基于差分进化的混合蛙跳算法

发布时间：2018-10-29 20:19

【摘要】：为高效处理3D视线跟踪技术中的非线性优化问题,使系统满足实时准确及稳定性需求,以差分进化(differential evolution,DE)为核心,结合混合蛙跳算法(shuffled frog-leaping algorithm,SFLA)及Nelder-Mead单纯形法算法思想,提出了一种新型混合算法,即DE-SFL-NM混合算法。利用无穷乘积的性质对DE-SFL-NM进行了收敛性分析,并得出依概率收敛结论。使用包含单、多模态的10个基准测试函数的数值实验结果进行比较,验证了该算法在收敛速度、求解精度及鲁棒性能方面的有效性和进步性。同时,应用DE-SFL-NM快速且精准地求解了3D视线跟踪系统中的角膜曲率中心。
[Abstract]:In order to efficiently deal with the nonlinear optimization problem in 3D line of sight tracking technology and make the system meet the requirements of real-time accuracy and stability, the differential evolution (differential evolution,DE) is taken as the core and the hybrid leapfrog algorithm (shuffled frog-leaping algorithm,) is combined. SFLA) and Nelder-Mead simplex algorithm, a new hybrid algorithm, DE-SFL-NM hybrid algorithm, is proposed. By using the property of infinite product, the convergence of DE-SFL-NM is analyzed, and the conclusion of convergence according to probability is obtained. The numerical results of 10 benchmark functions including single and multi-modal are compared to verify the effectiveness and progressiveness of the proposed algorithm in terms of convergence speed, solution accuracy and robustness. At the same time, the center of corneal curvature in 3D line of sight tracking system is solved quickly and accurately by DE-SFL-NM.
【作者单位】： 西安电子科技大学数学与统计学院;西安电子科技大学通信工程学院;
【基金】：高等学校学科创新引智基地“111”计划(B08038)资助课题
【分类号】：TP18

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本文编号：2298705