1(湘潭大学信息工程学院 湖南湘潭 411105);2(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);3(湖南理工学院信息科学与工程学院 湖南岳阳 414000) (liuhaolin@xtu.edu.cn)
出版日期: 2019-07-01基金资助: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)Multi-Objective Evolutionary Sparse Recovery Approach Based on Adaptive Local Search
Liu Haolin1,2, Chi Jinlong1, Deng Qingyong1,2, Peng Xin3, Pei Tingrui1,21(College of Information Engineering, Xiangtan University, Xiangtan, Hunan 411105);2(Key Laboratory of Hunan Province for Internet of Things and Information Security (Xiangtan University), Xiangtan, Hunan 411105);3(School of Information Science and Engineering, Hunan Institute of Science and Technology, Yueyang, Hunan 414000)
Online: 2019-07-01摘要/Abstract
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l\-1范数和l\-{1/2}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%.
参考文献
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