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超多目标大规模演化算法及其应用研究

超多目标大规模演化算法及其应用研究

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作者：张雅甜河北工业大学

学位级别：硕士

随着科技的不断进步,推荐系统引起了越来越多的人关注。很多的社交网站和旅游网站都开始使用推荐系统,为人们的生活带来了便利。推荐系统中的矩阵分解模型虽然拥有较好的理论基础,但是也存在推荐效率低、推荐准确性差等问题。因此,本文... 详细信息

随着科技的不断进步,推荐系统引起了越来越多的人关注。很多的社交网站和旅游网站都开始使用推荐系统,为人们的生活带来了便利。推荐系统中的矩阵分解模型虽然拥有较好的理论基础,但是也存在推荐效率低、推荐准确性差等问题。因此,本文参考了多个矩阵分解模型,以构建具有F1度量、推荐新颖性、推荐覆盖率、用户满意度、地标相似性和过拟合项六个优化目标的矩阵分解优化模型。然而,在求解该优化模型时,传统的演化算法在计算成本、处理效率等方面都遇到了很大的挑战,并且还会面临维度灾难等问题。因此,提出基于问题转化策略的超多目标大规模演化算法(LSMaOA)以更好地处理复杂的大规模优化问题并增加算法的收敛性。并且本文提出一种基于角度惩罚距离的非支配排序策略来提升算法的多样性。本文将LSMaOA应用到本文改进的矩阵分解优化模型中,选择Kn EA、Gr EA、RVEA、LSMOF四种其他演化算法作为对比算法。实验结果表明LSMaOA与四种演化算法相比可以将F1度量分别提升7.78%、13.63%、21.85%、28.63%。本文主要工作包括:(1)本文提出的LSMaOA通过问题转化策略来将复杂的高维大规模优化问题分解为多组低维小规模优化问题,增加了优化效率从而提升了算法的收敛性。在两种测试函数集上,按照不同条件与九种演化算法进行对比实验。实验结果表明本文提出的算法与其他九种演化算法相比具有较好的收敛性与多样性。(2)本文在RVEA的环境选择策略的基础上进行改进,提出了一种基于角度惩罚距离的非支配排序策略。它的目的是将非支配排序策略与角度惩罚距离相结合,从而更好地选择非支配最优解。实验结果表明,本文提出的算法比RVEA具有更高的收敛性和多样性。(3)本文建立了一种用于个性化地标推荐的矩阵分解优化模型。同时考虑了六个优化目标,包括F1度量、推荐新颖性、推荐覆盖率、客户满意度、地标相似性和过拟合项。将提出的LSMaOA应用到推荐模型中并与四种演化算法进行对比实验,实验结果表明LSMaOA具有较好的优化性能。

关键词：超多目标演化算法问题转化演化算法矩阵分解

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改进的演化算法及其在无人机中的应用研究

改进的演化算法及其在无人机中的应用研究

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作者：李猛河北工业大学

学位级别：硕士

无人机可以适应各种复杂地形,并执行一些恶劣条件下的任务。其具备成本低、使用方便、机动性高的特点,被广泛应用在监测测量、巡航追踪等领域。无人机航拍可以利用机载摄像头,完成场景监测等任务。对于摄像头监测的任务,传统方法将摄像... 详细信息

无人机可以适应各种复杂地形,并执行一些恶劣条件下的任务。其具备成本低、使用方便、机动性高的特点,被广泛应用在监测测量、巡航追踪等领域。无人机航拍可以利用机载摄像头,完成场景监测等任务。对于摄像头监测的任务,传统方法将摄像头固定在不灵活的桁架上,通过转动摄像头角度等方法完成网络的部署。此外,多数关于机载摄像头部署的研究专注于场景覆盖度及无人机部署数量两个方面,并未考虑无人机之间协调工作的重要性。本文针对机载摄像头网络部署的问题,综合考虑了场景覆盖度、顶点清晰度、清晰均匀度和资源利用率四个目标,构建了超多目标优化模型,并采用了一种改进的基于高斯过程回归的带约束双存档算法对模型进行求解。此外,针对多无人机路径优化问题,建立四目标优化模型,并使用改进的基于混沌搜索的带约束的双存档算法进行求解。本文的主要工作包括:(1)提出一种基于高斯过程回归的选择策略。通过对父本进行分析,预测最优解,并将最优解参与到进化过程中;然后引入量子计算方法,对多项式变异算子进行参数量子化处理;最后基于带约束双存档算法的框架,提出了一种改进的超多目标演化算法。通过实验验证了算法的优良性能。(2)基于三角网格地形图,建立了无人机机载摄像头网络的部署模型。综合考虑了场景覆盖度、顶点清晰度、成像均匀度和摄像头协作的资源利用率四个方面,并考虑了遮挡问题处理、摄像机景深和视场角等因素。使用改进的演化算法优化该模型,并对优化结果进行了分析。实验结果表明改进算法具备优越性能。(3)针对无人机路径优化问题,综合考虑飞行总路程、摄像头覆盖面积比率、威胁损毁概率和平滑飞行四个方面,考虑了无人机能耗、避免撞击和最小转弯半径等因素,建立了无人机路径规划的超多目标优化模型。利用混沌搜索的方法对演化算法进行改进,并对模型求解。实验结果表明,改进算法具备较好的优化性能。

关键词：超多目标演化算法高斯过程回归参数量子化无人机机载摄像头网络无人机路径规划

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