曾祥進 田金文 陳建 劉柯

摘 要：多相機組網網絡設計具有多參數(shù)、多約束、運算量大等特點，在理論上是一個復雜的優(yōu)化策略問題，尋找其絕對精確的最優(yōu)解通常需要很大的運算量，因此在實現(xiàn)時必須考慮算法效能。利用基于粗糙集的啟發(fā)式屬性約簡算法獲得特征屬性的約簡，在此基礎上利用改進的支持向量機對約簡信息進行預測。為了獲得最優(yōu)預測精度，采用混沌粒子群優(yōu)化（PSO）算法以避免SVM預測模型的局部優(yōu)化。最后通過實驗對粒子群優(yōu)化（PSO）算法、改進的PSO（IPSO）算法與混沌PSO（CPSO）算法性能進行比較，分析結果表明，相比于其它方法，該方法在收斂速度以及防止局部尋優(yōu)等性能方面有較大提高。

關鍵詞：PSO;多相機組網;混沌粒子群;網絡優(yōu)化

DOI：10. 11907/rjdk. 181991

中圖分類號：TP319文獻標識碼：A文章編號：1672-7800（2019）004-0123-04

0 引言

在集成電路生產線，往往采用多臺設備（上料機、點膠機、固晶機、引線鍵合機等）組成流水線。為完成小批量、多樣式芯片的加工生產，需采用分布式多相機對樣片進行識別與定位，因此涉及到對多相機組網網絡設計相關問題的研究。多相機組網網絡設計具有多參數(shù)、多約束、運算量大等特點，在理論上是一個復雜的優(yōu)化策略問題，尋找其絕對精確的最優(yōu)解通常需要很大的運算量，因此在實現(xiàn)時必須考慮算法效能。

不當?shù)腟VM結構參數(shù)可能導致預測精度降低，為了克服該問題，對其進行優(yōu)化是十分必要的。粒子群優(yōu)化（PSO）算法具有良好的全局搜索能力，已被廣泛應用于人工神經網絡與SVM優(yōu)化中[1-7]，并取得了較好效果，提高了優(yōu)化效率?，F(xiàn)行PSO 算法在搜索性能方面主要存在兩個問題： ①在搜索開始階段收斂較快，在趨近于極值點時的局部搜索調整卻比較慢， 而且不能保證收斂到局部最優(yōu)點; ② 種群多樣性損失過快， 導致算法早熟[8-17]。針對相關問題，程畢蕓等[18]提出一種基于優(yōu)秀系數(shù)的局部搜索混沌離散粒子群優(yōu)化（ILCDPSO） 算法，并用于求解旅行商問題（TSP）;徐文星等[19]將混沌PSO作為全局搜索器， 并采用SQP加速局部搜索，使粒子能夠在快速局部尋優(yōu)基礎上對整個空間進行搜索;周燕等[20]提出一種新的自適應慣性權重混沌PSO 算法，該算法可分析不同參數(shù)情況下各算法性能之間的關系。為了消除PSO在SVM優(yōu)化中的缺陷，本文利用基于粗糙集的可辨識矩陣的啟發(fā)式屬性約簡算法獲得特征屬性的約簡，在此基礎上再利用改進的支持向量機對約簡信息進行預測。為了獲得最優(yōu)預測精度，同時采用混沌粒子群優(yōu)化（PSO）算法防止SVM預測模型的局部優(yōu)化，從而使預測精度顯著提高。

1 待優(yōu)化的多相機參數(shù)

針對集成電路封裝生產線特點， 本文主要對電路板上的芯片位置、引線位置、引腳等進行定位測量，因此將其簡化為特征點加以考慮。

建立的相機簡化模型如圖1所示， 以單個相機為例，假設特征點i對應于第i個相機，將特征點i的單位法向量L作為對稱軸， 設圓錐角度為q，[α]、[β]為球面坐標AE角， 則有：

2 改進的優(yōu)化算法

在預測優(yōu)化過程中，將所有特征屬性歸一化后再進行樣本建模，顯然將增加系統(tǒng)計算量。此外，如果將樣本所有特征屬性送入支持向量機進行預測，則對于某些不必要的特征屬性，還可能引起系統(tǒng)的預測誤判。因此，必須研究一種針對屬性特征重要性的判別方法。本文引入粗糙集理論判斷樣本屬性重要性，并得到屬性約簡。

式（7）中[ψ]為一般參數(shù)，顯然，屬性出現(xiàn)頻率越大，其重要性也越強。因此，通過式（7）的啟發(fā)式規(guī)則，先計算各屬性重要性，然后消去重要性較小的屬性，從而得到相對最小約簡屬性。

下面是粗糙集的啟發(fā)式屬性約簡算法：

輸入：決策表

輸出：相對約簡

算法步驟如下：①計算可辨識矩陣;②確定核屬性，并找出不含核屬性的屬性集合;③得到步驟②屬性組合的合取范式形式[F=∧（∨cij： （i=1，2，3？s;j=1，2，3？m））]，然后將得到的屬性集合轉化為析取范式形式;④依據(jù)式（7）計算并判斷所得屬性的重要性;⑤根據(jù)步驟④得到重要性較小的屬性并將其減去，得到約簡后的屬性。將約簡后的特征屬性送入支持向量機樣本建模器中進行建模。

對于基于LS-SVM的RBF，高斯核寬度與正則化因子在SVM泛化能力中發(fā)揮了很大作用，因此對這兩個參數(shù)的優(yōu)化是十分必要的，本文采用混沌PSO算法優(yōu)化LS-SVM參數(shù)。

2.1 混沌粒子群優(yōu)化算法

粒子群優(yōu)化算法是通過模擬鳥群覓食行為而發(fā)展起來的一種基于群體協(xié)作的隨機搜索算法，并已成功應用于神經網絡、SVM等優(yōu)化中[10-11]。粒子群優(yōu)化算法搜索能力較差， 搜索精度低， 容易陷入局部極小解，并且對參數(shù)具有一定依賴性，因此，本文提出應用混沌搜索以增加粒子多樣性。混沌搜索可以在搜索空間得到所有狀態(tài)，生成逼近優(yōu)化解決方案的鄰居以保持解的多樣性?；煦缗cPSO的結合可以防止優(yōu)化過程出現(xiàn)早熟。

2.2 預測模式

本文將各個相機位姿與成像參數(shù)作為待求解參數(shù)，為了提高預測模型的健壯性，采用混沌粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化LS-SVM的正則化因子C與核寬度σ。

預測過程如下：①在各種約束條件下，將各個相機位姿與成像參數(shù)作為待求解參數(shù)，即式（5）簡化的3參數(shù)[Xi=[σiqiN]T]，隨機初始化種群中各粒子的位置與速度;②評價每個粒子適應度，并認為適應度最佳的粒子位置為當前最優(yōu)解;③根據(jù)當前最優(yōu)解不斷更新調整每個粒子的位置與速度，重新計算當前最優(yōu)解;④采用混沌PSO優(yōu)化正則化因子C和核寬度σ，累加每個SVM模型并輸出預測結果，若已達到預設的迭代次數(shù)或運算精度，則停止搜索并輸出結果，否則返回步驟②。輸出結果中包含待求解的各項參數(shù)，即相機位姿與成像參數(shù)等。

采用PSO算法根據(jù)不同的隨機輸入可能得到不同結果，需要進行多次計算，從中選擇最優(yōu)個體。

3 實驗

為了驗證算法性能，模擬設計集成電路封裝生產流水線的攝相機分布，其在Z平面投影為1m*2m，如圖2所示。 通過設定投影間隔，得到相應的網格點。在設計過程中，所有相機采用同一型號， 并統(tǒng)一使用大恒uc130及25mm鏡頭。根據(jù)封裝生產線IC操作的投影面積1m*2m，估計所需相機個數(shù)為12個。圖3 為當相機增加時個體的適應值變化曲線。由圖3可知，隨著相機個數(shù)增多，適應值增加量基本呈逐漸減少趨勢。

在PSO優(yōu)化過程中，設[c1=c2=1.2]，[ω=0.7]，粒子群大小為40。對于Logistic混沌搜索，設置[μ=3]，[a=1.1]，[b=0.2];對于Henon混沌搜索，設置[c=1.4]，[d=0.41]。Logistic和Henon混沌搜索性能比較如圖4、圖5所示。從圖中可以看出，Henon穩(wěn)定區(qū)間優(yōu)于Logistic，可提供更穩(wěn)定的PSO最優(yōu)擬合值，從而提高了混沌優(yōu)化工作效率。表1 給出了10個相機的優(yōu)化配置結果分析。

不同模型預測性能比較如表2所示。由表可知，本文方法比PSO-SVM和SVM模型預測效果更好，通過混沌搜索處理以避免局部最小值，能夠減少0.42%以上的預測誤差。對于每種型號相機，多次改變輸入相機個數(shù)，可得到不同相機個數(shù)下最優(yōu)的組網攝像測量精度。根據(jù)精度隨相機個數(shù)變化的曲線，從曲線中選擇滿足精度要求的該型號相機個數(shù)及對應的優(yōu)化配置。

由表3可以看出，在35次實驗中，改進CPSO 算法的實驗結果與IPSO 算法結果相比，CPSO算法能收斂到最優(yōu)值的次數(shù)有所提高，算法平均值也更接近最優(yōu)解，說明本文算法的性能有了一定程度提高。表4給出了當種群大小為30時，各種算法求解結果的比較。從表中可以看出，在相同迭代次數(shù)下，改進CPSO算法求解的最優(yōu)解更接近系統(tǒng)值。

4 結語

多相機組網網絡設計具有多參數(shù)、多約束、運算量大等特點，在理論上是一個復雜的策略優(yōu)化問題，尋找其絕對精確的最優(yōu)解通常需要非常大的運算量，因此在實現(xiàn)時必須考慮算法效能。本文提出一種新的預測混合智能模型，結合粗糙集理論約簡特征量和SVM的監(jiān)督學習挖掘成像參數(shù)數(shù)據(jù)中明顯與潛在的模式，采用混沌PSO算法優(yōu)化SVM參數(shù)。實驗結果證明，所提出的預測優(yōu)化方法相比于傳統(tǒng)方法是可行且有效的，預測優(yōu)化效果優(yōu)于未采用粗糙集理論約簡特征與混沌PSO處理的模型。

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