针对批量化零件的自动化高效视觉检测需求，传统的先视点再路径的单独规划方法容易导致检测效率陷入局部最优。为此，本文提出一种视点与路径多目标整体规划方法，将视点和路径规划问题建模为一个组合优化问题进行多目标优化，旨在全局寻求检测效率最优解。该方法基于表面曲率对视点进行自适应冗余采样，构造兼顾质量与多样性的采样视点集。针对视点覆盖率与检测时间成本两个优化目标，提出基于约束的非支配排序遗传算法（C-NSGA-Ⅱ）进行优化，快速得到满足最小覆盖率的全局最优解，从而实现视点与路径的整体规划，最小化检测时间成本。仿真实验结果表明，该方法相比于简化为单目标优化问题的整体规划方法，运算效率提升90%左右；与传统的单独规划方法相比，视觉检测时间成本有效缩短10.52%以上。最后通过机器人视觉检测应用验证了本文方法的有效性与优越性。

掺铋光纤放大器有助于将光纤通信系统拓展至新的传输波段。然而，其增益和噪声性能存在相互制约的关系，提升增益往往会导致噪声性能的恶化，反之亦然。因此，提出一种结合反向传播神经网络（BPNN）和带精英保留策略的快速非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）的多目标优化方法，通过对两级掺铋光纤放大器结构进行设计，实现了增益和噪声性能的同时优化。使用经过训练的BPNN对增益和噪声系数预测的均方根误差分别为0.191和0.084，具有较高预测精度。以高增益和低噪声系数为目标，使用NSGA-Ⅱ算法进行优化，得到包含500个解的Pareto最优解集。优化后，放大器所能实现的平均增益范围为15~37 dB，相应的平均噪声系数范围为4.95~5.31 dB。利用BPNN代替求解耦合微分方程来评价个体适应度，使得优化时间较传统方法由10⁶ s左右降低为80 s左右，大幅提升了优化效率。所提方法也为其他掺杂光纤放大器的高效率、多目标结构优化设计提供了一种新的思路。

为了获得激光熔覆FeCrNiSi粉末在Q690上的最佳工艺参数，提出了一种基于响应面法（RSM）与第二代非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）的激光熔覆参数优化方法。通过设计响应面法中的Box-Benhnken试验方案，搭建输入变量（激光功率、扫描速度、送粉速率）与响应值（稀释率、热影响区深度、显微硬度）之间的代理模型，运用NSGA-Ⅱ对工艺参数进行寻优，结果表明，激光功率为1950 W，扫描速度为19 mm/s，送粉速率为2.4 r/min时，获得最优参数，在此条件下熔覆后的试件的稀释率降低了22.4%，热影响区深度减小了17.9%，显微硬度增大了4.2%。

X光傅里叶变换关联成像有望实现台式纳米显微系统,但在实际应用中受限于较低的光通量和成像信噪比,重构图像质量不佳。为解决这一问题,针对X光调制屏的二元特性,研究了基于X光超瑞利散斑场的傅里叶变换关联成像技术,并理论推导了二元调制屏调制散斑场,提出将散斑场对比度以及局部对比度之差作为目标函数,用带精英策略的非支配排序遗传算法优化设计二元调制屏。数值仿真结果表明,该方法可以得到高对比度的X光超瑞利散斑场,利用X光超瑞利散斑场可实现傅里叶变换关联成像,提高图像可见度,在低信噪比条件下提高图像质量。

双通道数据拼接技术能有效地增大激光雷达系统的动态探测范围, 改善大气回波信号的信噪比。提出了一种基于非支配排序遗传算法II(NSGA-II)与邻域粗糙集(NRS)的大气遥感激光雷达数据拼接智能算法, 即NRSWNSGA-II, 提高了数据拼接的准确性和稳定性。该算法以三个判断双通道数据拟合优度的评价函数为优化目标, 通过NSGA-II获得评价函数的Pareto最优解集, 进而利用NRS训练数据样本得到的权重进行线性规划, 实现了最优拟合范围内的全局随机搜索。实验结果表明, 所提算法拼接效果良好并在全天性数据拼接工作中有较好的稳定性。