最新的智能优化算法（最新的智能优化算法研究）

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本文目录:

• 1、智能优化算法：平衡优化器算法

• 2、仿生智能优化算法与梯度类的区别

• 3、智能优化算法生成的解一直都不太好怎么办

• 4、智慧工地中的图像传感技术的应用进展

一、智能优化算法：平衡优化器算法

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摘要：平衡优化器（equilibrium optimizer, EO）是于2020年提出的一种全新的基于控制容积质量平衡物理现象启发的优化算法。具有寻优能力强，收敛速度快的特点。

平衡优化器(equilibrium optimizer, EO) 主要是受控制容积强混合型动态质量平衡的物理启发式优化算法。质量平衡方程体现了控制容积内质量进入、离开及生成的物理过程，一般采用一阶微分方程来描述，如下：

式中 为控制容积； 为控制容积内的浓度； 为流进或流出控制容积的容量流率； 表示控制容积内部在无质量生成(即平衡状态下)时的浓度； 为控制容积内部的质量生成速率。

通过求解式(1)描述的微分方程，可求得:

式中 为指数项系数； 为流动率； 为控制容积在时间 的初始浓度。

平衡优化器主要基于式(2)展开迭代寻优。对于一个优化问题，等式左边的浓度 代表新产生的当前解； 代表上一次迭代得到的解； 代表算法当前找到的最好的解。类似经典 PSO 算法速度更新方程，这里的浓度即代表个体的解，解的更新包括了当前最优解附近的局部搜索和寻优空间内的全局随机搜索，如图 1所示。为满足不同问题的优化需求，算法对具体的操作过程及参数设计如下：

2)平衡状态池：为提高算法的全局搜索能力，避免陷入低质量的局部最优解，式(2)中的平衡状态(即最优个体)将从 5 个当前最优的候选解里面选择(见图 1)，这些候选解构成的平衡状态池如下：

式中 分别为截止当前迭代找到的最好的四个解； 代表这四个解的平均状态。值得注意的是，这 5 个候选解被选择的概率是一样的，均为 0.2。

式中 为生成速率控制参数向量； 为随机数向量，其维度跟优化空间维度一致，每个元素值均为 0 至 1 的随机数； 为 0 至 1 范围内的随机数。

算法流程：

Step1.初始化算法参数

Step2.计算适应度值

Step3.根据式（5）确定当前平衡池状态。

Step4.根据式（6）更新指数项系数。

Step5.根据式（7）（8）更新质量生成系数

Step6.根据式（9）更新个体当前解

step7.判断是否满足停止条件，如果满足则输出最终结果，否则重复Step2-Step6。

[1]杨蕾,李胜男,黄伟,张丹,杨博,张孝顺.基于平衡优化器的含高比例风光新能源电网无功优化[J/OL].电力系统及其自动化学报: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、仿生智能优化算法与梯度类的区别

仿生智能优化算法与梯度类的区别在于运算速度。仿生智能优化算法运算速度较快。仿生优化算法是一类模拟自然生物进化或者群体社会行为的随机搜索方法的统称。梯度算法分为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：要找到某函数的最小值。

三、智能优化算法生成的解一直都不太好怎么办

首先，你可以检查一下智能优化算法的输入数据，看看有没有什么地方偏差。如果输入数据有误，可以尝试修改输入数据来获得更好的结果。

此外，你还可以通过更改优化算法的参数来改善结果。例如，如果你发现算法中的某些步骤不太适合你的任务，可以尝试更改相应的参数，以便获得更好的结果

四、智慧工地中的图像传感技术的应用进展

本文内容来自以下文章：

杨晓娇,于忠,冮军.智慧工地中的图像传感技术的应用进展[J].四川建筑,2021,41(S1):41-44.

摘要：文章对智慧工地中的图像传感技术的发展历程、以及图像技术、视频技术、激光雷达点云技术在建筑工地中的应用作介绍，并介绍了智能算法在图像处理技术领域的发展应用。最后提出为了更好地满足施工监管的需求，图像技术可以通过视频技术、激光雷达点云技术在时间、空间上进行交叉验证，以提高图像识别的准确性。在智能算法与图像耦合技术方面应结合三维技术形成更加准确地实时反馈信号指导工程施工。

关键词：图像传感技术; 视频技术; 激光雷达点云技术; 智能算法

智慧工地和智慧建筑的兴起与当今智能化、信息化的发展有着紧密的联系。随着我国城镇化进程的加快，建筑施工过程日益复杂，施工现场安全问题，如劳务人员安全帽和安全绳佩戴、施工现场临时用电混乱、临边防护等问题，也日益凸显出来，使得传统施工安全监管技术已经无法满足目前现场施工安全的要求。借助计算机和人工智能技术的快速发展，图像传感技术凭借 处理精度高、灵活性强、再现性好、适用面广等特点 成功应用于建筑施工安全管理等过程，为项目管理人员提供施工现场的安全隐患、施工动态及进度的实时反馈，提高了建筑施工安全管理效率。

进入21世纪，图像传感技术的应用范围被逐渐拓宽，甚至在某些领域已经取得突破。然而，对计算机计算速度、存储容量要求较高，图像处理使用频带较宽、以及在成像、传输方面还有一定的技术难度等因素，制约了图像传感技术的进一步发展。

目前，智慧工地系统中包含了大量的各类传感器和核心的数据实时处理技术，也由此带来了大量的数据获取、传递和处理。随着智能技术的发展，视频图像信息在建筑信息数据中的占比越来越大，利用图像传感技术对建筑施工进度、人员安全带和防护栅栏等安全装置状态识别、工程质量评价以及施工现场扬尘监测等过程进行实时反馈，实现建筑施工过程中的信息识别、安全监管、决策分析等功能，使得图像传感技术成为建筑施工管理过程中的重要技术手段之一。

1 图像及视频传感技术在智慧工地中的应用

1.1 图像技术在建筑工地中的应用

图像技术总体上可以分为 图像分析、图像重建和图像的像质改善 三大部分，在建筑施工中图像技术一般用于图像分析，如人脸识别、安全帽/绳识别、火灾识别、混凝土结构监控等。

1. 2 视频技术在建筑工地的应用

建筑工地是一个复杂庞大的区域，利用视频技术对建筑物内部各个位置情况进行监管，对建筑施工现场安全管理进行实时监控。从现有的研究和应用案例来看，建筑工地对视频监控的需求主要集中在: 地基基础、地面施工、高层作业以及文明施工检查 等阶段。其中， 安全问题 是各个阶段最突出的问题之一，利用视频技术对施工现场的深基坑、高边坡支护安全、模板工程安全、临边洞口防护、脚手架搭设安全等过程进行监管，既减轻了监管人员的工作强度，又加强了建设行政主管部门以及监管机构的调控监控力度，提高了工作效率。

1.3 激光雷达点云技术在建筑工地的应用

近年来，利用激光雷达技术处理大规模的地理空间数据，发展了计算机视觉、计算机图形学。从有关于建筑重建、图像以及激光雷达建模的文献中发现，其中很大一部分内容致力于基于图像的方法进行 建筑重建 。激光雷达利用点云成型技术能快速获取大范围区域表面采样点的三维空间数据，正是由于其在建模工作上的高效性，因而在 建筑规划、建筑施工以及文物保护等 方面起到了重要作用。

2 智能算法对于图像技术在智慧建筑领域发展的影响

2.1 智能算法在图像处理技术中的发展

智能算法自提出以来就引起了国内外众多学者的广泛关注，经过多年的发展和创造，智能优化算法已成功应用在国民经济的各个领域，为生产生活中的许多复杂问题提供了一个高效可行的解决方案，成为了学术领域中一个重要的研究方向。其中比较经典的智能优化算法有: 遗传算法(GA)、蚁群算法(ACO)、粒子群算法(PSO)、差分进化算法(DE)、混合蛙跳算法(SFLA)、人工蜂群算法 等。 在图像处理技术上蚁群算法和粒子群算法是最常用的算法 。

总的来说，智能算法用于图像处理技术的优化具有两个方面的重要作用。 一是基于大数据信息平台的信息汇总数据智能处理分析，引导图像处理技术的优化和发展; 二是基于大数据技术对于数字信号的处理架构以及模型优化，能够有效辅助现有图像处理技术，实现图像处理技术的快速升级。

2.2 智能算法和图像耦合技术对传感建模方法的改进

利用 智能算法与图像耦合技术 处理施工过程中火灾识别、污染识别、劳务人员安全识别等问题具有高速、便捷等特点。智能算法与图像之间的耦合技术主要利用图像本身具有的张量结构，且张量结构具有良好的表达能力和计算特性，因此可以利用智能算法对张量结构进行分解并快速而高质量对图像进行压缩和提取相关特征信息，从而可以利用获取的信息进行快速的传感建模。施工现场的大气污染防治作为建筑工地的重要工作之一，利用图像处理技术对施工过程中的扬尘、裸土覆盖等问题进行智能识别，通过智能算法与图像之间的耦合技术对施工现场的扬尘、烟雾、裸土等信息进行提取传感建模，实现快速识别、抓取、处理等功能，并生成相应的数学模型对施工过程进行预测、评估等，指导施工现场管理。

然而，智能算法与图像耦合技术的传感建模方法仅仅是获取图像中的 二维数据信息 进行快速建模，对施工现场出现的问题作出的响应更多只是简单提取建模、分析、以及预警等，很难进一步提高精度。因此， 智能算法与图像之间的耦合技术应结合三维技术进行更加精确的数据信息提取，从而形成精度更高的实时反馈、预测模型、评价模型等指导现场施工实现精确识别、预测告警、以及深度治理等功能 。

3 总结和展望

本文主要对图像传感技术的发展历程，以及 图像技术、视频技术、激光雷达点云技术 在建筑中的应用进行了概述，指出随着建筑施工过程的日益复杂，建筑体量增大，仅仅依靠图像识别技术对劳务人员、安全帽佩戴、烟雾情况进行识别已经无法满足工地现场管理的要求，因此目前图像技术应与视频技术相结合，以提高图像识别的准确性。并提出利用激光雷达点云与视频图像技术对施工过程中的扬尘、裸土识别等进行交叉验证，以提高识别精度，实现建筑施工污染源的精准定位、智能预测、深度治理。文中还对智能算法、以及其在图像处理技术领域的应用进行了介绍，提出智能算法与图像耦合技术对于传感建模方法应结合三维技术进行更加精确的数据信息提取，从而形成精度更高的实时反馈、各类模型等指导现场工地施工。

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