基于混沌粒子群优化的新型VRP求解算法

标准粒子群优化算法(PSO)容易陷入局部最优,且精度较低、收敛速度慢,难以满足求解VRP的需求。本文提出了一种适用于求解VRP模型的新型混沌粒子群优化算法(CPSO)。该算法引入混沌序列,利用混沌对粒子的初始位置进行初始化,提高了样本的质量,并且对当前粒子附加混沌扰动,促使其跳出局部最优,提高了全局搜索能力,有利于在全局范围内寻找到最优值。实验结果表明,本文算法的收敛速度、精度及稳定性高于PSO算法,是一种有效的VRP求解算法.     

一种红外和可见光双通道视频目标跟踪方法

室外场景下由于场景背景条件变化容易导致视频目标跟踪稳定性差。该文提出一种利用红外和可见光传感器的双通道视频目标跟踪方法。该算法利用可见光图像的目标颜色特征和红外图像的目标轮廓特征,结合均值漂移算法与水平集曲线演化实现目标定位,并给出了目标尺度和模板更新方法;对多目标跟踪的互相遮挡问题,通过判断目标合并与分离实现遮挡时多个目标的定位。实验结果表明,该文方法能够有效处理光照变化、阴影、遮挡等情况,实现目标的稳定跟踪。