火的GEP算法建模,从中选取预测值较好的点进入下一次真实适应值的计算.采用国际公认的ZDT,DTLZ等测试函数进行实验验证,并与MOEA/D-EGO演化多目标优化算法进行了比较.实验结果表明:该算法在IGD性能指标上有较好的表现,说明将演化建模技术引入MOEA/D算法提高了种群个体分布模型的精度,降低了求解复杂多目标优化问题的计算成本.

关键词：复杂多目标优化问题全局优化算法基于表达式编程演化多目标优化 MOEA/D-GEP

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基于网格资源可用度的元任务映射算法

北京理工大学学报 2011年第3期31卷 303-307页

作者：王勇戴光明张霞中国地质大学(武汉)计算机科学学院湖北武汉430074

针对Min-Min启发式算法没有充分考虑网格的异构特性,导致资源负载不均衡的问题,提出一种基于资源可用度的启发式映射算法,在元任务与资源映射过程中,先计算资源对元任务的可用度,然后将元任务划分为优先映射与次优先映射两部分,再对这... 详细信息

针对Min-Min启发式算法没有充分考虑网格的异构特性,导致资源负载不均衡的问题,提出一种基于资源可用度的启发式映射算法,在元任务与资源映射过程中,先计算资源对元任务的可用度,然后将元任务划分为优先映射与次优先映射两部分,再对这两组元任务分别应用经典Min-Min算法进行映射.采用仿真软件模拟网格异构环境,在元任务与资源一定的情况下,分别模拟这两种算法的元任务与资源的映射过程,得到这两种情况下的任务完成时间.实验结果表明,基于资源可用度的启发式算法在异构的网格环境中任务完成时间更短.

关键词：网格计算映射元任务网格仿真

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凸多边形最小面积四边形包围盒算法

华中科技大学学报（自然科学版） 2006年第6期34卷 71-73页

作者：戴光明王茂才彭雷中国地质大学计算机学院湖北武汉430074

针对凸多边形的最小面积四边形包围盒问题进行研究,通过数学推导证明,得出了凸多边形的最小面积四边形包围盒的四边都是多共点边,或三边是多共点边而另一边(单共点边)中点与凸多边形的一顶点重合等一系列结论.依据此结论设计了时间复杂... 详细信息

针对凸多边形的最小面积四边形包围盒问题进行研究,通过数学推导证明,得出了凸多边形的最小面积四边形包围盒的四边都是多共点边,或三边是多共点边而另一边(单共点边)中点与凸多边形的一顶点重合等一系列结论.依据此结论设计了时间复杂度为O(n4)的算法,依据本算法可以构造出凸多边形面积最小的凸四边形包围盒,而且其算法的复杂度仅与凸多边形的边数n相关,是多项式级的复杂度.运算实例表明了算法的正确性和有效性.

关键词：凸多边形最小四边形包围盒多共点边

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基于多重分形主曲线模型多目标演化算法研究

计算机研究与发展 2011年第9期48卷 1729-1739页

作者：张冬梅龚小胜戴光明中国地质大学计算机学院武汉430074

为了克服目前模型多目标演化算法多采用PCA,local PCA等线性建模方法,存在模型拟合效果不理想、对建模参数敏感等问题,提出一种基于多重分形的主曲线模型多目标演化算法(multifractalbased principal curve multi-objective evolutionar... 详细信息

为了克服目前模型多目标演化算法多采用PCA,local PCA等线性建模方法,存在模型拟合效果不理想、对建模参数敏感等问题,提出一种基于多重分形的主曲线模型多目标演化算法(multifractalbased principal curve multi-objective evolutionary algorithm,MFPC-MOEA).算法采用主曲线方法对解集分布进行非线性建模,通过建立种群个体分布概率模型,生成目标空间均匀分布的个体,保证优化结果的多样性.另外算法通过多重分形方法分析个体在解集空间中的分布,设计了基于多重分形谱的模型演化多目标算法建模开始评测标准,同时采用多重分形方法评估算法收敛程度,设计相关的演化多目标优化算法停止策略.新算法采用国际公认的ZDT,DTLZ测试函数进行实验验证,并与NSGA-II,MOEA/D,PAES,SPEA2,RM-MEDA经典演化多目标优化算法进行了实验比较.实验结果表明,该算法在HV,SPREAD,IGD,EPSILON性能指标上均有较好的表现.说明通过引入多重分形策略和主曲线建模方法,在一定程度上提高了解的质量,为求解多目标优化问题提供新的思路.

关键词：多重分形模型多目标演化算法多重分形谱主曲线 MFPC—MOEA