基于混合搜索算法的图像稀疏分解

为了提高图像稀疏分解的效果,降低其计算时间,提出一种基于量子进化算法(quantum-inspired evolutionaryalgorithm,QIEA)和改进差分进化算法(improved differential evolution,IDE)的混合搜索算法,并应用到图像稀疏分解中.该方法将1DE引入到QIEA中...     

基于量子进化算法的交通图像稀疏分解

为了实现灵活、简洁和自适应地表示交通图像,该文将图像稀疏分解新方法引入到交通图像处理中,提出基于量子进化算法的交通图像稀疏分解方法,以加快对交通图像稀疏表示的处理速度,从而为进一步提取交通参数奠定良好基础。采用非对称图像原子构建交通图像原子库,用寻优能力强和收敛速度快的量子进化算法,实现在过完备图像原子库中搜索最佳匹配交通图像结构的原子,有效地实现对交通图像的稀疏表示。仿真实验结果表明,该方法能对交通图像进行快速、有效地稀疏分解,证实了所提出方法的可行性。     

一种应用于图着色问题的新型混合遗传算法

将遗传算法与模拟退火方法和禁忌搜索方法结合,提出了应用于图着色的混合遗传算法.在混合方法中,模拟退火算法用于局部寻优,提高算法的收敛速度,同时防止早熟收敛;禁忌搜索算法通过记忆能力防止进化过程出现循环来提高全局寻优能力.用遗传算法进行全局搜索,并与贪婪遗传算法和Dsatur算法进行了比较,结果表明,混合遗传算法的寻优质量优于对照算法.这种改进的混合遗传算法可以在稠密图上获得更好的寻优效率,在稀疏图上其效率则略有下降,这表明设计的改进混合遗传算法的合理性和有效性.     

猴王免疫进化算法

猴王遗传算法具有原理简单、易于计算的优点,但存在猴王点(最优个体)附近空间局部寻优能力弱,进而影响全局搜索能力的局限.通过引入免疫进化算法,对猴王点进行免疫进化迭代优化,使得既加大对最优个体附近解空间搜索的同时,也兼顾了对最优个体附近解空间以外区域的搜索,避免了不成熟收敛;且随着迭代的进行,局部搜索能力不断得到加强,算...     

一种基于差分进化和灰狼算法的混合优化算法

针对差分进化易陷入局部最优和灰狼算法易早熟停滞的缺点,提出了一种基于差分进化(DE)算法和灰狼(GWO)算法的混合优化算法(DEGWO)。该算法利用差分进化的变异、选择算子维持种群的多样性,然后引入灰狼算法与差分进化的交叉、选择算子进行全局搜索。在整个寻优过程中,反复迭代渐进收敛。选取此3个测试函数进行仿真验证,结果表明,混合优化算法相比于DE算法和GWO算法,其求解精度、收敛速度、搜索能力都有了显著提高。     

1个单纯形搜索法和免疫进化的微粒群算法的混合算法

基于单纯形搜索法和免疫进化微粒群算法,提出1个求解无约束最优化问题的新的混合算法—单纯形搜索法和免疫进化微粒群算法的混合算法.由于它不需要梯度信息,所以具有易实施、收敛速度快和计算准确的优点.为了证明混合算法能够改进免疫进化微粒群算法的性能,首先利用6个测试函数进行仿真计算比较,计算结果表明,新的混合算法在求解质量和收敛速率上都优于其它进化算法(IEPSO,PSOPC,GSPSO,LSPSO and CPSO);其次,将新混合算法和最新的3种混合算法进行鲁棒性分析比较,结果表明,新混合算法在解的搜索质量、效率和关于初始点的鲁棒性方面都优于其它算法.     

变粒度协同进化设计算法及其在卫星舱布局设计中应用

采用进化算法求解复杂卫星舱布局问题时,算法容易陷入局部最优,且干涉计算复杂度高,计算耗时长.为提高对复杂解空间的搜索能力,基于协同进化算法,将问题分解为若干子问题求解;为减少计算耗时,子问题求解时采用了一种设计变量的变粒度策略.称上述方法为变粒度合作式协同进化算法(CCEA-CFG).卫星舱布局优化数值实验表明,与目前常用的几种布局求解算法(遗传算法、协同进化算法以及遗传/粒子群算法(QPGP))相比,CCGA-CFG(基于GA的CCEA-CFG)具有较好的计算质量、计算效率和计算鲁棒性.     

基于并行协同演化的差分进化算法

针对传统差分进化算法搜索速度慢、易陷入局部最优解的缺点,引入协同演化的思想提出了一个基于并行协同演化的差分进化算法,并设计了相应的变异算子和自适应交叉算子。仿真验证结果表明:同遗传算法、标准差分进化算法相比,所提算法在搜索速度和寻优能力方面都具有一定的优势。     

一个与Powell搜索相结合的混合免疫进化算法

提出一个求解无约束最优化问题的新的混合算法——Powell搜索法和免疫进化算法的混合算法.该算法不需要计算梯度,容易应用于实际问题中.通过对免疫进化算法的修正,使混合算法具有更加精确和快速的收敛性.利用4个基准测试函数进行仿真计算比较,结果表明新混合算法在解的搜索质量、效率和关于初始点的鲁棒性都远优于免疫进化算法,仿真结果表明了新算法是求解无约束最优化问题的一个高效的算法.     

波阻抗混合优化反演方法研究

遗传算法是一种具有全局优化的随机搜索算法,针对遗传算法存在局部搜索能力差,求解精度不高等缺点,引入了模式搜索算法,利用模式搜索算法较强的局部搜索能力和较高的求解精度弥补遗传算法的不足。即利用遗传算法来控制寻优过程,用模式搜索算法使解快速逼近极小点,然后再用遗传算法使解逃脱局部极值,从而达到全局寻优目的。理论模型和实例计算分析验证了该方法的有效性     

基于小生境人工蜂群算法的字符边缘图像提取

利用小生境技术增强算法对局部最优解的辨识能力和集聚能力, 改善人工蜂群算法的局部搜索能力及提高侦查蜂快速搜索全局最优值的特性, 提出一种基于小生境技术的人工蜂群算法, 并应用于提取转向架轮对轴端字符图像的边缘, 改善了字符边缘图像识别运算量大导致的识别速度慢、 识别效果差的缺点. 采用邻域灰度梯度值作为算法的适应度函数值, 利用小生境半径保持种群多样性, 以提高字符局部搜索能力, 最终获得了较高质量的字符图像边缘. 实验测试结果表明, 应用小生境算法后局部字符边缘点数量可增加1.66倍.     

一种改进的混合蝙蝠算法

为解决基本蝙蝠算法中存在的易陷入局部最优且求解精度不足的问题,提出一种改进的混合蝙蝠算法,引入了分组迭代模式和多种速度迭代公式加强了全局搜索能力,更新了种群领域搜索公式的基础上引用了t分布作为种群最优解的领域搜索方式,补足了蝙蝠算法的局部搜索能力,避免了算法陷入局部最优解。通过多个标准测试函数的实验验证改进的混合蝙蝠算法能有效解决基本蝙蝠算法中出现的问题。     

基于改进免疫遗传算法的水电站优化调度应用研究

根据免疫算法的生物学机理,提出了一种改进的免疫遗传算法.该算法将微粒群算法作为免疫算法的全局搜索策略,提高算法的全局搜索能力;利用逐步优化算法对免疫算法的控制策略进行进化操作,提高算法的局部搜索能力;利用免疫算法本身基于浓度的自我调节机制,提高群体的多样性,避免算法过早陷入局部最优解.最后给出了该算法实现的具体步骤,并将其应用于水电站的优化调度中,取得了较为满意的结果,且与动态规划、遗传算法、免疫算法和微粒群算法等比较,验证了算法的有效性和优越性.     

基于位置参数二分法控制的信号稀疏分解

研究基于匹配追踪方法实现的信号稀疏分解算法。通过对信号稀疏分解中使用的过完备原子库的结构特性分析,找到中心位置,构造时频原子库,利用二分法控制中心位置参数,将信号快速稀疏分解,应用于基于中心位置参数的改进贪婪匹配追踪算法。该算法与匹配追踪相比,计算速度大约提高了36倍,降低了计算复杂度,提高了稀疏分解的精度。通过对仿真数据的处理验证了所提方法的可行性和有效性。     

改进模拟退火算法在图像配准中的研究

为了实现图像的配准，提卅了使用模拟退火算法求解2幅图像的最佳匹配参数，然后对待配准图像进行变换，从而达到配准目的．实验表明，该方法对平移、旋转的2幅图像具有较高的配准精度和初值鲁棒性，其中的改进算法，即单纯形一模拟退火算法可以使优化解不陷入局部极值而获得全局优化解，具有更高的配准精度，同时也大大提高了运算效率．     

基于差分进化算法的图像聚类研究

将差分进化算法应用于图像聚类问题,对问题进行实数编码,采用群体智能模式实现问题解的搜索.利用差分进化算法的差分变异操作和群体分布特性有效提高算法的搜索能力,采用贪婪选择操作和竞争生存策略实现群体内个体之间的相互合作与竞争,降低了进化操作的复杂性,并通过仿真实验证明了该算法的有效性.     

基于改进麻雀搜索算法的最大指数熵分割方法

为了解决基本麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA) 依赖初始种群和求解精度不高的问题,提出一种基于Circle混沌映射和随机游走的改进的麻雀优化算法(improved sparrow optimization algorithm,CRSSA) 。该算法为了增强麻雀种群的多样性,在麻雀初始阶段引入混沌Circle 映射; 采用随机游走对最优麻雀进行扰动,使其在麻雀寻优后期,增强算法全局搜索能力,跳出局部最优。同时选取15个测试函数对其算法进行性能测试。结果表明：与原始的SSA 、蜉蝣算法(mayfly algorithm,MA) 、粒子群优化算法(particle swarm optimization algorithm,PSO) 、鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA) 和灰狼优化算法(gray wolf optimization algorithm,GWO) 相比,改进的麻雀搜索算法具有寻优速度快、求解准确度高和鲁棒性强等优点。将该方法应用在多阈值图像分割中,通过对比不同算法的峰值信噪比(peak-to-signal ratio,PSNR)、结构相似性(structural similarity index,SSIM)、适应度函数值和运行时间性能指标,可有效解决多阈值分割问题,具有一定的工程应用价值。     

基于细菌觅食优化算法的图像聚类方法研究

利用细菌觅食优化算法研究图像聚类问题,采用群体智能模式实现问题解的搜索.首先提取图像特征以确定解的编码形式,初始化种群,在此基础上利用细菌觅食优化算法的细菌迁徙算子、繁殖算子和趋化算子实现群体内个体之间的相互合作和竞争,提高了算法的搜索能力,实验证明该算法具有较强的适应性和鲁棒性.     

一种改进K-SVD稀疏表示图像去噪算法

为解决传统K-奇异值分解(K-SVD)算法字典训练耗时过长以及低信噪比情形下去噪效果不佳的问题,提出了一种改进算法。首先将原始含噪图像进行高低频分离,然后对图像的高频部分使用基于残差比阈值的批量正交匹配追踪算法(Batch-OMP)实现稀疏重构,最后将图像的高低频部分叠加完成最终的去噪。实验结果表明,相较于小波变换去噪、DCT稀疏表示去噪以及传统K-SVD稀疏表示去噪,改进的算法能够更好地保留图像的边缘轮廓信息,并且去噪时间明显缩短。