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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)布時間：2023-04-13 10:06:03 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 148

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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，收斂速度快的特點。

平衡優(yōu)化器(equilibrium optimizer, EO) 主要是受控制容積強混合型動態(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)量進入、離開及生成的物理過程，一般采用一階微分方程來描述，如下：

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

通過求解式(1)描述的微分方程，可求得:

式中為指數(shù)項系數(shù)；為流動率；為控制容積在時間的初始濃度。

平衡優(yōu)化器主要基于式(2)展開迭代尋優(yōu)。對于一個優(yōu)化問題，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)的全局隨機搜索，如圖 1所示。為滿足不同問題的優(yōu)化需求，算法對具體的操作過程及參數(shù)設(shè)計如下：

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)個體)將從 5 個當(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解；代表這四個解的平均狀態(tài)。值得注意的是，這 5 個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；為隨機數(shù)向量，其維度跟優(yōu)化空間維度一致，每個元素值均為 0 至 1 的隨機數(shù)；為 0 至 1 范圍內(nèi)的隨機數(shù)。

算法流程：

Step1.初始化算法參數(shù)

Step2.計算適應(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)無功優(yōu)化[J/OL].電力系統(tǒng)及其自動化學(xué)報: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)別在于運算速度。仿生智能優(yōu)化算法運算速度較快。仿生優(yōu)化算法是一類模擬自然生物進化或者群體社會行為的隨機搜索方法的統(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)來獲得更好的結(jié)果。

此外，你還可以通過更改優(yōu)化算法的參數(shù)來改善結(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)用進展

本文內(nèi)容來自以下文章：

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

摘要：文章對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)、激光雷達點云技術(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)可以通過視頻技術(shù)、激光雷達點云技術(shù)在時間、空間上進行交叉驗證，以提高圖像識別的準(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)確地實時反饋信號指導(dǎo)工程施工。

關(guān)鍵詞：圖像傳感技術(shù); 視頻技術(shù); 激光雷達點云技術(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。隨著我國城鎮(zhèn)化進程的加快，建筑施工過程日益復(fù)雜，施工現(xiàn)場安全問題，如勞務(wù)人員安全帽和安全繩佩戴、施工現(xiàn)場臨時用電混亂、臨邊防護等問題，也日益凸顯出來，使得傳統(tǒng)施工安全監(jiān)管技術(shù)已經(jīng)無法滿足目前現(xiàn)場施工安全的要求。借助計算機和人工智能技術(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、再現(xiàn)性好、適用面廣等特點 成功應(yīng)用于建筑施工安全管理等過程，為項目管理人員提供施工現(xiàn)場的安全隱患、施工動態(tài)及進度的實時反饋，提高了建筑施工安全管理效率。

進入21世紀，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，對計算機計算速度、存儲容量要求較高，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)實時處理技術(shù)，也由此帶來了大量的數(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)中的占比越來越大，利用圖像傳感技術(shù)對建筑施工進度、人員安全帶和防護柵欄等安全裝置狀態(tài)識別、工程質(zhì)量評價以及施工現(xiàn)場揚塵監(jiān)測等過程進行實時反饋，實現(xiàn)建筑施工過程中的信息識別、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，如人臉識別、安全帽/繩識別、火災(zāi)識別、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

建筑工地是一個復(fù)雜龐大的區(qū)域，利用視頻技術(shù)對建筑物內(nèi)部各個位置情況進行監(jiān)管，對建筑施工現(xiàn)場安全管理進行實時監(jiān)控。從現(xiàn)有的研究和應(yīng)用案例來看，建筑工地對視頻監(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， 安全問題 是各個階段最突出的問題之一，利用視頻技術(shù)對施工現(xiàn)場的深基坑、高邊坡支護安全、模板工程安全、臨邊洞口防護、腳手架搭設(shè)安全等過程進行監(jiān)管，既減輕了監(jiān)管人員的工作強度，又加強了建設(shè)行政主管部門以及監(jiān)管機構(gòu)的調(diào)控監(jiān)控力度，提高了工作效率。

1.3 激光雷達點云技術(shù)在建筑工地的應(yīng)用

近年來，利用激光雷達技術(shù)處理大規(guī)模的地理空間數(shù)據(jù)，發(fā)展了計算機視覺、計算機圖形學(xué)。從有關(guān)于建筑重建、圖像以及激光雷達建模的文獻中發(fā)現(xiàn)，其中很大一部分內(nèi)容致力于基于圖像的方法進行 建筑重建 。激光雷達利用點云成型技術(shù)能快速獲取大范圍區(qū)域表面采樣點的三維空間數(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等 方面起到了重要作用。

2 智能算法對于圖像技術(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就引起了國內(nèi)外眾多學(xué)者的廣泛關(guān)注，經(jīng)過多年的發(fā)展和創(chuàng)造，智能優(yōu)化算法已成功應(yīng)用在國民經(jīng)濟的各個領(lǐng)域，為生產(chǎn)生活中的許多復(fù)雜問題提供了一個高效可行的解決方案，成為了學(xué)術(shù)領(lǐng)域中一個重要的研究方向。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 。

總的來說，智能算法用于圖像處理技術(shù)的優(yōu)化具有兩個方面的重要作用。一是基于大數(shù)據(jù)信息平臺的信息匯總數(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)對于數(shù)字信號的處理架構(gòu)以及模型優(yōu)化，能夠有效輔助現(xiàn)有圖像處理技術(shù)，實現(xiàn)圖像處理技術(shù)的快速升級。

2.2 智能算法和圖像耦合技術(shù)對傳感建模方法的改進

利用 智能算法與圖像耦合技術(shù) 處理施工過程中火災(zāi)識別、污染識別、勞務(wù)人員安全識別等問題具有高速、便捷等特點。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)具有良好的表達能力和計算特性，因此可以利用智能算法對張量結(jié)構(gòu)進行分解并快速而高質(zhì)量對圖像進行壓縮和提取相關(guān)特征信息，從而可以利用獲取的信息進行快速的傳感建模。施工現(xiàn)場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)對施工過程中的揚塵、裸土覆蓋等問題進行智能識別，通過智能算法與圖像之間的耦合技術(shù)對施工現(xiàn)場的揚塵、煙霧、裸土等信息進行提取傳感建模，實現(xiàn)快速識別、抓取、處理等功能，并生成相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型對施工過程進行預(yù)測、評估等，指導(dǎo)施工現(xiàn)場管理。

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 進行快速建模，對施工現(xiàn)場出現(xiàn)的問題作出的響應(yīng)更多只是簡單提取建模、分析、以及預(yù)警等，很難進一步提高精度。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)進行更加精確的數(shù)據(jù)信息提取，從而形成精度更高的實時反饋、預(yù)測模型、評價模型等指導(dǎo)現(xiàn)場施工實現(xiàn)精確識別、預(yù)測告警、以及深度治理等功能。

3 總結(jié)和展望

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

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