- 张振威;王红成;
为解决非约束场景下的车牌识别精度问题，提出一种能够适应非约束场景并识别不同类型单车牌以及多车牌的自动车牌识别模型。该模型应用数据迁移技术，通过YOLOv5检测车辆并通过后处理筛选有效车辆目标，经检测并矫正后，通过ResNet18以及双向长短期记忆网络BLSTM网络结合连接时序分类损失CTC识别车牌字符。在模型训练过程中使用数据增强技术进一步提高了模型性能。该模型在CCPD以及AOLP的多个子数据集上进行了测试，展现出了优于其它方法识别精度和识别速度。
2024年01期 v.31;No.139 20-27页 [查看摘要][在线阅读][下载 1370K] [下载次数：1204 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：8 ] |[阅读次数：1 ] - 蒙毅;魏文红;吴帅;
基于分解的多目标优化算法是解决多目标优化问题的有效方法，其主要思想是通过一组均匀分布的权重向量对目标进行加权，形成不同的子问题，在其邻域内通过协同进化得到帕累托最优解集。然而，这些均匀分布的权重向量不能很好地适应所有前沿形状的多目标问题，导致解集的多样性下降。为使算法能够高效地判断前沿类型，并有效地调整权重向量，本文提出了基于角度轨迹和自适应权重的改进MOEA/D算法，该算法通过基于角度的聚类方法，降低聚类时间复杂度，并利用聚类-合并策略，提高对前沿划分的准确性。在根据聚类结果判断出前沿类型后，算法根据其前沿类型，采用根据角度划分区域的分配策略，或是根据前沿分段长度和数量分配。这样可以有效地分配计算资源，提高多目标问题求解的效率，通过实验证明，算法的分配策略行之有效，能提高尖峰、长尾和不连续前沿的解集多样性，在收敛性和多样性上均优于对比算法。
2024年01期 v.31;No.139 28-36+52页 [查看摘要][在线阅读][下载 1516K] [下载次数：155 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：1 ] |[阅读次数：1 ] - 姚鹏;段兴锋;
在船舶大型化的发展以及港口资源日益紧张的趋势下，拖轮调度作为减少港口拥堵与节约港口资源的重要手段，成为当前亟待解决的问题。通过以拖轮空驶燃油成本与拖轮助航燃油成本为目标函数，构建多停泊基地条件下的多目标拖轮调度模型，提出一种混合小生境灰狼算法(Hybrid Niche Grey Wolf Optimization, HNGWO)进行求解，针对拖轮调度问题的整数规划特点引入交叉修正更新策略，以加强算法的收敛性能，最后分别采用CPLEX、GA、PSO、GWO、HNGWO对多规模算例的求解结果进行对比分析。结果表明，HNGWO相比于GA、PSO的最优值平均优化比例可达5.07%,相比于GWO的收敛速度平均优化比例为13.23%,并输出中等规模下的收敛曲线与最优调度方案甘特图，直观展示了改进算法的求解效果与收敛速度，为提高港口通行效率与经济效益提供了参考方案。
2024年01期 v.31;No.139 37-43页 [查看摘要][在线阅读][下载 1192K] [下载次数：407 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：3 ] |[阅读次数：3 ] - 陈志鹏;李环;魏文红;
针对乌鸦搜索算法存在收敛精度低，寻优速度慢，位置更新存在盲目性等缺陷，提出了一种融合多策略改进的自适应乌鸦搜索算法(Adaptive Crow Search Algorithm with Multiple Strategy Improvements, ACSA)。首先，通过引入一种记忆遗忘机制，不仅提高了算法的收敛速度和精度，而且能够保持种群的多样性。当个体乌鸦发现存在跟随者时，引入了黄金正弦算法进行位置更新，克服了位置更新存在盲目性的不足，从而提高了算法的收敛精度。同时改进了自适应感知概率和飞行步长，以此提高算法的寻优速度和精度。将本算法运用于13个基准测试函数和三杆桁架的设计问题，并同其他的算法进行试验对比，并将实验结果进行Wilcoxon秩和检验以及Friedman检验。实验结果表明，改进后的算法在函数优化以及三杆桁架的工程优化问题上，均能够较好地寻优求解，算法的求解精度和收敛速度均得到了一定的提升。
2024年01期 v.31;No.139 44-52页 [查看摘要][在线阅读][下载 1206K] [下载次数：254 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：2 ]