NRSWNSGA-II: 激光雷达数据拼接的混合智能算法

"基于混合智能算法的激光雷达数据拼接技术" 本文探讨了激光雷达数据拼接技术在大气遥感中的应用，特别是在增大动态探测范围和提升回波信号信噪比方面的重要性。作者提出了一种创新的算法，名为NRSWNSGA-II，它结合了非支配排序遗传算法II (NSGA-II) 和邻域粗糙集(NRS)的特性，旨在提高数据拼接的精确度和稳定性。 非支配排序遗传算法II (NSGA-II) 是一种多目标优化算法，它能够找到一组非支配解，这些解在多个目标之间达到了平衡，即没有一个解在所有目标上都优于其他解。在本研究中，NSGA-II被用来处理三个评价函数，这些函数用于评估双通道数据的拟合优度。通过NSGA-II，可以找到这些评价函数的Pareto最优解集，这在多目标优化问题中是非常关键的，因为它能够提供一系列解决方案，而不是单一的最优解，从而为决策者提供了更多的选择空间。 邻域粗糙集(NRS) 是粗糙集理论的一个变体，它用于处理不确定性数据和知识约简。在NRSWNSGA-II算法中，NRS被用来训练数据样本并计算权重，这些权重随后用于线性规划中。线性规划是一种优化方法，通过在约束条件下最大化或最小化目标函数来寻找最佳解。在数据拼接过程中，这种全局随机搜索策略能够在最优拟合范围内寻找最佳的数据组合，从而提高拼接的质量。 实验结果显示，NRSWNSGA-II算法在数据拼接的性能上表现出色，尤其是在全天候数据拼接工作中，其稳定性得到了验证。这表明，该算法能够有效地处理不同环境和条件下的激光雷达数据，确保了数据的连续性和一致性，这对于大气光学研究和气象监测等应用具有重要意义。 关键词涉及了大气光学、激光雷达、数据拼接、非支配排序遗传算法II、邻域粗糙集以及评价函数，这些都是该领域研究的关键概念。大气光学关注大气对光的传播和相互作用，激光雷达则是一种利用激光脉冲测量距离和大气参数的技术。数据拼接是将来自不同时间和/或空间位置的激光雷达数据整合在一起，形成连续的观测序列。非支配排序遗传算法II和邻域粗糙集是解决这个问题的智能优化工具，而评价函数则用于衡量拼接结果的质量。 这项工作展示了混合智能算法在复杂问题解决上的潜力，特别是在处理大量、多源和异构的激光雷达数据时，如何通过优化策略提高数据处理的效率和准确性。这一研究对于未来激光雷达系统的设计和大气遥感应用的发展具有重要指导价值。