基于改进蚁群算法的图像边缘检测

为了克服传统基于蚁群算法的图像边缘检测存在定位不准、易陷入局部最优解、对噪声鲁棒性不佳、且收敛速度过慢等缺点,本文提出了一种基于改进蚁群算法的图像边缘检测算法,此算法以传统边缘检测算子得到的边缘信息作为启发信息,建立了基于蚁群算法的边缘追踪模型,实现了信息素和启发信息对边缘追踪的导向作用,避免了蚂蚁在非边缘区域内行走,克服了陷入局部最优的缺点,最后本文运用了条件概率建立边缘检测评价标准.实验结果表明,本文的边缘检测方法具有较好的检测精度和噪声鲁棒性,且运行速度较快.     

基于终距指数的机器人路径规划方法研究

传统蚁群算法在生成信息素浓度时，由于算法生成的路径可能存在冗余成分，信息素浓度可能无法正确反应路径各节点的优劣，蚂蚁无法根据信息素浓度来迅速找出最优路径，导致算法寻优缓慢.基于传统蚁群算法思想，提出了一种新改进蚁群算法，即通过引入终距指数这一概念，取代信息素浓度的标记功能，蚂蚁可以依赖该指数进行决策选择优良节点.以20×20的栅格环境地图对改进蚁群算法进行案例仿真，实验结果表明，传统蚁群算法及其他改进蚁群算法分别需要43代及34代才能收敛到最优值，而利用改进蚁群算法仅需要进化3代即可收敛到最优解；为了进一步验证改进蚁群算法的优越性，在对更为复杂的30×30栅格模型仿真，利用传统蚁群算法与其他改进蚁群算法的收敛代数分别为52代与28代，而利用新改进蚁群算法的收敛代数仅为4代；另外，为了进一步验证改进算法的稳定性，对30×30环境模型进行连续运行30次仿真，所需平均收敛代数仅为4.97代.     

结合Sobel算子的蚁群红外图像边缘检测

红外图像边缘检测是红外图像处理的重要组成部分,蚁群算法应用在边缘检测方面具有良好的表现,但算法中蚂蚁初始位置的随机释放使得蚂蚁一开始会在非边缘区域耗费时间.采用Sobel边缘检测算子来引导蚁群边缘检测算法中蚂蚁初始位置的分布,使其以较高概率成为边缘的像素点作为起点对图像进行全局搜索,在对高概率区域检测的同时也将算法迭代...     

改进的蚁群算法在图像边缘检测中的应用

运用蚁群算法来提取图像边缘时出现的不连续和难以检测到弱边缘的问题,提出了一种具有对比度增强的路径增强规则,以增强反馈信息的利用率,并通过信息熵动态控制增强方向,该方法可以引导蚂蚁更快地移动到边缘节点;同时,利用自适应的局部阈值代替全局阈值,控制信息素的更新。实验表明,改进算法是有效的,并通过定性与定量对比分析,改进算法提取了更多的连续边缘以及弱边缘。     

电网节点编号优化的一种改进蚁群算法

蚁群算法是近几年优化领域中新出现的一种启发式仿生类并行智能进化系统,目前已经在众多组合优化领域中得到广泛应用。不同于传统的节点编号优化方法,采用最大最小蚁群系统改进的蚁群算法能快速地找到多个全局最优解,并且不易陷入局部最优解。将多种蚁群算法的改进融合在一起,取长补短,得到了较满意的效果。根据节点编号本身的特点,通过引入初始节点选择开关算子,同时在迭代过程中不断淘汰劣势蚂蚁,使蚂蚁能更快地找到最优解。     

Linux集群下基于改进多态蚁群负载均衡算法研究

建立了集群负载均衡问题的数学模型,并提出改进多态蚁群算法来对其进行求解的策略.首先,算法中侦察蚁以每个处理节点为中心,作局部侦察并设置侦察信息素;其次,搜索蚁利用侦察蚁提供的辅助信息做全局搜索,通过多态蚂蚁间的协作,能更快地搜索到问题的优化解.最后,通过一个试验与最小加权连接算法,传统多态蚁群算法进行了对比.结果表明,对于负载均衡问题,改进多态蚁群算法比前述算法在算法稳定性,负载的均衡能力,计算速度方面更具有优势.     

基于改进蚁群算法的Web服务选择

提出一种改进的蚁群算法并将其应用于Web服务选择问题中.该算法使用非线性动态变化的伪随机比例选择参数及蚂蚁多重最优解随机加权路由选择算法控制蚁群的行为,使用5维Web服务质量向量和蚁群适应度函数评价蚂蚁构造的路径质量,蚂蚁根据其构造的路径质量进行信息素更新;该算法使蚁群在其解空间的进化能力得到很大的提高.实验证明,该算法在Web服务选择问题上比传统的蚁群算法效率更高.     

连铸二冷节水增效多目标优化模型

在蚁群算法中采用节点选择优化策略,减少算法中的节点选择次数,并通过对筛选候选节点减少单个蚂蚁选择节点的计算量,提高蚁群算法的执行效率.在冶金准则、设备约束条件确定的板坯连铸优化模型中,加入节水模型、拉速优化模型,形成新的板坯连铸二次冷却多目标优化模型.并利用改进的蚁群算法对板坯连铸二次冷却进行优化,达到在保证连铸坯质量的前提下,提高生产效率、节约二冷用水的目的.     

受时间、空间约束VRP问题蚁群优化模型及算法的研究

蚁群算法求解组合优化问题是当今智能优化算法的发展方向之一.通过对M.Dorigo提出的传统蚁群优化元启发模型改进,提出了多参数约束蚁群优化元启发式模型.该模型将所有优化约束条件映射为影响人工蚂蚁搜索行为的诱导素;模型中的人工蚂蚁智能行为简单,只根据信息素和诱导素在求解空间中进行搜索,而不进行复杂的运算;该模型减少了人工蚂蚁的求解搜索空间.并通过受时间、空间约束问题VRP(Vehicle Routing Problem)验证了本文提出模型算法较传统蚁群算法简单、收敛性快.     

TSP的改进蚁群算法求解及其仿真研究

蚂蚁数目是影响蚁群算法性能的重要参数,常规蚁群算法在求解TSP时易于陷入局部最优解。文章针对该问题,提出了一种蚂蚁数目动态改变的蚁群算法,即每次周游时的蚂蚁数目是在一个范围内随机取值,该改进算法借用遗传算法中的排序选择策略对每次遍历时的蚂蚁位置进行初始化;分别对常规蚁群算法的TSP求解和改进蚁群算法的TSP求解进行了原理阐述,并对2种算法求解TSP的结果进行了Matlab仿真。对比仿真结果表明,改进的算法在求解TSP时,能够有效地跳出局部最优解,并能很好地收敛,它比常规蚁群算法的性能要优。     

基于改进蚁群算法与遗传算法组合的网络入侵检测

为提高网络入侵检测的检测效果,提出一种基于改进蚁群算法与遗传算法组合的网络入侵检测方法.该方法采用遗传算法(genetic algorithm,GA)对网络入侵的特征集进行快速选取,为后续特征提取打下基础;对传统蚁群算法(ant colony optimization,ACO)的节点选择策略和信息素更新策略进行改进,提出一种改进的蚁群算法,提高对最优特征的选择效果,采用改进的蚁群算法对特征进一步选择;采用支持向量机(support vector machine,SVM)统计机器学习方法建立各类网络入侵的检测分类器.仿真实验结果表明,新的网络入侵检测方法综合GA和改进蚁群算法的优势,能够获得更好的入侵特征,从检测正确率、误报率和漏报率3个方面综合比较,新的网络入侵检测方法具有更好的网络入侵检测效果,且提高了检测速率.     

基于MMAS的MIMO-OFDM系统上行多用户检测

在多输入多输出-正交频分复用(multiple input multiple output-orthogonal frequency division multiplexing,MIMO-OFDM)系统上行多用户检测(multi-user detection,MUD)中,针对基本蚁群算法(ant colony optimization,ACO)在搜索过程中易出现过早停滞及收敛于局部最优解等问题,提出一种基于最大最小蚁群系统(max-min ant system,MMAS)的MUD新算法.该算法在蚁群每次循环结束后,仅处于最优路径上的单只蚂蚁释放信息素;同时,通过限制每条路径上信息素的取值范围,避免路径间信息素的差值过大,从而使蚂蚁在每次循环时尽可能地选择不同的路径,提高算法的搜索能力.仿真结果表明,MMAS算法能够有效降低蚁群陷入局部最优解的概率,进而提高了检测性能;同时,随用户数的增加,该算法的计算复杂度却远低于最大似然(maximum likelihood,ML)检测算法,因此,该算法能够在检测性能与计算复杂度之间取得较好的折中.     

基于改进蚁群算法的大型综合建筑火灾疏散路径规划

动态逃生指示系统主要应用于大型综合建筑物内,此系统可根据建筑物内发生的火灾等突发情况动态指示人员疏散逃生,缩短逃生时间提高逃生成功率。通过研究现有动态逃生指示系统路径规划问题,提出一种改进蚁群算法,将Dijkstra算法和蚁群算法相结合,利用Dijkstra算法的全局搜索能力,调整了蚁群算法启发函数中初始信息素分布情况,同时结合探测到的火灾实时信息对蚁群算法的启发函数,转移概率,信息素挥发系数和更新规则进行改进。通过仿真实验表明改进的蚁群算法提高了搜索效率和全局搜索能力,降低了陷入局部最优的可能性并优化了逃生路线。     

移动机器人路径规划的一种改进蚁群算法

提出了一种复杂静态环境下的移动机器人避碰路径规划的改进蚁群算法。基于栅格法的工作空间模型,模拟蚂蚁觅食行为,并针对移动机器人的路径规划的需要,将一些特殊功能赋予常规的蚁群算法。为了避免移动机器人的路径死锁,在路径搜索过程中,当蚂蚁探索到一个死角时,建立了相应的死角表,同时用惩罚函数来更新轨迹强度。仿真研究表明:该算法能明显改善路径规划性能,并且算法简单有效。     

基于图分割的蚁群聚类算法

提出了采用两种策略更新信息素来控制蚂蚁行进路径的方法.根据信息素的浓度确定图边的权值,运用了图分割算法断裂所得图的边,从而达到对数据进行聚类的目的.实验结果证明算法是有效的.     

油浸式变压器微型仿生鱼全局路径规划策略

为有效检测大型变压器内部的故障位置和故障类型,通过利用微型仿生鱼对变压器内部进行视觉观测,可较直观的检查变压器内部故障。微型仿生鱼在检测过程中的路径规划是仿生鱼任务完成的关键。针对变压器内部复杂的三维空间,本文提出了基于人工势场法和蚁群算法的三维全局路径规划策略,并利用LABVIEW对变压器微型仿生鱼的三维全局路径规划结果进行了仿真分析。分析结果表明：当引入了人工势场法的相关机理,蚁群算法将不再盲目进行搜索,而是优先选取人工势场合力方向的临近栅格点,提高了算法搜索速度和全局寻优能力。基于人工势场法和蚁群算法的三维全局路径规划策略对微型仿生鱼进行了有效路径规划,具有较好的实用性,这对后续变压器微型仿生鱼样机的控制提供了重要参考。     

改进型蚁群算法及其在TSP中的应用

介绍了蚁群算法的基本原理,并对其优、缺点作了详细的分析.基于蚁群算法的缺点--需要较长的计算时间,收敛速度慢,提出了一种改进型的蚁群算法,可以有效提高收敛速度,并把该算法应用到TSP问题中,取得了很好的效果.     

一种自主水下机器人航路规划算法研究

在基本蚁群算法的基础上,提出了一种用于实现自主水下机器人路径规划的自适应蚁群算法,该方法通过改进概率的选择和调节信息素挥发系数,保证AUV以更安全的航路接近目标,同时提高了搜索最优路径的收敛速度,并对路径进行平滑处理使结果更可行.用Matlab对控制算法进行仿真,仿真结果表明该算法能明显改善路径规划性能.     

基于自适应多态融合蚁群算法的无人机航迹规划

为解决传统航迹规划最短路径算法易陷入局部最优及复杂地形情况下的无人机航迹规划问题,提出了一种基于自适应多态融合蚁群算法的航迹规划方法。通过对航迹规划问题进行描述,建立数学模型,将自适应和蚁群算法相结合,与多态蚁群形成了全局、局部并行搜索模式,以提高算法寻找全局最优值的能力;提出自适应并行策略和自适应信息更新策略,以提升其全局搜寻能力。仿真结果表明,自适应多态融合蚁群算法较传统蚁群算法和多态蚁群算法具备更好的性能,能有效地提高搜索路径的长度和收敛速度,从而避免在求解过程中陷入局部最优,因此在求解最优航迹规划问题上有很好的应用前景。     

无线传感器网络中基于双向分工蚁群的QoS路由算法

无线传感器网络中的Qos路由虽能提供有保证的差别服务,但却是一个NP完全问题,而蚁群算法能有效解决该类问题．针对基本蚁群算法在无线传感器网络QoS路由应用上收敛速度慢和易陷入局部最优解的不足,提出了一种基于双向分工蚁群的QoS路由算法．该算法通过采用局部更新与全局更新相结合的规则,并使用双向分工蚁群搜索机制有效提高收敛速度,从而获得全局最优解．仿真结果表明,该算法能快速获得有效的QoS路径．