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公开(公告)号：CN107422734A
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201710627865.4
申请日：2017-07-28
Applicant: 江西理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于混沌反向花授粉算法的机器人路径规划方法。本发明使用关键节点表示机器人的路径，利用混沌反向花授粉算法优化机器人路径的关键节点。在混沌反向花授粉算法中，引入具有Lorenz混沌权重的反向学习策略，并且将Lorenz混沌序列融入交叉授粉操作和自花授粉操作，增强花授粉算法的全局搜索能力，提高解的质量。本发明能够提高机器人路径规划的效率。
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公开(公告)号：CN107274375A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710553899.3
申请日：2017-07-09
Applicant: 江西理工大学
Abstract: 本发明公开了一种应用高斯反向和声搜索的图像增强方法。本发明采用高斯反向和声搜索算法来优化非完全Beta函数的α和β参数，然后利用优化得到的非完全Beta函数对图像进行非线性变换以增强图像的质量。在高斯反向和声搜索中，将和声库的均值信息融合到高斯变异算子中，并以一定的概率执行反向学习操作加快算法的收敛速度，提高图像增强的效果。本发明能够在一定程度上加快图像增强的速度，提高图像增强的效果。
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公开(公告)号：CN107180277A
公开(公告)日：2017-09-19
申请号：CN201710371440.1
申请日：2017-05-24
Applicant: 江西理工大学
Abstract: 本发明公开了一种应用精英反向和声搜索的无人机巡检路径规划方法。本发明采用精英反向和声搜索来规划无人机的巡检路径。在精英反向和声搜索中，首先执行基于精英反向策略的搜索操作产生新个体，然后选择优秀个体进入下一代和声库，如此循环这个搜索操作过程直至满足终止条件，最后将得到的最优个体解码为无人机的巡检路径，即可实现无人机巡检路径的规划。本发明能够提高无人机巡检路径的规划效率。
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公开(公告)号：CN106647757A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611201644.2
申请日：2016-12-23
Applicant: 江西理工大学
IPC: G05D1/02
CPC classification number: G05D1/0217 , G05D2201/0217
Abstract: 本发明公开了一种基于组合个体差分演化的机器人路径规划方法。本发明采用关键结点的方式表示机器人的路径，并利用组合个体差分演化来优化机器人路径的关键结点。在组合个体差分演化算法中，利用最优个体与随机个体的信息生成组合个体，并以组合个体来引导算法的搜索方向。此外，在搜索过程中执行局部搜索以提高解的质量。本发明能够提高机器人路径规划的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106934501B
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201710162424.1
申请日：2017-03-18
Applicant: 江西理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于组合反向粒子群优化的机器人巡检路径规划方法。本发明利用组合反向粒子群优化算法来规划机器人的巡检路径。在规划过程中，组合反向粒子群优化算法在其演化进程中执行基本粒子群优化算法的搜索算子，同时以一定的概率执行组合反向学习策略生成组合反向种群，并从当前种群和组合反向种群中选择出优秀个体进入新一代种群，从而减少陷入局部最优的概率。本发明能够提高机器人巡检路径规划的效率。
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公开(公告)号：CN106600563B
公开(公告)日：2019-07-02
申请号：CN201611201608.6
申请日：2016-12-23
Applicant: 江西理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于局部搜索差分演化的图像增强方法。本发明采用局部搜索差分演化算法来优化设计非完全Beta函数的参数，然后以优化设计参数的非完全Beta函数对图像进行非线性变换，从而增强图像的质量。在局部搜索差分演化算法中，利用最优个体与随机个体的信息生成差分变异算子的基础个体实现种群多样性与收敛速度的平衡；在搜索过程中，执行局部搜索策略以改进图像增强的效果。本发明能够在一定程度上避免陷入局部最优，提高图像增强的效果。
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公开(公告)号：CN107423838A
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201710246591.4
申请日：2017-04-16
Applicant: 江西理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于混沌引力搜索的车辆路径规划方法。本发明采用混沌引力搜索来规划车辆的路径。在混沌引力搜索中，每个个体存储了各个运输点的顺序权值。在演化进程中，混沌引力搜索先执行引力搜索的基本操作算子，然后随机选择一个个体，并对选择出来的个体执行混沌局部搜索操作，以此增强算法搜索性能。本发明能够提高车辆路径规划的效率。
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公开(公告)号：CN107329473A
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201710553903.6
申请日：2017-07-09
Applicant: 江西理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于均值和声搜索的机器人巡检路径规划方法。本发明采用均值和声搜索来规划机器人的巡检路径。在均值和声搜索中，首先计算和声库中所有个体的均值，然后利用均值信息作为生成新个体的基点，并将和声库的均值信息与和声库中的最优个体相融合作为高斯变异算子的引导方向，以此增强算法的搜索性能，提高机器人巡检路径规划的效率。本发明能够在一定程度上提高机器人巡检路径规划的效率。
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公开(公告)号：CN106959360A
公开(公告)日：2017-07-18
申请号：CN201710162428.X
申请日：2017-03-18
Applicant: 江西理工大学
IPC: G01N33/18
CPC classification number: G01N33/18
Abstract: 本发明公开了一种应用反向差分演化的稀土矿区农田水体pH值软测量方法。本发明采用支持向量机作为稀土矿区农田水体pH值的软测量模型，并利用反向差分演化算法来优化支持向量机的训练参数。在优化过程中，反向差分演化算法在其搜索过程中执行差分演化的基本操作算子，并以一定的概率执行改进的反向学习策略产生一个反向种群，然后在当前种群和反向种群中选择出优秀个体进入下一代种群，以此提高算法的全局搜索能力。本发明能够提高稀土矿区农田水体pH值软测量的精度。
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