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公开(公告)号：CN111562967B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010387584.8
申请日：2020-05-09
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本申请公开了一种基于启发式算法的虚拟机整合方法，首先将评价已有方案中所有服务器，根据评价结果选出候选服务器和恶劣服务器，然后逐一选取所有恶劣服务器中的虚拟机，使用强插原理遍历所有候选服务器，试图使用恶劣服务器中单个虚拟机换取候选服务器中数个资源需求量综合相近的虚拟机，被换取后的数个虚拟机将尝试填充到其他候选服务器中，不能填充的虚拟机将重新安排到恶劣服务器；最后对恶劣服务器中的所有虚拟机进行重组，使恶劣服务器中的负载变得合理；不断重复这些步骤能够得到接近最优解的虚拟机整合方案；与已有同类算法相比，本申请的整合方法具有高效、快速等优点。
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公开(公告)号：CN109798899B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN201910091593.X
申请日：2019-01-30
Applicant: 广东工业大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种面向海底未知地形搜索的树扩散启发式路径规划方法，包括下述步骤：步骤一，对地图空间进行建模；在二维空间中生成O‑XYZ坐标系，O为原点，X、Y、Z分别对应X、Y、Z轴，并对空间进行离散化处理，在坐标系中生成density*density*density个像素点，其中density表示密度，每一个像素点代表一个位置点；同时对位置点划分为可达点和不可达点，在算法中将可达点标记为0，将不可达点标记为1；本发明在航行器逐步探测海底信息的过程中，可实时运算当前搜索到的路径信息，而不需要待全部海底信息探测完成后再进行运算，节省了在探索过程中浪费的时间。
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公开(公告)号：CN112309577A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011078465.0
申请日：2020-10-10
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明公开了一种优化帕金森语音数据的多模态特征选择方法，包括：建立帕金森语音数据集，基于粒子群算法，初始化种群，依据实数编码方案，确定个体的特征字符串；根据个体适应值将种群中的个体划分至小生境中；更新每个个体的历史最优值和历史最优位置，更新每个小生境中最优个体的位置和适应值；更新每个个体的位置和速度，并根据每个个体的特征字符串，结合帕金森语音数据集评估个体的适应值；将更新完的个体作为新的种群，与所述初始化种群进行比较，得到新一代种群；进行筛选，保留两个种群的最优个体，并且剔除重复个体，得出新一代的种群进行演化；输出每一代的所有最优个体，最优个体的特征组合用于辅助判断是否患有帕金森疾病。
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公开(公告)号：CN109657834A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201811286285.4
申请日：2018-10-31
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应基因长度差分进化算法的海底路径规划方法，包括下述步骤：海底三维模型的建立；将水下三维环境模拟成一个长方体空间，障碍物分布在海底和悬浮在水下空间中，建立直角坐标系X-Y-Z；网格化问题空间为数个边长为r的正方体网格，障碍物的信息就放在这些正方体的顶点上，而且选择的路径点同样分布在正方体的顶点上；正方体的边长r可调节，如果问题空间较小，则其值也同样较小；本发明的初始路径的选取采用快速寻路模型，减少以往算法中随机选取初始路径的不稳定性，使得初始路径的选取更有利于寻出最优路径，从而增加寻路速度。
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公开(公告)号：CN112309577B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202011078465.0
申请日：2020-10-10
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明公开了一种优化帕金森语音数据的多模态特征选择方法，包括：建立帕金森语音数据集，基于粒子群算法，初始化种群，依据实数编码方案，确定个体的特征字符串；根据个体适应值将种群中的个体划分至小生境中；更新每个个体的历史最优值和历史最优位置，更新每个小生境中最优个体的位置和适应值；更新每个个体的位置和速度，并根据每个个体的特征字符串，结合帕金森语音数据集评估个体的适应值；将更新完的个体作为新的种群，与所述初始化种群进行比较，得到新一代种群；进行筛选，保留两个种群的最优个体，并且剔除重复个体，得出新一代的种群进行演化；输出每一代的所有最优个体，最优个体的特征组合用于辅助判断是否患有帕金森疾病。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109977455B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN201910092295.2
申请日：2019-01-30
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于带地形障碍三维空间的蚁群优化路径构建方法，包括下述步骤：步骤一，对地图空间进行建模；在三维空间中生成O‑XYZ坐标系，O为原点，X、Y、Z分别对应X、Y、Z轴，并对空间进行离散化处理，在该坐标系中生成size*size*size个空间点，其中size表示密度，每一个空间点代表一个位置点；本发明的机器人不断通过探测操作获取局部环境，之后使用蚁群算法对获得的局部环境进行处理，筛选出有效的地形信息进行计算，能降低运算的成本；蚁群算法中添加了路径纠正操作和拆分操作能对计算出来的路径进行局部优化，弥补了算法随机性带来的陷入路径局部最优的缺陷。
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公开(公告)号：CN111723897A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010403039.3
申请日：2020-05-13
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群算法的多模态特征选择方法，选取UCI数据集进行预处理操作并且初始化候选群体，然后采用小生境算法把整个种群划分为多个子种群。在每次迭代时，每个子种群独立搜索寻找所在区域的最优解。在迭代演化时，更新每个小生境的全局最优值和每个个体的历史最优值，然后采用粒子群公式更新每个个体的速度和位置。采用跳跃变异操作帮助群体跳出局部最优区域并且采用分类正确率评估每个个体的质量。满足终止条件后，输出最后一代群体并且设计了一个筛选策略挑选出符合要求的多个最优解。本发明能找到多组特征解，给决策者提供更多的选项，有效地解决了特征选择的多模态优化问题。
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公开(公告)号：CN109977455A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910092295.2
申请日：2019-01-30
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于带地形障碍三维空间的蚁群优化路径构建方法，包括下述步骤：步骤一，对地图空间进行建模；在三维空间中生成O‑XYZ坐标系，O为原点，X、Y、Z分别对应X、Y、Z轴，并对空间进行离散化处理，在该坐标系中生成size*size*size个空间点，其中size表示密度，每一个空间点代表一个位置点；本发明的机器人不断通过探测操作获取局部环境，之后使用蚁群算法对获得的局部环境进行处理，筛选出有效的地形信息进行计算，能降低运算的成本；蚁群算法中添加了路径纠正操作和拆分操作能对计算出来的路径进行局部优化，弥补了算法随机性带来的陷入路径局部最优的缺陷。
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公开(公告)号：CN109657834B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN201811286285.4
申请日：2018-10-31
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应基因长度差分进化算法的海底路径规划方法，包括下述步骤：海底三维模型的建立；将水下三维环境模拟成一个长方体空间，障碍物分布在海底和悬浮在水下空间中，建立直角坐标系X‑Y‑Z；网格化问题空间为数个边长为r的正方体网格，障碍物的信息就放在这些正方体的顶点上，而且选择的路径点同样分布在正方体的顶点上；正方体的边长r可调节，如果问题空间较小，则其值也同样较小；本发明的初始路径的选取采用快速寻路模型，减少以往算法中随机选取初始路径的不稳定性，使得初始路径的选取更有利于寻出最优路径，从而增加寻路速度。
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公开(公告)号：CN111563549A
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN202010364563.4
申请日：2020-04-30
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了基于多任务进化算法的医学图像聚类方法，包括以下步骤：S1、提取医学图像的ROI特征描述数据；S2、读入提取医学图像的ROI特征描述数据，运用NMP聚类规则，通过对多个聚类内部指标进行优化，在多任务框架下得到多个聚类结果；S3、利用医生的专家知识从中选出一个最优的结果。本发明更能充分表达医学图像的内涵，能同时优化一个种群得到多个聚类结果，通过跨域交流更容易收敛到全局最优，聚类效果更加明显。
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