基于自适应局部搜索的进化多目标稀疏重构方法

作     者：刘昊霖 池金龙 邓清勇 彭鑫 裴廷睿 Liu Haolin;Chi Jinlong;Deng Qingyong;Peng Xin;Pei Tingrui

作者机构：湘潭大学信息工程学院湖南湘潭411105 物联网与信息安全湖南省重点实验室(湘潭大学)湖南湘潭411105 湖南理工学院信息科学与工程学院湖南岳阳414000 

基　　金：国家自然科学基金项目(61672447,61602398,61772195) 湖南省自然科学基金项目(2017JJ3316,2018JJ2156) 湖南省教育厅科学研究项目(16C1547)~~ 

出 版 物：《计算机研究与发展》 (Journal of Computer Research and Development)

年 卷 期：2019年第56卷第7期

页      码：1420-1431页

摘      要：在稀疏重构中,重构误差项和稀疏项通常使用一个正则化参数聚合成单目标函数,很难实现 2个目标的均衡优化,这个缺陷通常导致稀疏重构精度低.为此,提出一种自适应局部搜索的多目标进化算法.首先,基于范数和l1范数和l1/2范数分别设计了2种梯度迭代软阈值法的局部搜索方法求得相应解,这2种局部搜索方法可以提高解的收敛速度和精确度;其次,通过比较对应的目标函数值来竞争选取每轮的优胜解;然后,采用基于竞争成功率的自适应择优局部搜索方法来产生后期解;最后,在帕雷托前沿面的膝盖区域上采用角度法选取最优解.实验结果表明:测量误差和稀疏项可以达到平衡,在重构精度方面,提出的方法远高于现有的传统单目标方法.相比于StEMO算法,当测量维度 M =600时,该方法可以提高33.8%;当噪声强度δ=0.002时可以提高82.7%;当稀疏率 K/N =0.3时可以提高7.38%.

主 题 词：稀疏重构 多目标优化 自适应局部搜索 正则化 软阈值 

学科分类：0810[工学-土木类] 12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 0808[工学-自动化类] 0839[0839] 081104[081104] 08[工学] 081203[081203] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.7544/issn1000-1239.2019.20180557

馆 藏 号：203692879...