基于混合編碼遺傳算法的證據(jù)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)可靠性評(píng)估

陳志剛, 李　賢, 井沛良, 徐世友

(1. 中南大學(xué)軟件學(xué)院, 湖南 長(zhǎng)沙 410075;

2. 中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院, 湖南 長(zhǎng)沙 410083;

3. 國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 湖南 長(zhǎng)沙 410073)

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基于混合編碼遺傳算法的證據(jù)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)可靠性評(píng)估

陳志剛1,2, 李賢2, 井沛良3, 徐世友3

(1. 中南大學(xué)軟件學(xué)院, 湖南 長(zhǎng)沙 410075;

2. 中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院, 湖南 長(zhǎng)沙 410083;

3. 國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 湖南 長(zhǎng)沙 410073)

摘要：證據(jù)網(wǎng)是一種基于D -S(Demspter-Shafer)理論層次化推廣的推理模型,和D -S理論一樣，當(dāng)證據(jù)網(wǎng)中傳感器節(jié)點(diǎn)不可靠時(shí)需要進(jìn)行折扣(可靠性)處理。由于證據(jù)網(wǎng)是一種多層次的節(jié)點(diǎn)信息融合,折扣在不同融合層次傳感器上,影響不同層次上的沖突,所以折扣的設(shè)置需全局考慮沖突情況。已有的可靠性評(píng)估方法是D -S理論中的評(píng)估,這些方法并不能保證在融合中全局的沖突最小,針對(duì)這一問題提出一種以減小全局沖突為目標(biāo)使用混合編碼遺傳算法進(jìn)行可靠性評(píng)估的方法。在仿真實(shí)驗(yàn)中通過與已有的可靠性評(píng)估方法進(jìn)行比較，證明了該方法更能減小全局沖突,獲得更好的結(jié)果。

關(guān)鍵詞：證據(jù)網(wǎng); 混合編碼遺傳算法; 證據(jù)折扣; 全局沖突

0引言

在經(jīng)典的D -S(Demspter-Shafer)理論中,認(rèn)為傳感器對(duì)識(shí)別問題完全可靠,它們對(duì)各個(gè)目標(biāo)的基本信任分配通過D -S組合規(guī)則進(jìn)行融合。然而在實(shí)際的情況中,傳感器的可靠性會(huì)受到噪聲、雜波、電磁環(huán)境、傳感器本身的測(cè)量精度、天氣環(huán)境等因素的影響,無法保證傳感器完全可靠。為了避免通過融合不可靠的信息產(chǎn)生的誤差以及沖突,有效地利用D -S組合規(guī)則,在基于信任分配的融合中必須考慮傳感器的可靠性。

目前,基于D -S理論的傳感器可靠性評(píng)估主要分為兩類方法,一類是評(píng)價(jià)傳感器的一階不確定性的相對(duì)穩(wěn)定性,如識(shí)別概率或者虛警率視為傳感器的可靠性[1];另一類是根據(jù)預(yù)測(cè)值的精度進(jìn)行評(píng)估。文獻(xiàn)[2]就是一種利用識(shí)別率進(jìn)行可靠性評(píng)估的方法。文獻(xiàn)[3]所提方法就是利用預(yù)測(cè)值精度來進(jìn)行可靠性評(píng)估。另一種分類就是將傳感器評(píng)估分為靜態(tài)和動(dòng)態(tài)兩種,靜態(tài)的評(píng)估是指?jìng)鞲衅鞯目煽啃允孪纫呀?jīng)得出,實(shí)測(cè)時(shí)可靠性無法動(dòng)態(tài)變化。動(dòng)態(tài)的評(píng)估是指可靠性在實(shí)測(cè)的時(shí)候動(dòng)態(tài)得出。文獻(xiàn)[4-5]是一種利用距離度量來靜態(tài)評(píng)估傳感器可靠性的方法。文獻(xiàn)[6]是一種利用大多數(shù)傳感器的信息一致性來動(dòng)態(tài)進(jìn)行可靠性評(píng)估的方法。文獻(xiàn)[7]提出了一種上下文折扣的動(dòng)態(tài)評(píng)估可靠性方法。

目前的方法都只考慮單一層次的傳感器可靠性評(píng)估,未考慮多層次系統(tǒng)中的傳感器可靠性評(píng)估問題。多層次系統(tǒng)和單一層次系統(tǒng)最主要的區(qū)別在:①系統(tǒng)中傳感器是否識(shí)別不同信息;②傳感器之間是否存在映射關(guān)系。文獻(xiàn)[1-3,7]都是根據(jù)單一傳感器的測(cè)量進(jìn)行可靠性評(píng)估,不具有任何層次性的概念,文獻(xiàn)[4-6]可以根據(jù)多個(gè)傳感器的測(cè)量進(jìn)行可靠性評(píng)估,但是要求多個(gè)傳感器識(shí)別的信息保持一致,這也不是一種多層次的評(píng)估方法。這些方法在單一層次可靠性評(píng)估中比較合理,但由于多層次系統(tǒng)中的映射關(guān)系,并不能保證這種合理性傳遞到其他層次,在其他層次上可能會(huì)產(chǎn)生更大的沖突。在多層次系統(tǒng)中如何評(píng)估可靠性,使得這個(gè)可靠性對(duì)不同層次上的融合都是比較合理的,降低整個(gè)系統(tǒng)的全局沖突是本文著重研究的問題。

本文主要工作及創(chuàng)新如下:

(1) 建立了基于證據(jù)網(wǎng)的機(jī)載多傳感器融合模型,并用聯(lián)合信任推理方法進(jìn)行推理。

(2) 通過基于格雷碼和浮點(diǎn)數(shù)編碼的混合編碼、適應(yīng)度函數(shù)構(gòu)造、選擇概率算式、混合編碼的變異交叉,構(gòu)造了一個(gè)用來可靠性評(píng)估的混合編碼遺傳算法。

(3) 此算法以減小全局沖突為目標(biāo)進(jìn)行傳感器可靠性評(píng)估,并與一些已有傳感器可靠性評(píng)估方法比較,證明本文方法獲得的評(píng)估結(jié)果比其他方法更能減小全局沖突,獲得更好的結(jié)果。

1證據(jù)網(wǎng)構(gòu)建、推理方法和可靠性評(píng)估

1.1證據(jù)網(wǎng)絡(luò)

1994年,文獻(xiàn)[8]最早提出了證據(jù)網(wǎng)(evidential network, EN)的概念,這是一種圖論與證據(jù)理論結(jié)合的有向無環(huán)圖模型[9],將定性的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)知識(shí)與定量的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)有機(jī)結(jié)合,表達(dá)了原因到結(jié)果的影響。

文獻(xiàn)[10]通過構(gòu)建因果圖,采用信度分配構(gòu)建證據(jù)網(wǎng)絡(luò),用擴(kuò)展和邊緣化操作來進(jìn)行推理過程,并用以解決滿意度評(píng)估。另外，在目標(biāo)威脅度評(píng)估[11]、機(jī)器人的智能控制[12]、病人診斷護(hù)理[13]等方面證據(jù)網(wǎng)絡(luò)也得到有效應(yīng)用。

1.2機(jī)載多傳感器信息融合證據(jù)網(wǎng)模型

先進(jìn)的現(xiàn)代戰(zhàn)機(jī)一般具有強(qiáng)大的多源信息的綜合處理能力,可以通過協(xié)作式與非協(xié)作式傳感器進(jìn)行目標(biāo)敵我屬性綜合識(shí)別,在這種綜合識(shí)別中屬性信息的融合是一個(gè)關(guān)鍵技術(shù)。使用證據(jù)網(wǎng)進(jìn)行屬性信息融合有以下優(yōu)點(diǎn):

(1) 信度分配不再是點(diǎn)函數(shù)而是一種集合函數(shù),能表示對(duì)某個(gè)區(qū)間信度分配;

(2) 可以準(zhǔn)確表達(dá)因?yàn)橹R(shí)缺乏產(chǎn)生的無知;

(3) 不需要設(shè)置先驗(yàn)概率,容易建模,并且可以有效利用合成規(guī)則組合多個(gè)證據(jù);

(4) 隨著證據(jù)的不斷增加,可行解空間不斷收斂,最終可以得出一致結(jié)果。

根據(jù)以上分析,通過證據(jù)網(wǎng)進(jìn)行機(jī)載多傳感器屬性信息融合可以有不錯(cuò)的效果。

綜合識(shí)別中最主要的是進(jìn)行敵我識(shí)別,配備的敵我識(shí)別類傳感器以及對(duì)應(yīng)的信息識(shí)別能力如表1所示。

表1　敵我識(shí)別類傳感器

除了敵我識(shí)別的傳感器,還包括一些獲取目標(biāo)其他信息如目標(biāo)大小、目標(biāo)輻射源類型等的傳感器,具體如表2所示。

表2　其他類傳感器

上述分析可以看出在證據(jù)網(wǎng)絡(luò)中有兩個(gè)核心節(jié)點(diǎn),分別為目標(biāo)類型(Target Type)、敵我屬性(Foe-Ally)。因此本文采用識(shí)別中心——信源終端的構(gòu)造方式,分別以目標(biāo)類型、敵我屬性作為兩個(gè)識(shí)別中心,構(gòu)建各自的證據(jù)網(wǎng)絡(luò),然后將兩個(gè)證據(jù)網(wǎng)絡(luò)合并,進(jìn)行獨(dú)立性分析,最后針對(duì)具體情況調(diào)整邊的方向。所建模型如圖1所示,這個(gè)模型具備多層次性,首先傳感器識(shí)別信息并不相同,其次它們之間存在表示映射關(guān)系的邊。網(wǎng)絡(luò)中設(shè)有5個(gè)傳感器,分別為IFF、DE、HRRP、IR、ESM,其中HRRP、IR的辨識(shí)框架為Θ1={J10,F15,F16,θType},其中θType表示未知類型,ESM的辨識(shí)框架為Θ2={1473,AGP68,AGP63,θESM},其中θESM表示未知類型,DE的辨識(shí)框架為Θ2={Foe,Unknown},IFF的辨識(shí)框架為Θ3={Unknown,Ally},而Target Type節(jié)點(diǎn)的辨識(shí)框架為Θ4={J10,F15,F16,θType},Foe-Ally節(jié)點(diǎn)的辨識(shí)框架為Θ5={Foe, Unknown, Ally}。

圖1　證據(jù)網(wǎng)模型

1.3推理方法

在證據(jù)網(wǎng)中主要的推理方法有:條件信任證據(jù)網(wǎng)推理、聯(lián)合信任證據(jù)網(wǎng)推理、信度規(guī)則證據(jù)網(wǎng)推理[14-15]。聯(lián)合信任證據(jù)網(wǎng)推理表達(dá)簡(jiǎn)明有效,并且是通過嚴(yán)密的數(shù)學(xué)推導(dǎo)過程,實(shí)現(xiàn)信息在證據(jù)網(wǎng)絡(luò)中的有效傳遞,故聯(lián)合信任證據(jù)網(wǎng)推理將作為本文的推理方法。

在聯(lián)合信任證據(jù)網(wǎng)推理中,信息主要通過兩種操作進(jìn)行傳遞:擴(kuò)張(Extension)操作、邊緣化(Marginalization)操作,以一例來說明。

某一融合判決假設(shè)有F,G,H3個(gè)辨識(shí)框架,變量G和F,H之間的聯(lián)合信任測(cè)度為mF-G,mG-H,結(jié)構(gòu)如圖2所示。感興趣變量在框架G內(nèi),G的信任測(cè)度表示為

(1)

式中,擴(kuò)張和邊緣化分別用“↑”“↓”表示。

圖2　基于聯(lián)合信任函數(shù)的證據(jù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

圖1各節(jié)點(diǎn)間的聯(lián)合信任如表3所示。

表3　聯(lián)合信任表

1.4沖突最小化可靠性評(píng)估

盡管一個(gè)傳感器的可靠性是由多種因素所影響的,但在證據(jù)理論中,可靠性可以表達(dá)如下:

設(shè)θ為識(shí)別框架,所謂識(shí)別框架就是一個(gè)論域集合,集合內(nèi)的子集稱為焦元,焦元間是互不相容的,m(A)為焦元A的基本概率賦值,傳感器的可靠性因子為α,根據(jù)文獻(xiàn)[7],引入傳感器可靠性后的基本概率賦值公式如下:

(2)

從式(2)可以看出,折扣運(yùn)算將那部分可靠的信任留在焦元中,將折扣所剩余的信任賦予全集θ,表示未知。事實(shí)上證據(jù)網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)也是一個(gè)傳感器,也可以進(jìn)行可靠性處理,而這些節(jié)點(diǎn)上的可靠性又和節(jié)點(diǎn)間基本概率賦值融合時(shí)產(chǎn)生的沖突有著直接的關(guān)系。

設(shè)l為融合節(jié)點(diǎn),n為在此融合節(jié)點(diǎn)處融合的子節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù),不妨將這n個(gè)節(jié)點(diǎn)從1到n進(jìn)行編號(hào),a和b表示這n個(gè)子節(jié)點(diǎn)中兩個(gè)不相等節(jié)點(diǎn),Ka b為a和b兩節(jié)點(diǎn)融合時(shí)所產(chǎn)生的沖突,fl(n)表示l節(jié)點(diǎn)處所產(chǎn)生的沖突,可表示為

(3)

(4)

對(duì)于整個(gè)證據(jù)網(wǎng)絡(luò)而言,對(duì)同一目標(biāo)當(dāng)有多個(gè)節(jié)點(diǎn)信息依次傳遞和融合時(shí),整個(gè)證據(jù)網(wǎng)絡(luò)所產(chǎn)生的沖突可如下描述:設(shè)L為融合節(jié)點(diǎn)集合,即l∈L,Fconflict(l,n)表示整個(gè)證據(jù)網(wǎng)絡(luò)的沖突,可表示為

(5)

此時(shí)對(duì)可靠性的評(píng)估問題,就轉(zhuǎn)化為尋找最優(yōu)D集合使得Fconflict(l,n)較小甚至最小的問題,顯然這是一個(gè)不確定性多項(xiàng)式(nondeterministic polynomial, NP)的多值優(yōu)化問題,遺傳算法是處理這類優(yōu)化問題的典型方法,有著全局搜索、收斂較快等優(yōu)點(diǎn)[17],本文將采用遺傳算法來解決證據(jù)網(wǎng)中可靠性評(píng)估的問題。

2可靠性評(píng)估的混合編碼遺傳算法

為了提高算法的搜索和收斂的性能,本文采用一種格雷編碼和浮點(diǎn)編碼同時(shí)編碼的方案。格雷碼的局部搜索能力強(qiáng),且不存在Hamming懸岸問題[18-19],而浮點(diǎn)編碼全局搜索能力強(qiáng),可以用浮點(diǎn)編碼先進(jìn)行大范圍搜索,當(dāng)適應(yīng)度到達(dá)一定的閾值后再進(jìn)行格雷碼搜索,這樣既能較快收斂又能增強(qiáng)局部收斂能力,主要的操作如圖3所示。下面簡(jiǎn)單介紹編碼、適應(yīng)度函數(shù)和選擇方法,詳細(xì)介紹根據(jù)不同的編碼提出的交叉、變異方法。

圖3　混合編碼遺傳算法流程圖

2.1染色體編碼

在本文中一條染色體由多個(gè)基因組成,一個(gè)基因表示一個(gè)傳感器的可靠性。設(shè)c表示一條染色體,αi為傳感器i的可靠性,本文一共有5個(gè)傳感器,那么染色體表示為c=α1α2…α5,其中的基因αi需根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)的值來選擇格雷編碼[18-19]和浮點(diǎn)數(shù)編碼[20]。

2.2適應(yīng)度函數(shù)

本文采用總體沖突函數(shù)作為評(píng)價(jià)染色體優(yōu)劣的函數(shù),即

(6)

顯然這個(gè)函數(shù)是一個(gè)多維空間內(nèi)的單值、連續(xù)、非負(fù)函數(shù),滿足適應(yīng)度函數(shù)的選取要求。編碼選取的適應(yīng)度閾值設(shè)置為3。

2.3選擇

選擇操作根據(jù)適應(yīng)度來計(jì)算,和編碼方式無關(guān)。設(shè)Fi表示第i個(gè)染色體的適應(yīng)度,m表示種群的數(shù)量,那么第i個(gè)染色體被選中的概率算式如下:

(7)

2.4交叉

2.4.1格雷編碼的交叉

當(dāng)染色體適應(yīng)度大于等于一個(gè)閾值η時(shí)將采用格雷編碼,根據(jù)格雷編碼可以有效計(jì)算基因間的海明距離的特點(diǎn)提出一種基于格雷編碼海明距離的交叉操作。

設(shè)兩個(gè)染色體中同位置的兩個(gè)基因?yàn)閜i和qi,其海明距離為Ui=|pi-qi|,基因的最大海明距離為Umax,這兩個(gè)染色體的適應(yīng)度分別為Ffitness(p)和Ffitness(q),r為調(diào)節(jié)系數(shù),那么這個(gè)位置的交叉概率為

(8)

2.4.2浮點(diǎn)數(shù)編碼的交叉

(9)

2.5變異

2.5.1格雷編碼的變異

2.5.2浮點(diǎn)數(shù)編碼的變異

(10)

式中,t隨機(jī)的為0或1中間的一個(gè)數(shù)；a為調(diào)節(jié)系數(shù)；Ffitness為這條染色體的適應(yīng)度。通過此種變異,當(dāng)適應(yīng)度大時(shí)搜索空間變大,適應(yīng)度小時(shí)搜索空間變小,有利于進(jìn)行小范圍的局部搜索。

2.6終止過程

當(dāng)一批證據(jù)來到后,訓(xùn)練結(jié)束條件為

(11)

式中，C是染色體集合；|C|是集合C的基；c是C中的一個(gè)元素；K為染色體個(gè)數(shù)閾值,其取值為種群數(shù)的一半,意味著達(dá)到適應(yīng)度的種群個(gè)數(shù)為起始種群的一半即可；P=5為適應(yīng)度閾值,意味著融合節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生的沖突要小于0.2。當(dāng)不滿足式(11)時(shí)應(yīng)滿足m>M,其中m為迭代次數(shù),M為迭代次數(shù)閾值,其取值為1 500。

3仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

將直接Dempster融合方案(D)、文獻(xiàn)[4]中的融合方案(D1),文獻(xiàn)[6]中的融合方案(D2),文獻(xiàn)[21]中的融合方案(D3),經(jīng)典二進(jìn)制編碼遺傳算法評(píng)估可靠性融合方案(GD),本文的混合遺傳算法評(píng)估可靠性融合方案(CD)進(jìn)行對(duì)比。由于Foe-Ally節(jié)點(diǎn)是頂端節(jié)點(diǎn),D1和D3方法無法對(duì)中間節(jié)點(diǎn)評(píng)估可靠性,為了保證對(duì)比的有效性,本文實(shí)驗(yàn)中中間節(jié)點(diǎn)都不計(jì)算可靠性, D3方案需要各個(gè)傳感器的混淆矩陣,表4~表8給出了5個(gè)傳感器的混淆矩陣。

表4　DE傳感器的混淆矩陣

表5　IFF傳感器的混淆矩陣

表6　HRRP傳感器的混淆矩陣

表7　IR傳感器的混淆矩陣

表8　ESM傳感器的混淆矩陣

整個(gè)仿真過程采用蒙特卡羅仿真,對(duì)同一目標(biāo)輸入的證據(jù)為5個(gè),每個(gè)傳感器1個(gè),仿真次數(shù)為20次。首先通過輸入不同的種群數(shù)量比較GD和CD方法的收斂時(shí)間,其中GD方法交叉、變異與本文中的格雷碼類似,得出如圖4的結(jié)果。

圖4　初始種群與訓(xùn)練時(shí)間的關(guān)系

從圖4可以看出達(dá)到收斂條件時(shí),CD方法比GD方法所耗時(shí)間要少,在種群數(shù)為50時(shí),時(shí)間相差130 s。隨著種群數(shù)量的增加CD和GD方法時(shí)間都是大幅增加,但GD方法時(shí)間增加更多。因?yàn)镃D方法采用混合編碼,浮點(diǎn)數(shù)編碼可以加速CD方法的收斂速度。

為了分析沖突的變化,可以計(jì)算每次證據(jù)輸入時(shí)不同方法所得出的全局沖突。由于是蒙特卡羅仿真,那么這個(gè)全局沖突是20次的平均值,從圖5中可以看到,第一次由于未進(jìn)行可靠性計(jì)算,所有方法沖突差別不大,隨后一開始并不是GD沖突最小,而是D2方法,這是因?yàn)橛捎谧C據(jù)少,樣本少,GD所得可靠性并不合適,而D2方法卻能保證每次在中間節(jié)點(diǎn)Target Type處沖突最小,盡管不能保證全局沖突最小。到了第5個(gè)證據(jù)輸入時(shí)GD方法的全局沖突已經(jīng)明顯是所有方法中最小的了,同時(shí)CD方法全局沖突也較小。

圖5　各方法全局沖突比對(duì)

以Target Type和Foe-Ally作為最后進(jìn)行評(píng)估的節(jié)點(diǎn),通過計(jì)算可以得到圖6中的結(jié)果。

因?yàn)門arget Type只是一個(gè)中間層次節(jié)點(diǎn),對(duì)于中間層次節(jié)點(diǎn)，從圖5中看出，CD并不是最優(yōu)的,因?yàn)镃D是一種全局方法,考慮的是全局的沖突最小,同時(shí)GD情況也一致,但GD的平均識(shí)別率要低于CD,D2方法是一種基于局部沖突最小化的方法,對(duì)于Target Type來說效果必然最好；同時(shí)，D1和D3方法效果甚至還不如D方法,因?yàn)殡m然D1和D3能夠較好評(píng)估出傳感器的可靠性,但這個(gè)可靠性對(duì)于融合來說未必最優(yōu),反而可能引起更多的沖突。圖7給出了各方法在Foe-Ally節(jié)點(diǎn)的比對(duì)結(jié)果。

圖6　各方法在Target Type節(jié)點(diǎn)比對(duì)

從圖7可以看出,從結(jié)果比對(duì)看CD算法有著良好效果,這是因?yàn)镃D算法是一種全局評(píng)估,從中間節(jié)點(diǎn)Target Type過來的信息是經(jīng)過優(yōu)化的,而其他算法都無法優(yōu)化中間節(jié)點(diǎn)過來的信息,同時(shí)GD也取得了較好的結(jié)果,但平均識(shí)別率仍然低于CD。

圖7　各方法在Foe-Ally節(jié)點(diǎn)比對(duì)

4結(jié)論

本文以證據(jù)網(wǎng)融合為基礎(chǔ),提出了一種通過混合編碼遺傳算法來評(píng)估節(jié)點(diǎn)可靠性的方法。這種方法是以證據(jù)網(wǎng)融合過程中沖突最小化作為評(píng)價(jià)函數(shù)來選取可靠性序列,針對(duì)證據(jù)網(wǎng)融合具有網(wǎng)絡(luò)化、層次化的特點(diǎn),本文方法能提供一種全局化可靠性評(píng)估,通過與一些現(xiàn)存的可靠性計(jì)算方法比較，證明了此方法能獲得更好的結(jié)果。

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陳志剛(1964-),男,博士研究生導(dǎo)師,博士,主要研究方向?yàn)樾畔⑷诤?、傳感器分布式網(wǎng)絡(luò)。

E-mail:czg@csu.edu.cn

李賢(1982-),男,博士研究生,主要研究方向?yàn)槿诤献R(shí)別、數(shù)據(jù)挖掘。

E-mail:lx20010@gmail.com

井沛良(1987-),男,博士研究生,主要研究方向?yàn)槟繕?biāo)跟蹤、信息融合。

E-mail:jingpeiliang@nudt.edu.cn

徐世友(1978-),男,副教授,博士,主要研究方向?yàn)槔走_(dá)目標(biāo)識(shí)別與信息融合。

E-mail:xsy2000@163.com

網(wǎng)絡(luò)優(yōu)先出版地址：http://www.cnki.net/kcms/detail/11.2422.TN.20150316.1417.001.html

Reliability evaluating of evidential network nodes with

hybrid-code genetic algorithm

CHEN Zhi-gang1,2, LI Xian2, JING Pei-liang3, XU Shi-you3

(1.SchoolofSoftware,CentralSouthUniversity,Changsha410075,China; 2.SchoolofInformationScienceand

Engineering,CentralSouthUniversity,Changsha410083,China; 3.ScienceandTechnologyonAutomatic

TargetRecognitionLaboratory,NationalUniversityofDefenseTechnology,Changsha410073,China)

Abstract:Evidential Network is a reasoning model based on extending the Demspter-Shafer(D -S) theory, when the sensors node are unreliable, discounts(reliability) should be set at the nodes as in the D -S theory. Because the evidential network fuses the multiple echelons of information of nodes, the discounts of sensors are at the different fusion levels and take effect at the different fusion levels, the whole conflict should be taken into consideration when the discounts are set up. The existing ways of evaluating the reliability are used in the D -S theory, and they cannot ensure the minimum of the whole conflict when taking the fusing in the evidential network. In order to resolve the problem, the hybrid-code genetic algorithm is proposed to evaluate the reliability of evidential network nodes, with the aim of reducing the whole conflict. Compared with some other algorithms, the results prove that the proposed algorithm takes some advantages in reducing the conflict and finding a better result.

Keywords:evidential network; hybrid-code genetic algorithm; evidence discount; whole situation conflict

作者簡(jiǎn)介：

中圖分類號(hào)：TB 114

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

DOI:10.3969/j.issn.1001-506X.2015.07.35

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金(61309001, 61379057)；高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金(優(yōu)先發(fā)展領(lǐng)域)(20120162130008)資助課題

收稿日期：2014-07-09；修回日期：2014-12-18；網(wǎng)絡(luò)優(yōu)先出版日期：2015-03-16。