多子群混合和声搜索算法

为提高和声搜索算法的优化性能,提出一种多子群混合和声搜索(MHHS)算法.该算法基于每个和声到最好和声的距离进行排序,并依据排序结果分层,每一层作为一个独立的子群.不同的子群融合不同的差分调整策略,以拓宽搜索范围;同时建立通信机制,使各子群以一定规格进行信息交流,促进子群的协同进化.实验仿真表明,本文算法在寻优精度、收敛性和鲁棒性方面均优于文献中报道的HS,EHS,NGHS,MPSO,CLPSO,DE,ODE和IABC算法.     

基于三维扫描技术的人体头像建模

通过人体三维数据的获取进行实体建模得到人体三维模型,进而可以应用于医学、整容、美容等方面。三维扫描技术能快速测量人体各部分,包括牙齿、面额部、肢体等的尺寸,对美容、矫形、修复、口腔医学、假肢制作都非常有用。     

求解0-1背包问题的改进离散和声搜索算法

提出一种求解0-1背包问题的改进离散和声搜索算法(IDHS).该算法应用分布估计算法的概率思想,设计自适应调整策略,提高算法的搜索能力.引入精英培养机制,加强精英和声的开发,提高算法逃离局部最优的概率.通过随机修复方法和置换策略来改善和声的可行性,增加解的多样性.对背包问题进行测试,结果验证了IDHS算法的有效性.