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Immune secondary response and clonal selection inspired optimizers

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Progress in Natural Science:Materials International 2009年第2期19卷 237-253页

作者： maoguo gong a,Licheng Jiao a,Lining Zhang a,Haifeng Du b a Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education of China,Institute of Intelligent Information Processing,Xidian University,Xi’an 710071,China b School of Public Policy and Administration,Xi’an Jiaotong University,Xi’an 710049,China Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education of China Institute of Intelligent Information Processing Xidian University Xi’an 710071 China School of Public Policy and Administration Xi’an Jiaotong University Xi’an 710049 China

The immune system’s ability to adapt its B cells to new types of antigen is powered by processes known as clonal selection and affinity maturation. When the body is exposed to the same antigen,immune system usually calls for a more rapid and larger response to the antigen,where B cells have the function of negative adjustment. Based on the clonal selection theory and the dynamic process of immune response,two novel artificial immune system algorithms,secondary response clonal programming algorithm (SRCPA) and secondary response clonal multi-objective algorithm (SRCMOA),are presented for solving single and multi-objective optimization problems,respectively. Clonal selection operator (CSO) and secondary response operator (SRO) are the main operators of SRCPA and SRCMOA. Inspired by the clonal selection theory,CSO reproduces individuals and selects their improved maturated progenies after the affinity mat-uration process. SRO copies certain antibodies to a secondary pool,whose members do not participate in CSO,but these antibodies could be activated by some external stimulations. The update of the secondary pool pays more attention to maintain the population diversity. On the one hand,decimal-string representation makes SRCPA more suitable for solving high-dimensional function optimiza-tion problems. Special mutation and recombination methods are adopted in SRCPA to simulate the somatic mutation and receptor edit-ing process. Compared with some existing evolutionary algorithms,such as OGA/Q,IEA,IMCPA,BGA and AEA,SRCPA is shown to be able to solve complex optimization problems,such as high-dimensional function optimizations,with better performance. On the other hand,SRCMOA combines the Pareto-strength based fitness assignment strategy,CSO and SRO to solve multi-objective optimization problems. The performance comparison between SRCMOA,NSGA-Ⅱ,SPEA,and PAES based on eight well-known test problems shows that SRCMOA has better performance in converging to approximate Pareto

关键词： Clonal selection Secondary response Artificial immune systems Evolutionary algorithms

求解多目标考试时间表问题的NNIA改进算法

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西安电子科技大学学报 2016年第2期43卷 157-161,192页

作者：雷雨焦李成公茂果李玲玲西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室陕西西安710071

针对多目标考试时间表问题,提出了一种用于求解多目标考试时间表问题的非支配邻域免疫改进算法.采用经典多目标进化算法非支配邻域免疫的算法框架,为改善该算法的收敛性和多样性,利用超启发方法生成初始种群,同时采用一种新的资源分配模... 详细信息

针对多目标考试时间表问题,提出了一种用于求解多目标考试时间表问题的非支配邻域免疫改进算法.采用经典多目标进化算法非支配邻域免疫的算法框架,为改善该算法的收敛性和多样性,利用超启发方法生成初始种群,同时采用一种新的资源分配模型,在克隆过程中动态调节优秀个体的克隆比例,来改善算法的性能.采用10组标准测试数据对算法的性能进行测试.实验结果表明,该算法对多目标考试时间表问题十分有效,并且在某些测试数据上可得到令人满意的结果.

关键词：多目标优化考试时间表进化算法资源分配模型非支配邻域免疫算法

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面向防空资源分配优化问题的自适应演化算法

中国科学：技术科学 2024年第9期54卷 1707-1719页

作者：邢立宁罗天羽李豪公茂果王锐西安电子科技大学协同智能系统教育部重点实验室西安710071 国防科技大学系统工程学院长沙410073

防空资源分配作为作战装备-目标分配问题的一种重要组成部分,必须不断适应战场的动态变化.如何在复杂战场环境中协调多作战装备单元、合理分配防空资源,提出更加灵活和智能的分配策略,以实现装备系统效能最大化,成为了当下亟待解决的核... 详细信息

防空资源分配作为作战装备-目标分配问题的一种重要组成部分,必须不断适应战场的动态变化.如何在复杂战场环境中协调多作战装备单元、合理分配防空资源,提出更加灵活和智能的分配策略,以实现装备系统效能最大化,成为了当下亟待解决的核心问题.在综合考虑多部雷达接力跟踪、多枚导弹拦截同一目标和目标优先级等因素的基础上,构建了防空资源分配数学模型.将启发式规则的运算效率及定制化优势与演化算法的广域搜索优势相结合,设计一种新的自适应演化算法对此问题分阶段求解.为了提升算法的搜索能力与速度,在迭代中为目标分配首枚导弹的分配方案,并引入资源释放和重规划的方法提升现有方案质量.然后,在迭代后采用启发式规则对已发现的最优方案按需分配多枚导弹.通过对不同资源与不同规模的算例进行数值仿真实验,验证了该算法具有求解时间和求解精度上的优越性,可有效解决防空资源分配问题.

关键词：防空资源分配重规划自适应演化算法

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无人机集群任务分配的多目标算法研究

西安电子科技大学学报 2024年第2期51卷 1-12页

作者：高卫峰王琼李宏谢晋公茂果西安电子科技大学数学与统计学院陕西西安710071 西安电子科技大学协同智能系统教育部重点实验室陕西西安710071

针对目标识别场景下的无人机集群协同任务分配问题,建立了以识别代价和识别收益为目标的优化模型,设计了基于分解的多目标差分进化算法求解该模型。首先,提出了精英初始化方法,在保证所得非支配解分布均匀的基础上,筛选初始解以提高解... 详细信息

针对目标识别场景下的无人机集群协同任务分配问题,建立了以识别代价和识别收益为目标的优化模型,设计了基于分解的多目标差分进化算法求解该模型。首先,提出了精英初始化方法,在保证所得非支配解分布均匀的基础上,筛选初始解以提高解集的质量;其次,结合模型特性构造整数编码下的多目标差分进化算子,提高算法的收敛速度;最后,设计了带限制的禁忌搜索策略,使得算法具有跳出局部最优的能力。该算法为问题的求解提供一组非支配解集,使得可以根据实际需求选择更加合理的最优解。通过上述方法获得分配方案后,基于拍卖算法设计任务重分配策略,进一步调整分配方案,以应对无人机损毁的突发情况。仿真实验验证了所提算法在求解小、中、大规模任务分配问题上的有效性。相比于其他算法,文中算法所得非支配集具有更高的质量,可以消耗更少的识别代价来获取更高的识别收益,说明算法具有一定的优越性。

关键词：任务分配无人机多目标算法进化算法禁忌搜索

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一种深度神经网络多站雷达系统干扰鉴别方法

西安电子科技大学学报 2021年第2期48卷 133-138,196页

作者：刘洁怡公茂果詹涛李豪张明阳西安电子科技大学电子工程学院陕西西安710071 西安电子科技大学计算机科学与技术学院陕西西安710071

针对现有多站雷达系统欺骗式干扰鉴别方法,仅利用目标回波空间相关性单一特征作为度量标准,导致特征提取全面性不够,鉴别算法有效性和普适性不足的问题,提出一种基于深度神经网络的多站雷达系统干扰鉴别方法,将多站雷达协同探测技术在... 详细信息

针对现有多站雷达系统欺骗式干扰鉴别方法,仅利用目标回波空间相关性单一特征作为度量标准,导致特征提取全面性不够,鉴别算法有效性和普适性不足的问题,提出一种基于深度神经网络的多站雷达系统干扰鉴别方法,将多站雷达协同探测技术在空间、时间和频率域内可用资源多、调度能力强的特点,与深度神经网络很强的模型学习和特征表示能力相结合,有效地应用于欺骗式干扰对抗领域。充分利用回波数据的未知信息,获取除相关性之外更多维、更全面、更完善、更深层的特征差异,达到更优的干扰鉴别效果。仿真实验结果证明,提出的深度神经网络干扰鉴别方法可以有效地降低噪声和脉冲数量对干扰鉴别性能的影响,缓解非理想条件下目标回波相关系数对干扰对抗技术的限制,拓宽了应用过程的边界条件。

关键词：多站雷达系统深度神经网络干扰鉴别特征提取

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基于协同稀疏解混的高光谱图像变化检测方法

中国科学：信息科学 2023年第11期53卷 2283-2300页

作者：蒋祥明高天启公茂果蒋汾龙范晓龙西安电子科技大学电子工程学院协同智能系统教育部重点实验室西安710071

高光谱图像变化检测可以考察地物随时间的变化,而高光谱图像解混可以分析地物的物质(亚像元级)构成.因此,将高光谱图像解混引入到高光谱图像变化检测中,不仅可以考察地物发生变化与否,还能利用地物成分随时间的演变信息得到更精准的检... 详细信息

高光谱图像变化检测可以考察地物随时间的变化,而高光谱图像解混可以分析地物的物质(亚像元级)构成.因此,将高光谱图像解混引入到高光谱图像变化检测中,不仅可以考察地物发生变化与否,还能利用地物成分随时间的演变信息得到更精准的检测结果.本文首先从高光谱图像的线性混合模型出发,利用稀疏解混的思想对解混模型进行简化,进而采用直观的变化向量分析思路,逐步建立了基于协同稀疏解混的无约束高光谱变化检测模型.其次,本文基于子空间匹配的思想构造了匹配光谱库,以增加解混过程中光谱库和像元光谱的匹配程度.然后,本文设计了交替方向乘子法对所建立的无约束变化检测模型进行求解.最后,本文设计了自适应的丰度截断策略对解混结果进行集成以得到最终的变化检测结果.在仿真及真实数据集上的对比实验结果表明:本方法不仅可以得到高精度的变化检测结果,还可以在虚检和漏检之间寻求良好的平衡.

关键词：协同稀疏解混变化检测匹配光谱库交替方向乘子法自适应丰度截断

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基于进化策略的自适应联邦学习算法

中国科学：信息科学 2023年第3期53卷 437-453页

作者：公茂果高原王炯乾张元侨王善峰谢飞西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室西安710071 西安电子科技大学网络与信息安全学院西安710071 西安电子科技大学前沿交叉研究院西安710068

联邦学习是一种多设备参与的,保护数据隐私的深度学习技术.它能够在私有数据不出本地的同时训练全局共享模型.然而,在复杂的物联网环境中,联邦学习面临着统计异构性和系统异构性的挑战.不同的本地数据分布和高额的通信计算成本,使得过... 详细信息

联邦学习是一种多设备参与的,保护数据隐私的深度学习技术.它能够在私有数据不出本地的同时训练全局共享模型.然而,在复杂的物联网环境中,联邦学习面临着统计异构性和系统异构性的挑战.不同的本地数据分布和高额的通信计算成本,使得过参数化的模型不适合在物联网应用中直接部署.同时,非独立同分布的数据也使采用参数平均聚合的联邦学习更加难以收敛.联邦学习场景下的研究难点在于,如何根据私有数据为每个客户端建立个性化的轻量级模型的同时,把这些模型汇总成为联合模型.为了解决这一问题,本文提出了一种基于进化策略的自适应联邦学习算法.该方法将模型结构进行编码,把每个参与者视作进化策略中的个体,通过全局优化来为每个客户端自适应地生成不同的个性化子模型.客户端根据网络单元重要性和编码在服务器端超网中抽取相应的子网来进行本地更新,而这种网络局部更新的方法天然契合dropout的思想.在真实数据集上进行的大量实验证明,本文提出的框架相比于经典的联邦学习方法,模型性能得到了显著改善.在客户端数据非独立同分布的情况下,该算法在有效降低了客户端在通信带宽和计算力受限条件下参与联邦学习门槛的同时,提高了全局模型的泛化能力.

关键词：联邦学习进化策略模型编码网络剪枝本地个性化

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点云配准中多维度信息融合的特征挖掘方法

计算机研究与发展 2022年第8期59卷 1732-1741页

作者：武越苑咏哲岳铭煜公茂果李豪张明阳马文萍苗启广西安电子科技大学计算机科学与技术学院西安710071 西安电子科技大学电子工程学院西安710071 西安电子科技大学人工智能学院西安710071

数据挖掘是使用人工智能等方法在大型数据集中提取隐含潜在信息的过程,为从大量信息中获取有价值的知识提供了有效途径.在使用深度学习解决点云配准任务的过程中,数据挖掘也无处不在.全局特征提取和刚体变换估计是无对应点云配准的2个... 详细信息

数据挖掘是使用人工智能等方法在大型数据集中提取隐含潜在信息的过程,为从大量信息中获取有价值的知识提供了有效途径.在使用深度学习解决点云配准任务的过程中,数据挖掘也无处不在.全局特征提取和刚体变换估计是无对应点云配准的2个关键阶段,挖掘隐藏在2个阶段中的丰富信息是点云配准的重要任务之一.然而,最近提出的方法在提取全局特征时容易忽略低维局部特征,导致大量点云信息的丢失,使得后续刚体变换估计阶段求解变换参数时精度无法达到预期.首先,提出了一种基于多维度信息融合的特征挖掘网络,充分挖掘点云中的高维全局和低维局部信息,有效弥补了点云配准的全局特征提取阶段局部特征的缺失.其次,在刚体变换估计阶段使用了对偶四元数估计姿态,其可以在一个公共框架内同时表示旋转和平移,为姿态估计提供紧凑和精确的表示.最后,在ModelNet40数据集上进行的大量实验表明:与现有前沿的无对应点云配准方法相比,提出的方法可以获得更高的精度,同时对噪声具有较强的鲁棒性.

关键词：数据挖掘特征提取点云配准多维度信息融合对偶四元数

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无线网络节点的微能源电源设计

电子测试 2016年第6期27卷 29-32页

作者：吕常智公茂果潘家兴山东科技大学电气与自动化工程学院山东266590

无线传感器网络(WSNs)是无线网络的多种表现形式之一。面对目前的无线网络节点的续航难问题,本设计提出了一种利用微能源为无线传感网络节点提供供电的研究方案。本文采用压电陶瓷片作为能量的主要来源,选择采用专业的压电能量采集芯片L... 详细信息

无线传感器网络(WSNs)是无线网络的多种表现形式之一。面对目前的无线网络节点的续航难问题,本设计提出了一种利用微能源为无线传感网络节点提供供电的研究方案。本文采用压电陶瓷片作为能量的主要来源,选择采用专业的压电能量采集芯片LTC-3588进行构建电源电路,设计了无线网络节点终端。

关键词：无线网络节点微能源能量采集 LTC3588