1 西安邮电大学自动化学院， 陕西 西安 710121
2 68306部队， 陕西 西安 710608
研究了多纤芯弹性光网络中选路、纤芯分配和频谱分配问题。为最小化网络的最大占用频隙号，建立了一个使相邻纤芯之间的串扰率满足一定阈值要求的全局约束优化模型。为有效地求解该约束优化模型，设计了一种全局优化遗传算法。首先将疏导后的业务排序，然后利用设计的遗传算法为所有业务选择最优的路径和纤芯分配方案，从而使网络中占用的最大频隙号最小。为验证算法的有效性，在多个网络中进行了不同的仿真验证，仿真结果表明所设计的算法能够减小网络中最大占用频隙号，提高频谱利用率。
光通信 多纤芯 遗传算法 纤芯分配 选路 激光与光电子学进展
2017, 54(6): 060601
针对摄像机非线性显式标定时很难精确地建立其复杂的数学模型，本文提出了基于粒子群优化算法(PSO)和最小二乘支持向量机(LSSVM)回归的摄像机非线性隐式标定方法。该方法采用最小二乘回归机精确逼近图像坐标与世界坐标之间复杂的非线性成像关系；利用PSO 算法搜索LSSVM 回归模型的最优参数，提高LSSVM 回归的收敛速度和泛化能力。通过运用标准BP 神经网络、遗传算法、LSSVM 及粒子群优化的LSSVM 回归方法对圆阵列图案标定模板进行标定，实验结果表明：基于PSO 和LSSVM 回归的标定方法具有标定精度高、收敛速度快、泛化能力强等优点。
粒子群优化算法 LSSVM 回归 摄像机标定 非线性标定 PSO algorithm LSSVM regression camera calibration non-linear calibration
