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最新的智能優(yōu)化算法（最新的智能優(yōu)化算法研究）

發(fā)布時(shí)間：2023-04-13 10:06:03 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 148

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于最新的智能優(yōu)化算法的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

1、智能優(yōu)化算法：平衡優(yōu)化器算法
2、仿生智能優(yōu)化算法與梯度類的區(qū)別
3、智能優(yōu)化算法生成的解一直都不太好怎么辦
4、智慧工地中的圖像傳感技術(shù)的應(yīng)用進(jìn)展

最新的智能優(yōu)化算法（最新的智能優(yōu)化算法研究）

一、智能優(yōu)化算法：平衡優(yōu)化器算法

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摘要：平衡優(yōu)化器（equilibrium optimizer, EO）是于2020年提出的一種全新的基于控制容積質(zhì)量平衡物理現(xiàn)象啟發(fā)的優(yōu)化算法。具有尋優(yōu)能力強(qiáng)，收斂速度快的特點(diǎn)。

平衡優(yōu)化器(equilibrium optimizer, EO) 主要是受控制容積強(qiáng)混合型動(dòng)態(tài)質(zhì)量平衡的物理啟發(fā)式優(yōu)化算法。質(zhì)量平衡方程體現(xiàn)了控制容積內(nèi)質(zhì)量進(jìn)入、離開及生成的物理過(guò)程，一般采用一階微分方程來(lái)描述，如下：

式中為控制容積；為控制容積內(nèi)的濃度；為流進(jìn)或流出控制容積的容量流率；表示控制容積內(nèi)部在無(wú)質(zhì)量生成(即平衡狀態(tài)下)時(shí)的濃度；為控制容積內(nèi)部的質(zhì)量生成速率。

通過(guò)求解式(1)描述的微分方程，可求得:

式中為指數(shù)項(xiàng)系數(shù)；為流動(dòng)率；為控制容積在時(shí)間的初始濃度。

平衡優(yōu)化器主要基于式(2)展開迭代尋優(yōu)。對(duì)于一個(gè)優(yōu)化問(wèn)題，等式左邊的濃度代表新產(chǎn)生的當(dāng)前解；代表上一次迭代得到的解；代表算法當(dāng)前找到的最好的解。類似經(jīng)典 PSO 算法速度更新方程，這里的濃度即代表個(gè)體的解，解的更新包括了當(dāng)前最優(yōu)解附近的局部搜索和尋優(yōu)空間內(nèi)的全局隨機(jī)搜索，如圖 1所示。為滿足不同問(wèn)題的優(yōu)化需求，算法對(duì)具體的操作過(guò)程及參數(shù)設(shè)計(jì)如下：

2)平衡狀態(tài)池：為提高算法的全局搜索能力，避免陷入低質(zhì)量的局部最優(yōu)解，式(2)中的平衡狀態(tài)(即最優(yōu)個(gè)體)將從 5 個(gè)當(dāng)前最優(yōu)的候選解里面選擇(見圖 1)，這些候選解構(gòu)成的平衡狀態(tài)池如下：

式中分別為截止當(dāng)前迭代找到的最好的四個(gè)解；代表這四個(gè)解的平均狀態(tài)。值得注意的是，這 5 個(gè)候選解被選擇的概率是一樣的，均為 0.2。

式中為生成速率控制參數(shù)向量；為隨機(jī)數(shù)向量，其維度跟優(yōu)化空間維度一致，每個(gè)元素值均為 0 至 1 的隨機(jī)數(shù)；為 0 至 1 范圍內(nèi)的隨機(jī)數(shù)。

算法流程：

Step1.初始化算法參數(shù)

Step2.計(jì)算適應(yīng)度值

Step3.根據(jù)式（5）確定當(dāng)前平衡池狀態(tài)。

Step4.根據(jù)式（6）更新指數(shù)項(xiàng)系數(shù)。

Step5.根據(jù)式（7）（8）更新質(zhì)量生成系數(shù)

Step6.根據(jù)式（9）更新個(gè)體當(dāng)前解

step7.判斷是否滿足停止條件，如果滿足則輸出最終結(jié)果，否則重復(fù)Step2-Step6。

[1]楊蕾,李勝男,黃偉,張丹,楊博,張孝順.基于平衡優(yōu)化器的含高比例風(fēng)光新能源電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化[J/OL].電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào):1-9[2020-12-18]. https://doi.org/10.19635/j.cnki.csu-epsa.000555 .

[1]Afshin Faramarzi,Mohammad Heidarinejad,Brent Stephens,Seyedali Mirjalili. Equilibrium optimizer: A novel optimization algorithm[J]. Knowledge-Based Systems,2020,191.

https://mianbaoduo.com/o/bread/YZWYmZlu

https://mianbaoduo.com/o/bread/YZaYmJZu

二、仿生智能優(yōu)化算法與梯度類的區(qū)別

仿生智能優(yōu)化算法與梯度類的區(qū)別在于運(yùn)算速度。仿生智能優(yōu)化算法運(yùn)算速度較快。仿生優(yōu)化算法是一類模擬自然生物進(jìn)化或者群體社會(huì)行為的隨機(jī)搜索方法的統(tǒng)稱。梯度算法分為梯度上升算法和梯度下降算法。梯度下降算法的基本思想是：要找到某函數(shù)的最小值。

三、智能優(yōu)化算法生成的解一直都不太好怎么辦

首先，你可以檢查一下智能優(yōu)化算法的輸入數(shù)據(jù)，看看有沒(méi)有什么地方偏差。如果輸入數(shù)據(jù)有誤，可以嘗試修改輸入數(shù)據(jù)來(lái)獲得更好的結(jié)果。

此外，你還可以通過(guò)更改優(yōu)化算法的參數(shù)來(lái)改善結(jié)果。例如，如果你發(fā)現(xiàn)算法中的某些步驟不太適合你的任務(wù)，可以嘗試更改相應(yīng)的參數(shù)，以便獲得更好的結(jié)果

四、智慧工地中的圖像傳感技術(shù)的應(yīng)用進(jìn)展

本文內(nèi)容來(lái)自以下文章：

楊曉嬌,于忠,冮軍.智慧工地中的圖像傳感技術(shù)的應(yīng)用進(jìn)展[J].四川建筑,2021,41(S1):41-44.

摘要：文章對(duì)智慧工地中的圖像傳感技術(shù)的發(fā)展歷程、以及圖像技術(shù)、視頻技術(shù)、激光雷達(dá)點(diǎn)云技術(shù)在建筑工地中的應(yīng)用作介紹，并介紹了智能算法在圖像處理技術(shù)領(lǐng)域的發(fā)展應(yīng)用。最后提出為了更好地滿足施工監(jiān)管的需求，圖像技術(shù)可以通過(guò)視頻技術(shù)、激光雷達(dá)點(diǎn)云技術(shù)在時(shí)間、空間上進(jìn)行交叉驗(yàn)證，以提高圖像識(shí)別的準(zhǔn)確性。在智能算法與圖像耦合技術(shù)方面應(yīng)結(jié)合三維技術(shù)形成更加準(zhǔn)確地實(shí)時(shí)反饋信號(hào)指導(dǎo)工程施工。

關(guān)鍵詞：圖像傳感技術(shù); 視頻技術(shù); 激光雷達(dá)點(diǎn)云技術(shù); 智能算法

智慧工地和智慧建筑的興起與當(dāng)今智能化、信息化的發(fā)展有著緊密的聯(lián)系。隨著我國(guó)城鎮(zhèn)化進(jìn)程的加快，建筑施工過(guò)程日益復(fù)雜，施工現(xiàn)場(chǎng)安全問(wèn)題，如勞務(wù)人員安全帽和安全繩佩戴、施工現(xiàn)場(chǎng)臨時(shí)用電混亂、臨邊防護(hù)等問(wèn)題，也日益凸顯出來(lái)，使得傳統(tǒng)施工安全監(jiān)管技術(shù)已經(jīng)無(wú)法滿足目前現(xiàn)場(chǎng)施工安全的要求。借助計(jì)算機(jī)和人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，圖像傳感技術(shù)憑借 處理精度高、靈活性強(qiáng)、再現(xiàn)性好、適用面廣等特點(diǎn) 成功應(yīng)用于建筑施工安全管理等過(guò)程，為項(xiàng)目管理人員提供施工現(xiàn)場(chǎng)的安全隱患、施工動(dòng)態(tài)及進(jìn)度的實(shí)時(shí)反饋，提高了建筑施工安全管理效率。

進(jìn)入21世紀(jì)，圖像傳感技術(shù)的應(yīng)用范圍被逐漸拓寬，甚至在某些領(lǐng)域已經(jīng)取得突破。然而，對(duì)計(jì)算機(jī)計(jì)算速度、存儲(chǔ)容量要求較高，圖像處理使用頻帶較寬、以及在成像、傳輸方面還有一定的技術(shù)難度等因素，制約了圖像傳感技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展。

目前，智慧工地系統(tǒng)中包含了大量的各類傳感器和核心的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理技術(shù)，也由此帶來(lái)了大量的數(shù)據(jù)獲取、傳遞和處理。隨著智能技術(shù)的發(fā)展，視頻圖像信息在建筑信息數(shù)據(jù)中的占比越來(lái)越大，利用圖像傳感技術(shù)對(duì)建筑施工進(jìn)度、人員安全帶和防護(hù)柵欄等安全裝置狀態(tài)識(shí)別、工程質(zhì)量評(píng)價(jià)以及施工現(xiàn)場(chǎng)揚(yáng)塵監(jiān)測(cè)等過(guò)程進(jìn)行實(shí)時(shí)反饋，實(shí)現(xiàn)建筑施工過(guò)程中的信息識(shí)別、安全監(jiān)管、決策分析等功能，使得圖像傳感技術(shù)成為建筑施工管理過(guò)程中的重要技術(shù)手段之一。

1 圖像及視頻傳感技術(shù)在智慧工地中的應(yīng)用

1.1 圖像技術(shù)在建筑工地中的應(yīng)用

圖像技術(shù)總體上可以分為 圖像分析、圖像重建和圖像的像質(zhì)改善 三大部分，在建筑施工中圖像技術(shù)一般用于圖像分析，如人臉識(shí)別、安全帽/繩識(shí)別、火災(zāi)識(shí)別、混凝土結(jié)構(gòu)監(jiān)控等。

1. 2 視頻技術(shù)在建筑工地的應(yīng)用

建筑工地是一個(gè)復(fù)雜龐大的區(qū)域，利用視頻技術(shù)對(duì)建筑物內(nèi)部各個(gè)位置情況進(jìn)行監(jiān)管，對(duì)建筑施工現(xiàn)場(chǎng)安全管理進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控。從現(xiàn)有的研究和應(yīng)用案例來(lái)看，建筑工地對(duì)視頻監(jiān)控的需求主要集中在: 地基基礎(chǔ)、地面施工、高層作業(yè)以及文明施工檢查 等階段。其中， 安全問(wèn)題 是各個(gè)階段最突出的問(wèn)題之一，利用視頻技術(shù)對(duì)施工現(xiàn)場(chǎng)的深基坑、高邊坡支護(hù)安全、模板工程安全、臨邊洞口防護(hù)、腳手架搭設(shè)安全等過(guò)程進(jìn)行監(jiān)管，既減輕了監(jiān)管人員的工作強(qiáng)度，又加強(qiáng)了建設(shè)行政主管部門以及監(jiān)管機(jī)構(gòu)的調(diào)控監(jiān)控力度，提高了工作效率。

1.3 激光雷達(dá)點(diǎn)云技術(shù)在建筑工地的應(yīng)用

近年來(lái)，利用激光雷達(dá)技術(shù)處理大規(guī)模的地理空間數(shù)據(jù)，發(fā)展了計(jì)算機(jī)視覺、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)。從有關(guān)于建筑重建、圖像以及激光雷達(dá)建模的文獻(xiàn)中發(fā)現(xiàn)，其中很大一部分內(nèi)容致力于基于圖像的方法進(jìn)行 建筑重建 。激光雷達(dá)利用點(diǎn)云成型技術(shù)能快速獲取大范圍區(qū)域表面采樣點(diǎn)的三維空間數(shù)據(jù)，正是由于其在建模工作上的高效性，因而在 建筑規(guī)劃、建筑施工以及文物保護(hù)等 方面起到了重要作用。

2 智能算法對(duì)于圖像技術(shù)在智慧建筑領(lǐng)域發(fā)展的影響

2.1 智能算法在圖像處理技術(shù)中的發(fā)展

智能算法自提出以來(lái)就引起了國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者的廣泛關(guān)注，經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展和創(chuàng)造，智能優(yōu)化算法已成功應(yīng)用在國(guó)民經(jīng)濟(jì)的各個(gè)領(lǐng)域，為生產(chǎn)生活中的許多復(fù)雜問(wèn)題提供了一個(gè)高效可行的解決方案，成為了學(xué)術(shù)領(lǐng)域中一個(gè)重要的研究方向。其中比較經(jīng)典的智能優(yōu)化算法有: 遺傳算法(GA)、蟻群算法(ACO)、粒子群算法(PSO)、差分進(jìn)化算法(DE)、混合蛙跳算法(SFLA)、人工蜂群算法 等。 在圖像處理技術(shù)上蟻群算法和粒子群算法是最常用的算法 。

總的來(lái)說(shuō)，智能算法用于圖像處理技術(shù)的優(yōu)化具有兩個(gè)方面的重要作用。一是基于大數(shù)據(jù)信息平臺(tái)的信息匯總數(shù)據(jù)智能處理分析，引導(dǎo)圖像處理技術(shù)的優(yōu)化和發(fā)展; 二是基于大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)于數(shù)字信號(hào)的處理架構(gòu)以及模型優(yōu)化，能夠有效輔助現(xiàn)有圖像處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)圖像處理技術(shù)的快速升級(jí)。

2.2 智能算法和圖像耦合技術(shù)對(duì)傳感建模方法的改進(jìn)

利用 智能算法與圖像耦合技術(shù) 處理施工過(guò)程中火災(zāi)識(shí)別、污染識(shí)別、勞務(wù)人員安全識(shí)別等問(wèn)題具有高速、便捷等特點(diǎn)。智能算法與圖像之間的耦合技術(shù)主要利用圖像本身具有的張量結(jié)構(gòu)，且張量結(jié)構(gòu)具有良好的表達(dá)能力和計(jì)算特性，因此可以利用智能算法對(duì)張量結(jié)構(gòu)進(jìn)行分解并快速而高質(zhì)量對(duì)圖像進(jìn)行壓縮和提取相關(guān)特征信息，從而可以利用獲取的信息進(jìn)行快速的傳感建模。施工現(xiàn)場(chǎng)的大氣污染防治作為建筑工地的重要工作之一，利用圖像處理技術(shù)對(duì)施工過(guò)程中的揚(yáng)塵、裸土覆蓋等問(wèn)題進(jìn)行智能識(shí)別，通過(guò)智能算法與圖像之間的耦合技術(shù)對(duì)施工現(xiàn)場(chǎng)的揚(yáng)塵、煙霧、裸土等信息進(jìn)行提取傳感建模，實(shí)現(xiàn)快速識(shí)別、抓取、處理等功能，并生成相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型對(duì)施工過(guò)程進(jìn)行預(yù)測(cè)、評(píng)估等，指導(dǎo)施工現(xiàn)場(chǎng)管理。

然而，智能算法與圖像耦合技術(shù)的傳感建模方法僅僅是獲取圖像中的 二維數(shù)據(jù)信息 進(jìn)行快速建模，對(duì)施工現(xiàn)場(chǎng)出現(xiàn)的問(wèn)題作出的響應(yīng)更多只是簡(jiǎn)單提取建模、分析、以及預(yù)警等，很難進(jìn)一步提高精度。因此，智能算法與圖像之間的耦合技術(shù)應(yīng)結(jié)合三維技術(shù)進(jìn)行更加精確的數(shù)據(jù)信息提取，從而形成精度更高的實(shí)時(shí)反饋、預(yù)測(cè)模型、評(píng)價(jià)模型等指導(dǎo)現(xiàn)場(chǎng)施工實(shí)現(xiàn)精確識(shí)別、預(yù)測(cè)告警、以及深度治理等功能。

3 總結(jié)和展望

本文主要對(duì)圖像傳感技術(shù)的發(fā)展歷程，以及 圖像技術(shù)、視頻技術(shù)、激光雷達(dá)點(diǎn)云技術(shù) 在建筑中的應(yīng)用進(jìn)行了概述，指出隨著建筑施工過(guò)程的日益復(fù)雜，建筑體量增大，僅僅依靠圖像識(shí)別技術(shù)對(duì)勞務(wù)人員、安全帽佩戴、煙霧情況進(jìn)行識(shí)別已經(jīng)無(wú)法滿足工地現(xiàn)場(chǎng)管理的要求，因此目前圖像技術(shù)應(yīng)與視頻技術(shù)相結(jié)合，以提高圖像識(shí)別的準(zhǔn)確性。并提出利用激光雷達(dá)點(diǎn)云與視頻圖像技術(shù)對(duì)施工過(guò)程中的揚(yáng)塵、裸土識(shí)別等進(jìn)行交叉驗(yàn)證，以提高識(shí)別精度，實(shí)現(xiàn)建筑施工污染源的精準(zhǔn)定位、智能預(yù)測(cè)、深度治理。文中還對(duì)智能算法、以及其在圖像處理技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行了介紹，提出智能算法與圖像耦合技術(shù)對(duì)于傳感建模方法應(yīng)結(jié)合三維技術(shù)進(jìn)行更加精確的數(shù)據(jù)信息提取，從而形成精度更高的實(shí)時(shí)反饋、各類模型等指導(dǎo)現(xiàn)場(chǎng)工地施工。

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