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.     

基于SFLA-PSO算法的几何约束求解

为提高求解几何约束问题的效率和收敛性,将几何约束问题等价为求解非线性方程组问题。并将约束问题转化为一个优化问题,采用基于混洗蛙跳（SFLA：Shuffled Frog Leaping Algorithm）和粒子群优化（PSO：Particle Swarm Optimization）算法求解该问题。SFLA-PSO算法采用将SFLA和PSO二者相结合的方法,利用PSO算法进行族群局部搜索,利用SFLA的多种群的进化方法进行族群的混选,相互取长补短,以达到收敛速度快和全局搜索的目的。实验表明,该方法可以提高几何约束求解的效率和收敛性。     

论莫言小说《蛙》中的“蛙”意象

从远古神话到到当代小说,从考古、民俗到文学想象,“蛙”意象的产生与发展经历了一个漫长而富有变化的过程。文章结合文学人类学的理论对莫言长篇小说《蛙》中的“蛙”意象进行深度分析,追溯到“蛙”原型中的“蛙女神”,将其与小说中突出的人物“姑姑”进行对比,揭示这一原型意象的运用对小说文化蕴涵的提升作用。     

基于折扣产品供应商选择问题的随机蛙跳算法

针对生产企业中多产品有采购量折扣的产品供应商选择问题,设计了基于问题特征的随机蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm, SFLA)对问题进行求解.介绍了蛙跳算法的基本原理、SFLA的编码方案、解的演变方案及算法执行步骤.通过算例对SFLA进行验证.结果表明,SFLA在计算时间和求解效果两方面均优于现有的遗传算法.
关键词：
中图分类号： 文献标志码： A
HAN Yi1a,1b,2,CAI Jian hu1a,1b,LI Yan lai3,YE Xu hong1a,LIN Hua zhen1a,WANG Wei1a     

基于并行云变异蛙跳算法的梯级水库优化调度研究

本文针对混合蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm,SFLA)早熟收敛的问题,将云模型算法融合于SFLA算法中,形成一种云变异蛙跳算法(normal cloud mutation SFLA,NCM-SFLA),弥补混合蛙跳算法后期容易陷入局部最优的不足.同时利用算法易于并行的特点,在多核环境下基于.NET4的并行拓展库(parallel extensions)进行算法的并行优化.将其应用于梯级水库优化调度中,实例计算表明,与多维动态规划算法(MDP)相比,NCM-SFLA方法具有更好的全局寻优能力和较快的收敛速度,在现有的计算条件下该并行算法能有效缩短程序运行时间,求解梯级水库优化调度问题是合理、有效的.     

Novel multi-objective optimization algorithm

Many multi-objective evolutionary algorithms （MOEAs） can converge to the Pareto optimal front and work well on two or three objectives, but they deteriorate when faced with manyobjective problems. Indicator-based MOEAs, which adopt various indicators to evaluate the fitness values （instead of the Paretodominance relation to select candidate solutions）, have been regarded as promising schemes that yield more satisfactory results than well-known algorithms, such as non-dominated sort- ing genetic algorithm （NSGA-II） and strength Pareto evolutionary algorithm （SPEA2）. However, they can suffer from having a slow convergence speed. This paper proposes a new indicatorbased multi-objective optimization algorithm, namely, the multi- objective shuffled frog leaping algorithm based on the ε indicator （ε-MOSFLA）. This algorithm adopts a memetic meta-heuristic, namely, the SFLA, which is characterized by the powerful capability of global search and quick convergence as an evolutionary strategy and a simple and effective E-indicator as a fitness assignment scheme to conduct the search procedure. Experimental results, in comparison with other representative indicator-based MOEAs and traditional Pareto-based MOEAs on several standard test problems with up to 50 objectives, show that ε-MOSFLA is the best algorithm for solving many-objective optimization problems in terms of the solution quality as well as the speed of convergence.     

基于混合蛙跳算法的聚类问题研究

混合蛙跳算法(SFLA)是一种基于子群——种群进化模式的群智能优化算法,通过自身特有的分组算子实现不同解的合理分布,能够有效跳出局部最优;局部位置更新算子只对最差解进行更新,加快了算法的收敛速度。针对传统算法在解决聚类问题时存在聚类精度低和算法收敛速度较慢等缺点,本文提出了运用混合蛙跳算法来解决聚类问题,通过采用基于图像二维空间像素特征提取的方法构造青蛙个体解,设计青蛙进化的目标函数和青蛙位置更新策略,并通过数字,图形等验证了该算法解决聚类问题的有效性.     

混合蛙跳算法的收敛性分析及其改进

在分析混合蛙跳算法（SFL）收敛性的基础上,针对早熟收敛和收敛速度慢的问题,提出一种改进算法（MSFL）.MSFL利用变公比数列分析更新轨迹的收敛性,并引入离散度和适应度方差作为指标,自适应地调节数列公比取值范围,以平衡收敛精度和收敛速度.以6个Benchmark函数分2组实验,测试MSFL的性能.结果表明：提出的MSFL算法具有较强的全局搜索和局部搜索能力,且具有收敛速度快、收敛精度高的优点.     

中国凹耳蛙用高频声进行种内通讯

与绝大多数蛙不同,凹耳蛙发出高频叫声,以避开强环境噪声的掩蔽;雌蛙排卵前产生高频求偶声,诱发雄蛙以超精确度趋近雌蛙;雄蛙能自主开闭咽鼓管,以调谐高频听觉。凹耳蛙进化的这些特征是对嘈杂生境的适应,在其他两栖动物中尚未发现,这对研究动物声通讯进化很有价值。鉴于凹耳蛙为中国特有,数量稀少,分布地区狭窄,建议将它列为稀有濒危物种予以保护。     

Activity increases quantal size at the frog neuromuscular junction

Summary Two h of nerve stimulation at 10 Hz or of elevated spontaneous release in hypertonic solution increased the size of miniature end-plate potentials (m.e.p.p.'s) and currents at the frog neuromuscular junction, probably by increasing the amount of acetylcholine in a quantum. Increases in quantal size may modulate synaptic transmission.Acknowledgments. Supported by grant 10320 from the NINCDS and by a grant from the MDA. We are grateful to Dr I.S. Cohen for participating in some of the experiments and for helpful criticism, and to Drs C. Clausen and G. Baldo for help with the computer. Some of the results were presented at a meeting of the Physiological Society.