文章目录

0 引 言

1 相关工作

1.1 聚类分析

1.2 多目标优化函数构造

1.3 QPSO算法

2 基于遗传量子行为粒子群优化算法

3 实验验证与分析

3.1 数据集介绍

3.2 实验设置

3.3 实验分析

4 结 论

文章摘要:传统的传感器阵列优化通常采用单目标优化,忽略了传感器其他重要因素的影响。提出一种基于遗传量子行为粒子群优化(GA-QPSO)算法的传感器阵列多目标优化研究方法。使用信息熵的概念构造传感器的两个目标函数,在量子化粒子群优化(QPSO)算法中引入遗传算法(GA)中的交叉和变异操作,采用自适应更新二者概率的机制。利用所提算法寻求非支配解集,找到对应最优的传感器组合。实验结果表明:所提算法找到了不同阵列大小下的最优组合集,并且减小了原始阵列的规模。另外相比单目标优化,基于多目标优化场景下算法具有更好的分类精度。经过阵列优化后的传感器阵列能够保证更好的输入质量。

文章关键词:电子鼻,传感器阵列,多目标优化,量子行为粒子群优化算法,遗传算法,

项目基金:重庆市教育委员会科学技术研究项目(KJQN201800617),

论文作者:孔宇航 陶洋 梁志芳 

作者单位:重庆邮电大学通信与信息工程学院 

论文DOI: 10.13873/J.1000-9787(2021)09-0061-04

论文分类号: TP18;TP212

相关文献:遗传算法研究进展.《计算机应用研究》

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