發(fā)布時(shí)間：2018-10-29 20:19

【摘要】：為高效處理3D視線跟蹤技術(shù)中的非線性優(yōu)化問(wèn)題,使系統(tǒng)滿足實(shí)時(shí)準(zhǔn)確及穩(wěn)定性需求,以差分進(jìn)化(differential evolution,DE)為核心,結(jié)合混合蛙跳算法(shuffled frog-leaping algorithm,SFLA)及Nelder-Mead單純形法算法思想,提出了一種新型混合算法,即DE-SFL-NM混合算法。利用無(wú)窮乘積的性質(zhì)對(duì)DE-SFL-NM進(jìn)行了收斂性分析,并得出依概率收斂結(jié)論。使用包含單、多模態(tài)的10個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)的數(shù)值實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行比較,驗(yàn)證了該算法在收斂速度、求解精度及魯棒性能方面的有效性和進(jìn)步性。同時(shí),應(yīng)用DE-SFL-NM快速且精準(zhǔn)地求解了3D視線跟蹤系統(tǒng)中的角膜曲率中心。
[Abstract]:In order to efficiently deal with the nonlinear optimization problem in 3D line of sight tracking technology and make the system meet the requirements of real-time accuracy and stability, the differential evolution (differential evolution,DE) is taken as the core and the hybrid leapfrog algorithm (shuffled frog-leaping algorithm,) is combined. SFLA) and Nelder-Mead simplex algorithm, a new hybrid algorithm, DE-SFL-NM hybrid algorithm, is proposed. By using the property of infinite product, the convergence of DE-SFL-NM is analyzed, and the conclusion of convergence according to probability is obtained. The numerical results of 10 benchmark functions including single and multi-modal are compared to verify the effectiveness and progressiveness of the proposed algorithm in terms of convergence speed, solution accuracy and robustness. At the same time, the center of corneal curvature in 3D line of sight tracking system is solved quickly and accurately by DE-SFL-NM.
【作者單位】： 西安電子科技大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院;西安電子科技大學(xué)通信工程學(xué)院;
【基金】：高等學(xué)校學(xué)科創(chuàng)新引智基地“111”計(jì)劃(B08038)資助課題
【分類號(hào)】：TP18

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本文編號(hào)：2298705