基于差分变异算子的改进人工蜂群算法

文章针对传统人工蜂群算法收敛速度慢、精度不高的问题,基于差分进化算法中的变异算子,对人工蜂群算法搜索方程进行改进,在种群更新过程中引入当前种群最优个体信息,以提升算法的收敛速度和局部优化能力。     

基于差分演化二进制人工蜂群算法的多用户检测

最优多用户检测属于NP组合优化问题,人工蜂群算法作为一种简单有效的新兴启发式算法可以有效求解此类问题。针对基本二进制人工蜂群算法收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷,提出了一种基于差分演化的二进制人工蜂群算法,并应用于最优多用户检测中。算法采用多维邻域搜索策略,避免了连续域到离散域的转换,降低了算法复杂度,适合于实时处理。仿真结果表明,所提算法在抗多址干扰能力、抗"远近"效应能力和收敛性能方面均优于基本二进制人工蜂群算法。     

改进人工蜂群优化的K均值图像分割算法

K均值聚类在图像分割时精度较低且缺乏稳定性.人工蜂群算法在对K均值聚类进行优化后存在算法效率不高的缺点.针对以上问题,提出一种改进人工蜂群和K均值聚类的图像分割算法IABC-K.根据人工蜂群算法在蜜源更新和蜜源开采阶段的不同特点,对人工蜂群算法进行了改进.在蜜源更新阶段,采用了最优适应度关联的自适应邻域搜索机制,提高了蜜源更新速度;在蜜源开采阶段,采用了最优适应度关联的线性递减邻域搜索策略,提高了蜜源开采质量.实验结果表明:IABC-K算法在质量、效率和稳定性方面均优于其它类似算法.IABC-K算法可应用在质量和性能要求较高的图像处理领域.     

基于改进人工蜂群算法的多阈值红外图像分割

针对传统的多阈值红外图像分割中多阈值选取存在的效率低、计算重复等问题,提出了一种基于改进人工蜂群算法的多阈值红外图像快速分割算法.首先,在阈值选取时引入人工蜂群算法,实现多阈值的选取.然后,针对原始人工蜂群算法存在的收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺点,分别从引领蜂搜索、跟随蜂搜索和侦察蜂搜索3个方面进行了改进,使其更快、更准地收敛于最优解.实验表明,相比于原始人工蜂群算法,改进后的算法在精度相同时速度更快,迭代次数相同时结果更接近最优解.该算法能够在保证精度的前提下高效地对红外图像进行多阈值分割,是一种可行的红外图像分割方法.     

基于粒子群优化的反潜搜索研究

在分析目前反潜搜索现状的前提下,提出了使用粒子群优化算法进行反潜搜索,并针对基本粒子群优化算法存在早熟和后期收敛速度慢的局限性,对个体极值实行高斯变异,并使惯性因子随进化代数自适应调节,提高了全局搜索能力和后期收敛速度,改进了粒子群优化算法的潜艇搜索策略.经过实验验证,本算法可以有效地提高反潜搜索效率.     

融合改进人工蜂群和K均值聚类的图像分割

针对人工蜂群优化的K均值算法易陷入局部最优、搜索精度不够、分割图像不够细致等问题,本文融合自适应人工蜂群和K均值聚类,提出了一种新的图像分割算法。算法首先利用距离最大最小乘积对种群进行初始化;其次采用自适应搜索参数动态调整邻域搜索范围,使人工蜂群算法快速收敛于全局最优;然后将人工蜂群输出的所有蜜源进行K均值聚类,克服K均值聚类结果对初始聚类中心的依赖,再将聚类划分结果进行Powell局部搜索,加快算法收敛的速度,将得到的新聚类中心更新蜂群中蜜源位置。最后,将本文算法与其他两种同类分割算法进行试验对比。实验结果表明:与其他两种算法相比,本文提出的分割算法在保证运行时间的前提下,分割准确率比其他两种算法分别至少提高了3.5%和4.8%,表现出了较高的分割质量。     

基于改进人工蜂群算法的无人机的航迹规划

针对无人机飞行任务规划系统中的航迹规划问题,提出了一种改进的人工蜂群算法,将其应用于无人机的航迹规划。该算法将航迹规划问题转换成函数优化问题,以蜂群为搜索单位,通过群体之间的信息交流与优胜劣汰机制,使蜂群向更优方向进化。在雇佣蜂搜索阶段采用自适应搜索策略来加快算法收敛速度;在跟随蜂搜索阶段引入一种新的概率选择方式来保证种群的多样性;在侦察蜂搜索阶段利用混沌搜索算子提高算法的全局搜索能力。通过标准函数测试与航迹规划仿真对改进后的算法进行验证,结果表明,改进后的算法提高了全局收敛能力,在收敛速度和精度上优于传统的人工蜂群算法,可有效解决无人机的航迹规划问题。     

受启发的人工蜂群算法在全局优化问题中的应用

 人工蜂群算法是最近提出的一种较有竞争力的优化技术.然而,它的搜索方程存在着探索能力强而开发能力弱的缺点.针对这一问题,受差分进化算法的启发,提出了一个改进的搜索方程.该搜索方程在最优解附近产生新的候选位置以便提高算法的开发能力.进一步,充分利用和平衡不同搜索方程的探索和开发能力,提出了一个改进的人工蜂群算法(简记为IABC).此外,为了提高算法的全局收敛速度,用反学习的初始化方法产生初始解.通过18个标准测试函数的仿真实验并与其他算法相比较,结果表明IABC算法具有良好的处理复杂数值优化问题的性能.     

基于改进人工蜂群算法的认知无线电频谱分配

各类无线电业务的兴起和发展使得频谱资源处于拥挤的状态,然而当前的静态频谱分配机制导致频谱资源存在着部分频段紧缺和频谱利用不平衡的矛盾。认知无线电是一种提高频谱利用率的新技术。认知无线电系统中，动态频谱分配技术在利用闲置频谱资源上发挥关键作用。本文介绍了频谱分配的图论着色模型，提出一种改进的蜂群算法。基本人工蜂群算法存在搜索精度不高和收敛速度较慢的问题，本文改进的人工蜂群算法引入了基于差分进化算法的搜索策略和高斯变异的侦察策略，并且对选择策略进行改进，提高了种群的多样性。将改进的蜂群算法应用于频谱分配模型中，实验结果表明：改进的人工蜂群算法可以得到更好的系统收益，加快了收敛速度。     

基于改进人工蜂群算法的盲源分离方法

 针对现有盲源分离方法大多存在收敛速度慢、分离精度低的问题,提出一种基于改进人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)算法的盲信号分离方法.在ABC的邻域搜索公式中自适应调整步长,并加入全局最优解指导项,增强局部趋化性搜索能力.改进的ABC算法保持了ABC全局搜索和局部搜索之间的平衡,使ABC算法可以达到更好的寻优效果,从而提高盲源分离算法的分离精度和稳定性.实验结果表明,提出的改进盲源分离算法可以有效地分离线性瞬时混合信号.与其它算法相比,该算法具有更优异的分离性能,并具有更快的收敛速度.     

基于蜜源优化策略的频率分配方法

为解决频率分配问题,提出了一种基于蜜源优化的频率分配方法.首先提出了评估干扰程度的计算方法,对传统人工蜂群算法的引领蜂搜索行为进行改进,并重新设计跟随蜂搜索行为,增加选择性变异操作,以达到增加蜜源多样性以及降低陷入局部最优解可能性的目的.仿真结果表明,所提算法在搜索效率和稳定性上具有明显优势,能够在有效时间内找到满足频率距离约束的频率分配方案.     

改进人工蜂群算法在数字图像相关中的应用

针对人工蜂群算法存在的收敛速度较慢,易陷入局部最优解的问题,提出一种改进的人工蜂群优化算法,并应用于数字图像相关的整像素位移搜索中。该算法借助相关度值的变化来动态调整跟随蜂的搜索步长,平衡其全局和局部的搜索能力;侦察蜂利用遗传算法的交叉运算产生新解,改善全局搜索能力。实验结果表明,改进的算法能有效地提高收敛速度,改善整像素位移搜索的性能。     

基于ADSABC算法优化WNN的语音识别研究

小波神经网络(WNN)具有高度的非线性映射功能及强大的自适应能力,但是WNN算法存在易陷入局部极小值,收敛速度慢。而人工蜂群算法(ABC)具有很强的全局搜索能力及较快的收敛速度。两者优势互补,已结合应用于语音识别中。本文对ABC算法做出改进,在采蜜蜂和观察蜂阶段各提出一个新的解搜索方程,采取自适应的双搜索方式(Adaptive Double Search)求解,从而提高算法的收敛速度和收敛精度。并将其和WNN算法进行结合,组成一种训练神经网络的新算法ADSABC-WNN,该算法既能克服WNN算法的缺点,又能保存双方的优点。实验结果表明,与传统ABC算法优化小波神经网络相比,识别率提高均有所提高,其中在词汇量为50时识别率提高了4.51%。将实验结果与其他方法优化的小波神经网络模型进行比较,在噪声环境下,该混合模型可以有效地减少识别时间,而且可以明显提高网络的训练速度和语音识别的识别率。     

一种改进变异算子的混合遗传算法

分析了遗传算法传统变异算子的缺陷,为解决遗传算法搜索效率低下及早熟收敛的问题,设计了一种融合遗传搜索和模式搜索的混合遗传算法。理论分析与实验仿真结果表明,所给出的混合遗传算法是有效的,在收敛速度、精度和稳定性方面均有明显的提高。     

一种强鲁棒性的盲分离混合矩阵估计方法

针对传统盲分离混合矩阵估计鲁棒性差、易受初始值影响、精度不高等问题,该文将人工蜂群算法(ABC)用到盲分离中,结合稀疏信号混合矩阵估计的特点,提出一种基于不同搜索策略和编码方式的两阶段蜂群算法的混合矩阵估计方法,通过新的蜜蜂搜索行为和子蜂群之间的协同作业,明显加快了算法的收敛速度,提高了混合矩阵的估计精度。仿真实验表明,该方法在源个数较多、弱稀疏、低信噪比的情况下仍然可以很好地估计混合矩阵。相比已有方法,该方法不仅具有很强的鲁棒性和很高的估计精度,而且不需要太大的计算量。     

优化蚁群算法在网络知识路由系统中的应用

研究网络知识路由问题,提高网络资源搜索质量。针对传统方法在网络资源搜索过程中,存在搜索时间长,得不到最优解,导致搜索速度慢,效率低的问题。为了提高网络资源搜索效率,提出一种基于改进蚁群的路径搜索算法,在混合信息素更新策略,自适应挥发因子等方面进行改进,并设置了先行蚂蚁和后行蚂蚁。该方法有效地避免了蚁群搜索陷入局部最优,加快了收敛,提高了搜索效率。仿真结果表明,改进方法缩短了搜索时间,网络资源搜索效率明显提高,证明是一种有效的优化方法,能够在最短时间找到资源搜索的最优解,是解决网络资源搜索优化问题的有效算法。     

基于3D-HEVC标准的相邻块视差矢量获取算法质量优化的研究

在高效视频编码标准的三维扩展方案(3D-HEVC)中,相邻块视差矢量获取算法是视点间纹理图编码的一项关键技术.针对现有快速算法获取的视差矢量质量有所下降的问题,本文提出一种利用分组搜索和按比例组合策略的相邻块视差矢量获取质量优化算法.首先,改变原有相邻块视差矢量获取算法中将第一个搜索到的视差矢量作为最终视差矢量的准则;其次,设计一种新的分组结合方法,将时间方向和空间方向上的待搜索的候选块分为若干小组,并将互相临近的候选块中得到的视差矢量按比例结合为新的视差矢量;最后,设计新的分组搜索策略,在新的视差矢量与原有矢量中获取最终相邻块视差矢量.实验结果表明,在维持现有基于编码单元的简化相邻块视差矢量获取算法效率的前提下可实现编码质量提升.     

变概率双向RRT改进路径规划算法

针对RRT算法收敛速度慢、路径不规则的问题,基于双向RRT算法和概率搜索策略,提出了一种变概率策略下的双向RRT搜索优化算法。该算法根据搜索节点的不同周边状态,采用不同的概率策略扩展目标点,使搜索算法能够在空旷场景下向目标点快速生成,同时避免了路径陷入局部最小值的问题。在完成初次路径搜索后,根据路径节点位置优化不规则路线,减少小车行驶过程中的拐弯次数和总路径长度。在仿真中进行了多场景重复试验测试,仿真结果表明,改进后的算法在搜索速度和路径长度上有明显改善。     

基于预算机制的非结构化P2P网络分段搜索策略

在非结构化P2P网络中,降低消息冗余,提高搜索的效率,一直是资源搜索的关键问题.目前非结构化P2P网络均采用生存时间（Time-To-Live）机制控制搜索算法的深度,但是同时产生了大量的冗余消息,严重影响了网络的利用率.为了能够在保持高搜索效率的前提下减少冗余消息的数量,提出了一种基于预算机制的非结构化P2P网络分段搜索策略DBudgetSearch.DBudgetSearch将搜索过程分为两个阶段,并在每个阶段中使用预算机制来控制消息转发的数量和导向,根据邻居节点的连接度大小来选择消息的转发对象.分析和试验结果表明,DBudgetSearch导向性好,算法搜索效率高,能够有效减少冗余消息.