融合细菌觅食趋化算子的生物地理学优化算法

针对高维多阈值彩色图像分割中由于维数高带来阈值搜索困难等问题,提出了一种融合细菌觅食算法(BFO)趋化算子的混合生物地理学算法(hybrid biogeography-based optimization,HBBO).首先构建一种嵌入变异操作的迁移算子,去掉BBO算法原有的变异算子;其次将细菌觅食算法中具有较强局部搜索能力的趋化算子的趋化步长固化为1,将此趋化算子与改进的迁移算子融合,并将精英保留策略换成贪婪选择算子,形成混合BBO算法;最后将HBBO算法应用到高维Tsallis熵多阈值彩色图像分割中.实验结果表明,与目前的MABC、IDPSO、MBFO和BBO-M算法相比,HBBO算法在高维多阈值图像分割中有更好的优化性能、更快的运行速度和更强的稳定性.     

自适应步长下多阈值彩色图像的全局分割方法

针对传统多阈值彩色图像分割方法将步长设为小于距离参数的定值, 有时会因步长过大而越过最优结果的问题, 提出一种自适应步长下多阈值彩色图像全局分割方法. 首先, 对彩色图像进行预处理, 在不降低彩色图像质量的前提下缩减颜色总数, 以提高分割效率; 然后, 根据多阈值彩色图像全阈值分割目标函数, 将混沌优化理论与粒子群优化算法相结合, 通过混沌粒子群优化算法对多阈值彩色图像全局分割目标函数进行求解; 最后, 结合自适应步长下多阈值彩色图像全局分割方法, 得到最优彩色图像阈值分割结果. 实验结果表明, 该方法的分割效果、 精度、 稳定性和收敛性均较好.     

一种优化的细菌觅食算法用以解决全局最优化问题

细菌觅食算法是一种新的智能计算方法,已经被用于解决最优化问题。本文将遗传算法中的交叉,变异操作引入到细菌觅食算法中,加速优化进程,并用于解决函数全局优化问题。先利用测试函数对算法的性能进行了研究,再将该算法对比遗传算法求解测试函数的全局最优值。仿真结果说明,优化后的细菌觅食算法非常有效,能很好解决全局优化问题。     

基于蛙跳算法与Otsu法的图像多阈值分割技术

 为了快速准确地确定多阈值图像分割中的最佳阈值,提出了一种基于蛙跳算法与Otsu法相结合的多阈值图像分割方法.该方法将多阈值求解看作一种多变量的组合求解优化问题,利用多阈值Otsu法设计分割目标函数,将新兴的仿生学优化求解算法——蛙跳算法引入到图像分割技术中,通过蛙跳算法中全局搜索和局部搜索相结合的搜索机制并行求解多个阈值.实验结果表明,该方法与基于人工鱼群算法的图像多阈值分割方法相比,明显提高了图像分割速度和分割质量.     

连续优化问题的细菌觅食改进算法

为更有效解决连续优化问题,提出了一种基于群体搜索的群智能优化算法———细菌觅食算法.该算法模拟了细菌觅食全过程,并对细菌个体的初始化、趋化操作中的搜索步长和搜索方向进行了改进.改进后的算法有效避免了算法陷入局部最优,而算法中采用的搜索步长,进一步提高了优化的收敛速度.经大量实验仿真表明,细菌觅食算法能够有效地求解连续优化问题.将仿真结果与其它算法对比,证明了细菌觅食算法的搜索质量优于其它算法.     

细菌觅食算法的研究综述

细菌觅食算法是一种通过趋化、复制和驱散三种行为来实现寻优的新型群体智能优化算法,鉴于此,本文首先介绍了细菌觅食算法的基本原理,然后从三个方面探讨了细菌觅食算法的改进方法,最后总结了细菌觅食算法在图像工程中的未来研究方向。     

基于细菌觅食优化算法的图像聚类方法研究

利用细菌觅食优化算法研究图像聚类问题,采用群体智能模式实现问题解的搜索.首先提取图像特征以确定解的编码形式,初始化种群,在此基础上利用细菌觅食优化算法的细菌迁徙算子、繁殖算子和趋化算子实现群体内个体之间的相互合作和竞争,提高了算法的搜索能力,实验证明该算法具有较强的适应性和鲁棒性.     

改进SLIC的紫色土彩色图像分割

【目的】从野外采集的紫色土机器视觉彩色图像往往具有复杂背景,需要研究从中分割提取紫色土区域图像,为紫色土视觉图像识别打下基础。【方法】首先,引入闵可夫斯基距离重新定义 SLIC 算法的颜色空间距离,实现 SLIC 算法改进,利用改进 SLIC算法实现对紫色土彩色图像的超像素初分割;然后,重构基于a 分量的度量anew拉伸紫色土与背景差异,利用重构anew定义超像素之间的相似度,并根据类间方差最大准则建立优化模型,优化超像素之间相似度的合并阈值,根据阈值从初分割图像中心超像素开始由内而外合并紫色土超像素;最后,提出填充算法来填充紫色土区域内部空洞,获得最终分割提取的紫色土区域图像。【结果】仿真实验图像结果显示:提出的算法从具有复杂背景的野外采集的紫色土机器视觉彩色图像中,分割提取紫色土区域图像是有效的;对有不同阴影覆盖的视觉图像样本的分割提取也具有有效性;仿真实验定量分析的数据结果显示:提出的算法相对于用来对比的阈值分割算法、聚类分割算法、已有的改进 SLIC算法在杰卡德系数评价指标上有一定程度的提高。【结论】提出的算法对从紫色土机器视觉彩色图像中完整分割提取紫色土区域图像,能实现自适应分割,算法是有效的。     

基于QPSO的细菌觅食算法求解整数规划问题

在基于量子粒子群算法的基础上,提出一种混合细菌觅食的优化算法,通过对七个基准函数的实验仿真,比较两种方法求解整数规划问题.实验表明,基于量子粒子群的细菌觅食算法搜索成功率较高,综合搜索效率更高,收敛较快,为求解整数规划问题提供一种更优的可靠途经.     

自适应细菌觅食算法在优化问题中的应用

细菌觅食算法在求解优化问题时,以固定的步长进行趋向操作,同时以固定概率对细菌个体进行随机驱散操作,虽然可以一定程度上增加种群多样性,但是在进化后期容易使优秀的个体流失,影响算法的寻优质量.针对上述问题,论文提出步长自适应调整和驱散概率自适应调整两项改进策略,分别根据算法进化程度和细菌个体的能量值动态调整趋向操作的步长和驱散操作的概率,从而使算法在保证种群多样性的前提下,保持细菌个体具有较高觅食能力,促进算法局部搜索和全局优化的平衡.对标准测试函数和TSP问题的测试结果表明:基于自学习的细菌觅食算法具有较强的全局寻优能力,适合求解高维复杂优化问题.