基于遗传算法和蚂蚁算法求解函数优化问题

针对遗传算法求解精度低以及蚂蚁算法求解速度慢的问题，提出一种基于遗传算法和蚂蚁算法的混合算法.该混合算法利用了遗传算法快速随机的全局搜索能力的优点，设计了编码与适应度函数，进行了种群生成与染色体的选择，并通过设定交叉算子和变异算子， 生成了信息素分布.该混合算法利用了蚂蚁算法正反馈以及具有分布式并行全局搜索能力的优点，通过确定吸引强度的初始值，建立了强度更新的模型，从而求得精确解.并将该算法应用于求解函数优化问题.结果表明，该混合算法与遗传算法和蚂蚁算法相比，收敛速度快，寻优性能好.     

求解多峰优化问题的改进布谷鸟算法

布谷鸟算法是一种简便而高效的元启发式算法.然而,布谷鸟算法在求解复杂的多峰优化问题时通常存在易陷入局部最优解的缺点.针对布谷鸟算法的这种缺点,结合神经网络算法和布谷鸟算法的特性,提出一种基于神经网络的布谷鸟算法.该算法的核心思想是借助改进神经网络算法的强大全局搜索能力和动态种群策略来平衡布谷鸟算法的全局搜索能力和局部搜索能力,从而减少布谷鸟算法陷入局部最优的可能性.该算法首先将种群中的个体依照适应度值的优劣进行排序,然后对种群中最好的一半个体通过布谷鸟算法进行优化,对种群中最差的一半个体通过改进的神经网络算法进行优化,最后将所有个体组成一个新的种群,并从中筛选出最优解.采用24个复杂基准测试函数检验所提出算法求解多峰优化问题的性能,并将优化结果与神经网络算法,布谷鸟算法以及一些改进的布谷鸟算法所获取的优化结果相比较.实验结果表明:所提出的算法充分地展现了神经网络算法和布谷鸟算法的优势,其在求解质量,求解效率以及求解稳定性上均显著优于其它算法.     

多峰连续函数优化的一种混合算法

提出一种解决多峰连续函数优化的混合算法。该方法定义适当的适应度函数，使用遗传算法自动形成极值点领域种群，进行聚类分析，分别在单极值区域取最优个体为初始点，采用最速下降法进行快速寻优，在得到全局最优解的同时获得多个局部极值。计算仿真表明该方法有效且收收敛快、精度高。     

求解旅行商问题的改进k-opt遗传算法

为了增强遗传算法的局部搜索能力，加速算法运行效率，尽量避免算法陷入早熟问题，提出一种改进k-opt遗传算法求解旅行商问题。该算法利用改进的k-opt方法初始化获得较优种群，引入改进的交叉变异机制增强算法全局搜索能力，结合改进的k-opt方法强化算法局部搜索能力。实验结果表明，改进的k-opt遗传算法能有效平衡算法探索和开发能力，其求解的质量优且运行效率高。     

基于局部搜索机制快速求解TSP问题的自适应遗传算法

提出了一种基于局部搜索机制快速求解TSP的遗传算法。基于局部搜索机制,自适应地将标准遗传算法与局部启发式算法结合,使得局部启发式算法只在有效改善种群个体质量的情况下才允许执行,有效地避免了因局部搜索次数过多而引起的陷入局部最优和计算负担过重现象的发生。仿真结果表明,该算法具有较强的全局优化能力及较快的收敛速度,在求解TSP问题时有较高效率。     

几何约束多解问题

针对几何约束求解的多解性问题,将约束分成两个集合:原约束集合和增加的额外约束集合。用求解器求解出全部解后,利用提出的混合遗传蚂蚁算法,搜索全部解空间,在算法的初始阶段采用遗传算法,产生信息素的初始分布;在算法的后期采用蚂蚁算法。由于在遗传算法中使用随机的种群,不仅提高了蚂蚁算法的速度,而且在求解时能避免陷入局部最优解。通过启发式搜索算法使增加的额外约束得到最大化满足,从而寻找到符合用户意图的解。     

正交多智能体算法求解管网直接优化调度模型

针对传统遗传算法存在高维空间寻优能力较差的问题,提出采用正交多智能体算法求解管网直接优化调度模型.对智能体的随机初始种群进行正交操作,得到较优初始种群,通过智能体的竞争和自学习,找到较优解.结果表明:与正交自适应遗传算法相比,正交多智能体算法具有更强全局搜索能力和更快寻优速度,并且正交多智能体算法优化方案较大提高了水泵运行效率,可节电2.96%.     

基于改进适应度函数的麻雀搜索算法路径规划研究

将一种智能优化算法——麻雀搜索算法应用于移动机器人二维路径规划,并对其进行改进以提升寻路效率。基于该算法的实验环境在栅格地图中实现,采用麻雀搜索算法进行路径规划,为了解决该算法在路径规划应用中原本适应度值不佳,种群易受局部最优个体误导的问题,设计并改进了算法的适应度函数,将本代的全局最优种群作为下一代迭代的评价标准,并将适用于路径规划的思想加入到适应度函数中。在模拟场景中进行了寻路仿真实验,实验结果验证了算法改进的合理性和提升程度。     

一种基于改进遗传算法的测试用例自动生成研究

测试用例的生成是软件测试领域的关键技术问题。近年来,受生物进化思想启发得出的一种全局优化算法的遗传算法用于测试用例的自动生成方向的研究,对于软件测试的自动化有着重要的影响。为了生成高效的测试用例,笔者提出了一种改进的遗传算法,该算法采用实数编码方式,采用逻辑覆盖原则,将遗传算法的适应度函数进行改进并加入遗传导向控制,这样有利于种群的多样性遗传,避免种群早熟收敛现象,并结合Delaunay三角网生成程序进行说明,验证了该算法的有效性。     

一种求解函数优化的混合遗传算法

在浮点编码遗传算法中加入最速下降法，构成适于函数全局优化的混合遗传算法。混合算法改善了遗传算法的局部搜索能力，显著提高了遗传算法求得全局解的概率。由于只利用函数值信息，混合算法是一种求解函数全局优化问题的通用方法。     

基于提升小波构造在图像去噪的应用研究

在图像处理中，基于离散小波变换的提升算法比传统的卷积算法运算简单、实时性好、易于实现，因而被新的图像去噪所采用。小波提升算法是一种新的双正交小波构造方法，通过预测算子，确定高频信息，并初步确定低频信息，然后通过更新算子，对初步确定的低频信息进行修正，从而确定低频信息。笔者以该提升方法为基础，通过对初始D4双正交滤波器组进行提升和对偶提升，来获得不同的提升算子和对偶提升算子，从而构造出具有理想特性的新小波。通过实验数据和分析表明：笔者提出的算法和软阈值法结合比其他小波更能有效地取出图像噪声。     

基于提升小波分解曲波变换的雷达影像消噪法

利用提升法对传统小波进行提升,将提升小波对雷达影像进行分解,形成子带影像,再将子带影像进行脊 波变换,并对变换结果进行消噪处理,然后进行脊波逆变换和提升小波重构,得到新的雷达影像。试验结果表 明:基于提升小波分解的曲波变换比传统小波分解的曲波变换对雷达影像消噪效果好,同时与传统的均值滤波 相比效果更好。     

一种基于提升格式的双正交小波设计方法及应用

提升格式是一种新的小波构造方法，它是因构造紧支的第二代小波之需而产生的。Sweldens等人提出的提升格式设计方法只能设计基于Lazy小波的插值小波，为了满足各种应用需要，提出了一种基于任意双正交小波，而非仅针对Lazy小波的增加小波消失矩的新算法。利用小波消失矩和与其对应滤波器在z=1处零点阶数之间的关系，通过求解一组简单的线性方程组来设计基于任意双正交小波的提升系数；根据最佳提升格式的唯一性，给出了求最佳提升系数的迭代算法。     

用于图像压缩的最优双正交小波设计方法

基于图像压缩中小波基选择的多样性，提出了一种用于图像压缩的最优双正交小波构造方法，该方法给出了一种单参双正交小波的设计准则，它在正则性和滤波器长度上对小波滤波器进行平衡，提高了小波滤波器的频带特性．通过编码增益和时频分辨率的均衡不确定度建立了单参量评价函数．对该函数取最大值可获得应用于图像压缩的最优双正交小波．实验表明．该方法实现简单，只需知遒图像的自相关系数，同时获得了比其他同类小波更高的峰值信噪比．     

一种基于提升小波变换和快速分形的混合编码

分形图像编码是目前可达到的压缩比最高的编码技术,但由于编码时间长阻碍了它的发展。本文首先介绍了分形理论和提升小波变换理论,提出快速提升小波变换结合快速分形编码的混合编码方法。实验结果表明,该算法加快了图像的编码速度,同时压缩比也有很大提高。     

基于提升格式的高光谱遥感图像压缩算法

高光谱遥感的特点是谱分辨力的提高,但其高数据维给图像进一步处理带来了困难,因此有必要对其进行有效压缩处理.该文以提升格式为基础对高光谱图像压缩算法进行了研究,充分考虑了高光谱图像的空间相关性和谱间相关性,采用自适应波段选择的谱间压缩方法,通过自适应选择信息量大并且与其他波段相关性小的波段来降低高光谱数据量,然后采用梅花形网格分解方法构造出第二代小波变换,从而对二维图像进行空间压缩,可实现提升格式的分解和完全重构.实验结果表明,谱间压缩能够保留信息丰富的波段,同时计算复杂度大大降低,以提升格式为基础的第二代小波变换比第一代小波变换取得更好的空间压缩效果.     

一种基于提升格式的过程数据压缩新方法

为了有效利用数据压缩中过程数据的局部特征，提出了一种基于提升格式的自适应压缩方法.该方法根据信号的局部特性选择预测环节，利用塔式分解中小波系数不参与下一层分解的特性，对小波系数做简单的可逆变换，将选择预测环节的信息保存在小波系数中.理论分析及仿真结果均表明，预测环节的选择信息不需要额外的存储空间，不会由于阈值处理和压缩编码受到损害，保证了逆变换的稳定性.与非自适应的插值小波以及常用的Haar小波相比，这种自适应的提升格式降低了均方根误差(RMSE)和单点误差(LPE).     

5/3小波图像压缩及DSP实现

对于高分辨率相机所成图像来说,数据量是非常巨大的,光用软件来进行压缩远远不能满足实时性的要求。离散小波变换是当今许多图像处理和压缩技术的基础。JPEG2000是最新的静态图像压缩标准,其核心算法是小波变换,5/3小波提升方法在JPEG2000中主要用于无损图像压缩。提出对基于因式分解的提升格式(第二代小波的构造方法)的5/3小波的改进,并采用了TMS320C6416实现的了该算法。DSP实验结果证明该提升5/3小波变换具有处理速度快、实时性强、压缩比大、恢复效果好的特点。     

基于提升方案的整数小波图像编码

随着互联网的普及和图像应用范围的不断扩大，对图像的编码提出了新的要求，即不仅要求具有高的压缩比，还要求有许多新的功能，如渐进编解码、从有损压缩到无损压缩等。小波编码较好地实现了这一思想，因此奠定了它在图像编码中的地位。提升框架可以实现整数到整数的小波变换，克服了第一代小波变换所带来的缺陷。该文利用第二代小波变换的特性，提出了一种基于整数小波变换的图像压缩方法。首先充分利用小波系数的分布特性，将图像进行整数小波变换，然后对最低频子带采用DPCM预测编码，对其它子带采用零树加熵编码的方法进行编码。实验结果表明，该方法有较好的压缩性能。     

整数小波图像压缩算法性能研究

提升格式是一种新的双正交小波的构造方法,为整数小波提供了更为广阔的应用空间,以其独特的结构,有效的减少了运行时间,是一种快速有效的小波实现方法。介绍了整数小波的构造,从传统的Mallat算法出发,引入提升格式构造新的小波。并且在现有小波的基础上,给出了利用提升格式增加小波函数消失矩,提高小波函数性能的方法。