粒子群优化增强大津法的气泡分割方法研究

提出了粒子群算法优化增强大津法来实现气泡图像的快速准确的分割.首先介绍了阈值分割中的直方图法、经典大津法、迭代法的阈值选取原理,并利用这三种方法对垂直上升管气液两相流中稀疏上升气泡图像进行了分割,通过效果比较,并结合气泡图像的特点,提出了一种以粒子群算法优化增强大津法的图像分割法,然后利用粒子群算法的全局搜索能力改善增...     

基于量子粒子群算法的双阈值图像分割方法

为了提高图像分割效率,将量子粒子群算法QPSO应用于图像阈值分割领域,并在QPSO算法基础上提出了一种基于边界控制的量子粒子群阈值分割算法BQPSO.改进算法BQPSO引入了边界控制策略,使得飞越搜索区域的粒子不再聚集到区域的边界,而是回到搜索区域内边界附近的某一位置,保持了群体的多样性,有效地避免了算法陷入局部最优解,增强了算法的全局搜索能力.实验结果表明,与遗传算法GA、粒子群算法PSO和标准量子粒子群算法QPSO的阈值寻优结果相比较,BQPS0算法在运算效率、阈值搜索精度和稳定性以及图像分割效果等方面均具有明显的优势.     

改进的文化粒子群算法的电子商务服务器集群负载均衡

随着电子商务的发展,电子商务企业服务器集群负载均衡问题越来越严重,为了解决粒子群算法在求解电子商务服务器集群负载均衡问题上存在的不足,提出一种改进的文化粒子群算法的服务器集群负载均衡策略.首先利用粒子群算法的主群体空间和文化算法的知识空间形成"双演化双促进"机制,提高算法全局搜索能力和运行效率;然后引入遗传算法进化机制对知识空间演化操作进行改进,最后将该算法应用于电子商务服务器集群负载均衡问题求解.经过仿真验证,改进文化粒子群算法,提高服务器集群系统资源利用率,负载更加均衡.     

基于粒子群优化算法的多阈值图像分割

为确定图像分割的最佳阈值，基于粒子群优化算法提出了一种多闽值图像分割方法．由最大熵或最大类间方差法得到优化的目标函数，用粒子群算法对其进行优化，得到分割的最佳阈值，并用该阈值对图像进行分割．将分割结果与遗传算法的多阈值分割结果相比较可以看出，该算法不仅可实现正确的图像分割，并可使分割速度大大提高．     

基于改进PSO算法的自适应均衡算法

传统的自适应均衡算法存在收敛速度慢,稳定性差、均衡效果不理想等缺点,从而使自适应均衡器在高速光纤通信系统中的应用受到限制.具有梯度搜索因子的Grads-PSO算法,结合了传统数值优化方法在计算速度和计算精度上的优势,将梯度法引入粒子群算法中.在梯度搜索因子的指导下,PSO算法的运算过程显得更加有规则,从而提高了算法的收敛速度和运算精度.因此,本文提出将改进PSO算法用作自适应均衡器均衡算法.通过仿真实验表明,改进PSO算法具有收敛速度快,计算精度高的优点,将其作为自适应均衡器的控制算法可收到很好的均衡效果,优于传统的控制算法.     

基于改进模拟退火粒子群算法的立体车库结构优化

立体车库可有效利用城市停车资源而得到快速发展,但结构重量较大,目前有关立体车库的优化方法多数采用简单的材料替换或常规优化算法,优化效果不明显且运算效率低。为此,在结合模拟退火算法和粒子群算法的基础上,加入动态惯性权重和变异算子,提出了一种改进的模拟退火粒子群算法。基于静力、风载、地震载荷工况,以立体车库轻量化为目标,采用改进的模拟退火粒子群算法对立体车库结构优化模型进行优化,结果显示,在保证刚度、强度性能的前提下,实现减重4.26%。与非改进算法相比,所提出的改进模拟退火粒子群算法得到了更佳的最优解,寻优能力加强。     

基于粒子群优化算法的多阈值图像分割

为确定图像分割的最佳阈值,基于粒子群优化算法提出了一种多阈值图像分割方法.由最大熵或最大类间方差法得到优化的目标函数,用粒子群算法对其进行优化,得到分割的最佳阈值,并用该阈值对图像进行分割.将分割结果与遗传算法的多阈值分割结果相比较可以看出,该算法不仅可实现正确的图像分割,并可使分割速度大大提高.     

基于混合粒子群算法的梯级泵站优化调度

针对不同时段电价差异,以流量平衡为基础,建立以梯级泵站耗电电费最小为目标的优化调度模型,并采用粒子群算法求解.为克服粒子群优化算法易早熟、迭代后期收敛速度慢的缺点,引入免疫思想,以粒子适应度为标准,通过克隆变异算子、疫苗接种算子和优胜劣汰算子,构建双粒子群,增强了粒子群搜索精度和搜索范围,并将其应用于广东某供水工程.优化调度仿真对比分析表明:免疫粒子群算法(IAPSO)能够有效地解决梯级泵站优化调度问题,降低了泵站运行成本,与基本粒子群算法(PSO)和自适应惯性权重粒子群算法(APSO)相比,收敛速度更快,搜索精度更高.     

基于粒子群算法的模糊滤波器优化方法

根据粒子群算法可以搜索全局最优的特点,提出一种新的基于粒子群算法优化模糊隶属函数,从而对带有脉冲噪声图像进行模糊中值滤波的方法.该方法给出一个新的模糊熵定义,采用改进粒子群优化算法寻求隶属函数的最优参数,依照最大熵准则将图像变换到模糊域,然后对需要处理的噪声图像进行滤波.实验表明,提出的方法可以很好地滤除图像中的脉冲噪声,自适应性强.     

基于改进粒子群算法的输电网扩展规划

输电网扩展规划是一个非常复杂的大规模组合优化问题,提出了一种改进粒子群算法求解此类优化问题。该算法针对传统的粒子群算法存在的缺点,对粒子群迭代行动策略、初始化策略以及惯性权重的调整进行了改进,并将单纯形法引入到算法中,弥补算法容易陷入局部最优的缺点,提高了粒子群算法的搜索效率,使其更适用于输电网扩展规划。将其应用到Garver-6节点系统和一个18节点系统,计算结果证明该算法的可行性和有效性。     

量子粒子群算法在结构模态参数识别中的应用

量子粒子群算法作为粒子群算法的改进,具有参数少、好编程、易收敛等优势而备受关注.通过将由结构输入、输出数据计算而得的实测频响函数与包含所需识别的结构模态参数的理论频响函数之差最小化作为优化目标,经过对理论频响函数中的结构模态参数搜索取值而使目标函数最小,此过程将结构模态参数识别问题转化为优化问题.采用量子粒子群算法进行优化而得到结构模态参数.为验证该方法的有效性,对一数值模拟的三层混凝土框架结构进行分析,结果表明,量子粒子群可以有效地识别结构模态参数.     

改进遗传算法与粒子群优化算法及其对比分析

进化算法作为一类新的优化搜索方法，广泛应用于各种优化问题．现对简单遗传算法进行了改进，采用实值编码，并与模拟退火算法及基于适值排序和随机选择的方法相结合，形成了改进遗传算法．同时还介绍了一种新的进化算法一粒子群优化算法．将这两种优化算法应用于函数优化，并对优化结果进行了对比分析．比较结果表明，改进遗传算法和粒子群优化算法都可以在函数优化方面表现出较好的健壮性，但在找寻最优解的效率上，粒子群优化算法较好．     

桁架结构形状优化的粒子群优化算法

为解决有应力约束、几何约束以及局部稳定性约束的桁架结构的形状优化设计,将粒子群优化(PSO)算法应用于桁架结构的形状优化设计.首先详细介绍了原始PSO算法的基本原理,然后引入压缩因子改进了原始的PSO算法,并提出了合理的参数设置值.优化计算过程中,综合考虑了节点坐标和截面面积等两类不同性质的设计变量.最后对几个经典问题进行了求解,并与传统的优化算法进行了比较.数值结果表明,改进的PSO算法具有良好的收敛性和稳定性,可以有效地进行桁架结构的形状优化设计.     

基于改进ACO与PSO算法的结构可靠度分析

针对基本蚁群算法的过早收敛问题,引入信息熵,通过优化参数 ,对基本蚁群算法进行改进,进而寻找结构的最短失效路径。从可靠指标的几何意义出发, 利用罚函数法, 将结构可靠指标的求解问题转化成相应的无约束优化问题,采用粒子群算法对结构可靠指标进行求解计算。以十杆桁架为例,采用响应面法、遗传算法与本算法对结构可靠指标进行对比计算,结果表明改进蚁群与粒子群算法的收敛速度快,计算精度高。     

New two-dimensional fuzzy C-means clustering algorithm for image segmentation

To solve the problem of poor anti-noise performance of the traditional fuzzy C-means （FCM） algorithm in image segmentation, a novel two-dimensional FCM clustering algorithm for image segmentation was proposed. In this method, the image segmentation was converted into an optimization problem. The fitness function containing neighbor information was set up based on the gray information and the neighbor relations between the pixels described by the improved two-dimensional histogram. By making use of the global searching ability of the predator-prey particle swarm optimization, the optimal cluster center could be obtained by iterative optimization, and the image segmentation could be accomplished. The simulation results show that the segmentation accuracy ratio of the proposed method is above 99%. The proposed algorithm has strong anti-noise capability, high clustering accuracy and good segment effect, indicating that it is an effective algorithm for image segmentation.     

基于集合的细菌群优化算法

针对细菌觅食优化算法求解高维优化问题时不易跳出局部最优解的问题,引入趋向方向余弦向量和随时间变化的加速系数,控制细菌觅食优化算法的收敛精度和收敛速度,并将改进算法用于求解组合优化问题。依据细菌种群密度计算原则,设计了一种离散空间和连续空间之间相互转换的规则,同时用集合对细菌觅食优化算法中的算术运算符形式化描述。仿真试验结果表明:基于集合的细菌群优化算法避免了早熟现象,寻优结果优于蚁群算法且接近基于集合的粒子群算法。     

基于多尺度小波的图像增强算法

提出了一种基于多尺度小波的图像增强算法。首先对图像做小波分层,利用散布矩阵对分层后的图像提取更丰富的局部结构信息,最后对每一个子图像进行局部直方图均衡化,就可将这些子图像合成为一个完整的输出图像。实验结果表明该方法的增强效果明显优于传统的直方图均衡化方法,既提高了图像的整体对比度又突出了图像的局部细节,同时还抑制了噪声。     

混沌粒子群混合算法对微型永磁电机的优化设计

在电机的设计中，常常需要通过优化设计得到合理的电机结构尺寸和参数.电机的设计问题实质上是一种带约束的复杂的非线性连续函数优化问题.要得到一个满意的优化结果不仅要求算法具有较高的精度，而且要有快的收敛速度.提出一种新的混合算法对永磁电机的尺寸和整体结构进行优化设计.将混沌算法和粒子群算法相结合，以微型永磁电机为例，对槽形等多个变量进行优化，结果证明了算法的有效性和快速性，适合于同类问题求解.     

粒子群优化算法的研究与展望

粒子群优化算法是一种基于群智能的随机优化算法,具有简单易实现、设置参数少、全局优化能力强等优点.着重对粒子群优化算法中的基本算法、改进算法、应用领域和研究热点等方面做了较为详细的论述.     

基于改进粒子群算法的体绘制传递函数设计

为降低体绘制过程中人机交互的复杂性,提出一种体绘制传递函数的自动设计方法.该方法把对传递函数的抽象评价转变为对绘制图像的显式评价,然后将传递函数的设计转变为一个多参数优化问题,并使用改进的粒子群算法进行自动寻优.图像的评价使用图像信息熵、差分熵、边界熵和主观评价的融合方法.针对粒子群算法易于陷入局部最优的缺点,结合遗传算法的思想对粒子群算法进行改进.该方法在体绘制应用中,具有更好的全局搜索能力和更高的收敛速度.实验结果表明,在一般体绘制应用中,本文的方法可以在1.0～2.0min内完成传递函数设计,实现用户满意的体绘制效果.