局部最优

摘要： 《软件工程》期刊始终以反映软件工程理论、方法和技术创新成果,传播软件知识,推广软件应用为己任,期望可以为促进中国软件工程学科和软件产业发展略尽绵薄之力。★本期重点推荐论文迭代最近点(ICP)配准算法需要两点云处于良好的初始位置,否则在配准时容易陷入局部最优。

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摘要： 《软件工程》期刊始终以反映软件工程理论、方法和技术创新成果,传播软件知识,推广软件应用为己任,期望可以为促进中国软件工程学科和软件产业发展略尽绵薄之力。★本期重点推荐论文迭代最近点(ICP)配准算法需要两点云处于良好的初始位置,否则在配准时容易陷入局部最优。

摘要： 为了提高多目标优化问题非支配解集的收敛性和多样性,解决算法后期易陷入局部最优的问题,根据不同差分进化策略特点,添加随机扰动,基于改进切比雪夫机制提出了一种自适应差分进化策略的分解多目标进化算法(MOEA/D-ADE-levy)。首先,使用混合水平正交实验产生均匀权重向量并应用于改进切比雪夫机制分解子问题得到均匀分布的初始种群;其次,将种群分为优秀个体、中间个体和较差个体,对不同个体采用不同的变异策略,对变异因子F和交叉概率CR采用自适应机制,提高非支配解集的收敛性和多样性;最后,对陷入局部最优的解集增加Lévy随机扰动,增大其全局搜索的能力,跳出局部最优。采用DTLZ测试函数验证算法有效性,将所提算法与NSGA2、NSGA3、MOEA/D、MOEA/D-DE等常用算法进行比较,使用GD和IGD评价指标对算法进行多样性和收敛性分析,实验结果表明,该算法在收敛性和多样性方面得到了改进与提高,能得到更优的Pareto解集。

摘要： 为提升交直流混联电网经济调度问题求解效率,提出了一种基于改进灰狼算法的日前经济调度方法。直流输电线路与交流输电线路在网损表达式、传输特性等方面存在较大差别,造成交直流混联电网经济调度模型较传统交流电网更为复杂。由于该问题涉及大量的混合整数规划变量,传统智能算法容易陷入局部最优解,难以获得满足要求的最优解。通过引入初始对立搜索、自适应局部搜索等改进措施,提出了一种改进灰狼算法,并将其应用于含网损的交直流混联电网日前经济调度问题中。基于IEEERTS-96三区域节点系统的算例表明,相比于粒子群算法、飞蛾扑火算法,改进算法能保证相近的求解效率基础上,避免陷入局部最优解,具有更强的搜索能力。

摘要： 国家税务机关针对不同开票主体的经营规模,规定了不同发票类型的单张发票不含税金额上限,开票系统通常按照国家税务机关规定对开票申请进行自动拆分。拆分的原则通常需要保证两个维度,即开具发票的数量最小、发票金额准确。在实际开票操作中,根据不同业务场景,对发票拆分效果有着不同要求和侧重,如优先最小开票数量,又如优先金额取整等。针对实际需求,基于动态规划和贪心算法中局部最优解的思想,提出了多种发票拆分算法,可供用户通过算法配置实现不同的拆分效果。

摘要： 针对室内的复杂环境情况下,人工势场法在避障过程中移动机器人容易陷入局部最优导致停止或振荡和目标点无法到达问题,提出一种改进的人工势场法。改进斥力函数使得移动机器人更加安全可靠地达到目标点。进一步考虑到室内环境存在一定玻璃障碍物以及多障碍物情况会使得机器人在障碍物附近出现的反复震荡或停止不前现象,提出一种基于目标点与机器人的判断是否陷入局部最优的阈值因子,加入机器人安全半径,建立边界虚拟拉点的方法,解决局部最优问题,同时引入自适应逃脱步长因子,加快逃脱效率。通过实验结果证明,改进后的人工势场法可以克服目标不可达问题、局部极小值问题。

摘要： 本文提出了一种基于局部最优的情感标签的图像自动标注算法，可以为图像自动添加 人们忽视的情感标注词.与大部分图像自动标注算法不同，该算法不依赖于预定义的标签集合，而是从图像及其近似重复图像的描述或评论性文本中抽取情感词，然后根据情感词的情感得分 及其正负极性选取人们主观认可的情感词，从而为盲标注的图像添加缺失的情感标签.实验结 果表明，相较于缺失情感标签的图像，即盲标注图像，我们所提出的算法在给图像添加情感标 签后可以更好地改进用户的搜索体验，搜索准确率提升了约50%.

摘要： 针对收缩因子粒子群算法容易陷入局部最优的问题，首先提出一种判断该算法早熟收敛的指标，以此判断算法是否陷入局部最优。随后提出一种解决算法早熟收敛的方法，即在算法出现早熟收敛后，将搜索空间分割为若干子空间，分别在子空间中初始化粒子，以保证粒子在整个空间的均匀分布，并且在初始化粒子的同时清除粒子的所有“记忆”。仿真结果表明改进后的算法在收敛特性上有明显改善。

摘要： 真实蚂蚁在觅食过程中,能通过信息素的正反馈作用,找到蚁穴到食物源的最短路径.蚁群算法就是意大利学者Marco Dorigo等据此提出的启发式优化算法.蚁群算法的特点使其能广泛应用于旅行商、顺序排列等组合优化问题的求解.蚁群优化在求解TSP等组合优化问题时,具有较好的求解性能,但是,算法不仅计算复杂度较高,而且容易陷入局部最优,尤其当问题规模增大时.本文在前人的基础上,引入相遇算法和遗传算法,并自适应地调整某些对算法有很大影响的参数,不仅一定程度上加速了算法的收敛速度,又能较好地防止算法过早停滞.

摘要： 粒子群算法(PSO)是进化计算领域中一种优化算法，被广泛应用到函数优化、神经网络训练、模式分类和模糊系统控制等领域。基本的粒子群算法容易陷入局部最优，本文引用模拟退火的思想，改进了基本的粒子群算法，使其跳出局部最优。本文提出了两种改进策略，并反复测试两种改进策略和基本粒子群算法以比较它们的优劣，最后经过分析得出结论：两种改进策略的全局搜索性能优于基本粒子群算法。

摘要： 本文提出了一种新的有效的文本聚类算法RTC,该算法在球形k-means的基础上运用两种不同的策略:优化的初始中心选择和划分调整来解决文本聚类中容易陷入质量差的局部最优状态问题.实验结果表明,RTC算法具有很好的聚类精确度和相对较好的时间复杂度,在聚类精确度上要远高于标准的球形k-means算法和二分k-means算法,而在精确度和时间复杂度两方面都要优于另一种基于局部搜索策略的Ping-pong算法,尤其在时间上,测试表明大部分情况下RTC算法比Ping-Pong快5倍以上。

摘要： 介绍了径向基(RBF)函数神经网络的原理、结构和学习方法,与BP网络进行了比较,指出RBF网络可以避免局部最优问题,是一种分类能力很强的网络.应用该网络建立了故障诊断模型,并对给水泵故障诊断进行了模拟验证,试验结果表明用RBF神经网络来诊断给水泵故障是一种切实可行的方法。

摘要： 防止遗传算法陷入局部最优是遗传算法的一个重点课题和难题.论文首先较全面阐述使用较多防止遗传算法陷入局部最优的若干方法;然后着重阐述通过初始种群多样性测度、gray编码、自适应交叉变异概率、自适应选择压力等方法加强算法跳出局部最优点能力的措施;最后通过常用的Shaffer'sF6测试函数来验证该方法的可行性。

摘要： 针对全局版粒子群优化(PSO)算法易陷入局部最优的问题,本文提出了一种基于共享法的改进型PSO算法.当种群处于停滞状态时,在保留部分粒子继续进行局部精确搜索的同时,重新初始化其他粒子,并引入共享函数来阻止这部分粒子向局部最优点移动.这样既保留了原有的较优粒子,又达到了跳出局部最优的目的,且能保证不陷入同一局部最优点.通过数值仿真实验,验证了该算法的有效性和实用性.

摘要： 针对未知环境下的机器人路径规划问题,提出了一种基于自学习可见图与局部最优的路径规划算法.在这种算法中,采用自学习可见图来表示环境,并在路径规划的过程中逐步建立自学习可见图.在避障上设计一个局部最优算法并提出了一种局部路径规划算法.实验表明:该方法规划速度快,并且能规划出局部最优的路径,满足未知环境下机器人路径规划的要求.

摘要： 针对量子粒子群算法存在的问题，设计了基于公共历史的两种群并行搜索的量子粒子群算法。在利用群体历史优质解及最优粒子变异的基础上，对粒子群进行筛选，加快粒子群的收敛速度，并采用两种群并行搜索，防止同时陷入局部极值。通过多个函数的测试，该算法在收敛速度及寻找全局最优方面，都表现出较好的效果。

摘要： 本发明提出了一种基于博弈论的矢量地图最优化局部脱敏方法，包括：获取待脱敏的矢量地图数据，提取矢量地图数据的敏感信息并分析其含量；基于博弈理论构建敏感信息保护的模型，对矢量地图的敏感信息保护场景中各参与者的行为进行评估，计算参与者的收益并进行策略分析；针对不同参与者的给定数据，兼顾数据安全保护和可用性需求，作出最优的决策；选取脱敏地理要素，利用生成的混沌序列，结合敏感信息保护模型和最优脱敏算法，完成矢量地图的局部脱敏；输出完成局部脱敏后的地图数据结果。

摘要： 本发明涉及一种基于最优局部距离的匹配方法，该方法基于二分图模型研究无人驾驶车辆多源信息融合技术中的匹配问题，将待匹配对象分为集合X、集合Y。优先选出集合X、集合Y中元素匹配度局部最高的元素Xi、Yj组成最优匹配对；然后将剩余的元素组成新的二分图，并根据元素间最优局部距离进行匹配。本发明考虑了元素之间的距离对匹配结果的影响，在保证匹配质量的同时，保证匹配数量。

摘要： 本发明提供了一种基于包的最优局部修复码构造方法，包括：根据最优局部修复码的已知参数构造一个用于生成所述最优局部修复码的规则包；其中，所述已知参数为(k,4,1)，k表示所述最优局部修复码的信息码元个数，4表示所述最优局部修复码的修复集大小，1表示所述最优局部修复码的校验码元为1个；根据区组得到所述最优局部修复码的生成矩阵；其中，所述区组为所述规则包对应的区组；根据所述生成矩阵得到所述最优局部修复码。本发明提供的方法，构造最优局部修复码的过程简单，根据本发明方法构造的最优局部修复码，每个修复集大小最大能达到4，从而增强了系统的并行修复能力。

摘要： 本发明提供一种最优控制系统(10)，包括对局部装置(4)进行控制的局部控制部(31)、对多个局部控制部(31)进行综合控制的总控制装置(2)、位于局部控制部(31)和总控制装置(2)之间并对在它们之间收发的控制信息进行标准化的控制信息标准化接口(1)。并且，控制信息标准化接口(1)具备控制条件信息存储部(12)和物理量变换部(11)，其中该控制条件信息存储部(12)存储对于局部装置(4)的控制由规定的标准物理量表示的制约条件和评价函数、以及属性信息，该物理量变换部(11)将从局部装置(4)取得的局部物理状态量变换为标准物理状态量，并且将通过总控制装置(2)算出的最优控制目标值变换为局部控制目标值。从而可进行多个控制参数的最优化并且减少该控制系统的建立所需要的时间和步骤。

摘要： 本发明公开了一种基于组合逻辑与最优LS‑SVM的局部放电故障诊断方法，属于高电压领域中的局部放电故障诊断领域。首先，建立不同局部放电故障模型，对不同局部放电故障模型进行信号采集，得到不同局部放电信号PDij；其次，求取局部放电信号PDij的信息熵H(PDij)、奇异熵TSE(PDij)、俏度Kurt(PDij)以及累积量C60(PDij)。然后，提出局部放电组合逻辑特征提取方法，提取出了特征参数Fij。接着，分析了最小二乘支持向量机的原理，并结合粒子优化算法对最小二乘支持向量机加以改进优化，提出了基于最优LS‑SVM的故障分类方法。最后，将随机组合特征提取方法与最优LS‑SVM分类器结合，完成最优LS‑SVM故障分类器的训练与测试，给出诊断结果整体评估。

摘要： 本发明公开了全局与局部信息融合的自动泊车最优路径规划方法及系统，涉及自动泊车路径规划技术领域。根据全局信息规划车辆全局最优路径，并在车辆按照规划路径行驶过程中，实时感知周围环境，进行障碍物预测影响规划路径，实现避障；当到达目标车位后感知车位内或车位口旁具有障碍物影响正常泊入时，则重新规划泊入路径或选择新的目标车位，实现全局与局部结合的最优路径规划，避免了全局或局部下单独规划的弊端，同时更加考虑了动态障碍物未来运动轨迹对行驶路径的影响。

摘要： 本公开涉及用于自主车辆的局部路径规划的最优路径库。描述了用于自主车辆路径规划和路径导航的方法、系统和装置。一个示例系统包括：离线服务器，被配置为生成用于导航地理区域的最优路径的库，其中该地理区域被表示为网格节点地图和定向网格箱地图，以及其中最优路径基于优化准则对应于在网格节点地图中的成对的网格对之间的路径；在自主车辆上的用于存储最优路径的库的存储设备；以及位于自主车辆上的在线服务器，被配置为基于自主车辆的当前位置和当前的前向访问来自存储设备的最优路径的库中的信息，并基于该信息导航自主车辆穿过该地理区域。

摘要： 本发明属于无人驾驶汽车路径规划技术领域，尤其涉及一种基于局部最优性的无人驾驶车辆动态轨迹规划方法。该方法根据道路上障碍物车辆的不同位置与其不同相应的工况，来进行最优参考轨迹的选取并进行动态的轨迹规划。分析无人车换道意图的产生与换道可执行的条件，根据对周围障碍车位置以及速度的预测在决定避障换道的初始时刻拟合出局部最优换道轨迹，进而把这条最优轨迹作为局部参考轨迹。生成无人车可行驶的轨迹簇，并将设计出的速度距离成本代价函数与损失函数相结合，利用非线性模型预测控制筛选出轨迹簇中的最优轨迹。该方法能够在多种复杂工况下实现避障、换道与超车，而且兼顾了无人车中乘客的舒适性与道路行驶效率等性能。

摘要： 本申请公开了一种兼顾全局与局部最优影响的小图斑竞争分裂方法，包括分析影响邻近图斑剖分能力的全局、局部指标；构建层次结构模型；分裂线提取及修正而得到更为合理的最终骨架线。采用本申请公开的方法进行小图斑进行分裂，使得全局占比较高、图斑面积较大、语义邻近的图斑具有更大的“竞争”能力，分类结果可以更好的实现语义类型多层次归并，并十分有利于保持综合前后各地类图斑面积平衡，全局地类的空间分布格局不发生变化。本申请解决当前选取的影响图斑重要性的指标存在局限性的问题，增设反映地类空间整体分布特征的全局性指标；集成各项指标对邻近图斑的剖分能力进行综合计算。

摘要： 本发明公开了一种抑制VFTO的铁氧体磁环局部最优配置设计的确定方法及系统，建立气体绝缘变电站所有一次侧设备在VFTO下的等效电路模型并计算典型工况下关键节点的VFTO波形表征参量；在电站遭受VFTO最严重处加装铁氧体磁环；基于仿真结果，依次修改铁氧体磁环的配置数量、结构尺寸、材料并进行仿真计算；根据仿真计算结果，调整对应的铁氧体磁环配置数量、结构尺寸、材料，确定各个对应参数的局部最优值，调整铁氧体磁环安装位置并进行仿真计算，得到适用于该电站的铁氧体磁环局部最优配置设计方案。本发明能够有效准确地分析出针对给定电站的抑制VFTO的铁氧体磁环配置，大大节省了防护成本、提高了防护的可靠性和有效性。