基于混合搜索算法的图像稀疏分解

为了提高图像稀疏分解的效果,降低其计算时间,提出一种基于量子进化算法(quantum-inspired evolutionary algorithm,QIEA)和改进差分进化算法(improved differential evolution,IDE)的混合搜索算法,并应用到图像稀疏分解中。该方法将IDE引入到QIEA中,前期进行QIEA寻优,当寻优搜索到的最优解经过多次进化后没有变化时,引入IDE以提高搜索解的精度和质量。图像稀疏分解的仿真实验结果表明,与QIEA和IDE相比,混合搜索算法的图像稀疏分解方法获得的重构图像具有最好的图像视觉质量和最高的峰值信噪比,且具有相对较低的计算时间。     

基于量子进化算法的交通图像稀疏分解

为了实现灵活、简洁和自适应地表示交通图像,该文将图像稀疏分解新方法引入到交通图像处理中,提出基于量子进化算法的交通图像稀疏分解方法,以加快对交通图像稀疏表示的处理速度,从而为进一步提取交通参数奠定良好基础。采用非对称图像原子构建交通图像原子库,用寻优能力强和收敛速度快的量子进化算法,实现在过完备图像原子库中搜索最佳匹配交通图像结构的原子,有效地实现对交通图像的稀疏表示。仿真实验结果表明,该方法能对交通图像进行快速、有效地稀疏分解,证实了所提出方法的可行性。     

稀疏分解及其在图像压缩中的应用研究

主要针对涉及图像稀疏分解及其在压缩中应用的关键问题进行研究,研究内容集中在图像稀疏分解的快速算法、图像稀疏分解的效果及如何更好地把稀疏分解的结果数据应用到图像压缩编码中。在理论上,提出了稀疏分解中过完备原子库的集合划分。基于集合划分方法提出了基于FFT的稀疏分解算法和改进算法。针对基于FFT的稀疏分解算法的不足,提出了基于FHT的稀疏分解算法。利用智能计算方法(如遗传算法、蚁群算法、量子遗传算法和粒子群算法等)实现图像稀疏分解。使计算速度基本能够满足需要。在稀疏分解的基础上,分析了分解数据的分布规律,针对其分布和低比特率图像压缩的要求,提出了多种压缩编码方案,如对结果数据排序差分编码方法和指数预测编码方案。     

基于成绩标量函数搜索的分解多目标进化算法

基于分解的多目标优化算法在整个进化过程中由于种群规模和权向量保持不变,容易导致种群多样性下降和早熟收敛.针对这一问题,提出了一种基于成绩标量函数搜索的分解多目标进化算法.为使基于分解的多目标优化算法对决策空间均匀探索,首先通过分析当前种群的稀疏度,设计了一种自适应基于成绩标量函数的局部搜索策略,动态地增加种群规模和权向...     

基于改进量子进化算法的稀疏特征提取方法

特征提取是进行模式识别的关键环节,利用稀疏分解将信号表达为具有一定结构特征的原子组合,为提取信号内部特征信息提供了一种有效途径.本文提出基于改进量子进化算法的稀疏特征提取方法,利用改进量子进化算法的并行性和全局搜索能力,使信号在过完备的原子库上实现快速精确的稀疏分解.对过完备的原子库进行量子比特概率幅编码,通过量子比特的交叉进化-变异操作更新原子库,以信号残差与原子的内积作为量子进化目标函数,筛选出最具信号结构特征的原子,凭借稀疏重构实现信号的特征提取.仿真信号和故障轴承振动信号的稀疏特征提取结果表明了所提方法的有效性和优越性.      

基于稀疏表示模型的SAR图像目标检测算法

针对合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）图像可视性差、目标区域小以及特征不明显等特性对目标检测造成的困难,将稀疏表示模型应用于SAR图像目标检测,提出一种基于稀疏表示模型的SAR图像目标检测算法。首先,利用K—SVD算法训练样本提取对样本最具描述能力的SIFT特征形成字典;其次,通过将进化机制和稀疏表示结合,逐步提取整幅图像中含有目标的图像块;最后,输出稀疏表示误差小于阈值的图像块的位置作为目标检测的结果。实验结果表明,与传统目标检测算法相比,该算法在检测率和运行效率方面均有一定的提高,取得了较好的效果。     

3类图像稀疏表示的去噪性能研究

对3类常见正交基函数的稀疏变换即离散余弦转换(DCT)、离散小波变换(DWT)、奇异值分解(SVD)进行研究,在构建基函数的基本稀疏表示的模型基础上,以灰度图像受到高斯噪声干扰为例,建立了3类含高斯噪声的稀疏变换模型;利用MATLAB中的块操作实现对图像的稀疏分解,得到图像完整的稀疏特征矩阵,过滤其中的表现为高斯噪声的高频分量,通过稀疏反变换模型重构代表图像最主要结构的低频分量,最终获得去噪图像。结果表明,DWT算法的综合去噪性能最优,SVD算法在低标准偏差下去噪图像画面质量最高,而DCT算法则在高标准偏差下噪点消除能力最佳。     

基于稀疏分解的分块图像压缩编码算法

以压缩感知理论为基础,将匹配追踪(Matching Pursuit,简称MP)算法运用到图像的压缩编码中.首先,阐述了原子库的构建方法,之后,采用分块感知压缩图像分解方法,降低了分解的运算复杂度,最后,针对传统MP算法编码率不高的问题,利用MP原子能量与位置分布特点,对原子系数和位置参数进行编码,并提出了MP原子编码方法.实验结果表明,采用分块感知压缩图像分解方法,能有效地降低稀疏分解的计算复杂度,其压缩编码方法在保持传统MP图像编码优势的前提下,能有效地提高编码性能和编码率,体现了稀疏分解较传统分解方法的优势.     

K-SVD算法的超声图像加性噪声去噪研究

利用具有稀疏性、特征保持性和可分离性等特点的超完备字典的稀疏表示,基于核奇异值分解(K-SVD)算法,研究了对图像去除噪声效果以及影响效果的因素.理论分析及实验研究表明:K-SVD算法能够很好去除超声图像噪声,保留图像细节特征,获得更高的峰值信噪比(PSNR)值.在计算过程中发现K-SVD算法中的训练样本尺度大小是影响去噪效果的主要参数.     

基于ADMM的TV图像重建算法研究：设计、实现及评估

稀疏重建是当前CT(computed tomography)领域的研究热点,其实质是用稀疏视角下的投影来重建图像,以减少扫描过程中对病患的辐射剂量。随着压缩感知理论的提出,稀疏重建算法已经被广泛应用到了医学CT中。TV(total variation)算法是可以实现稀疏重建的一种有效方法。本文设计了一种基于ADMM(alternating direction method of multipliers)的TV算法,先将非约束的优化问题转换为约束形式,然后引入乘子,最后通过交替方向法实现迭代过程。该方法将复杂的优化问题分解为了若干个具有闭合形式的子优化问题,故迭代速度较快。仿真实验表明,与传统的滤波反投影算法相比,该算法可以实现稀疏角度下的高精度图像重建。同时还初步探讨了平衡因子在不同噪声情形下对重建精度的影响。     

基于QoS云计算任务调度优化

由于云计算技术快速发展,为了满足日益多样化的云计算用户服务质量(QoS需求)以及提高云计算资源调度的效率,提出基于改进蚁群算法的云计算资源调度优化算法,包括建立云计算资源模型和用户QoS需求模型.为了得到更准确的结论,针对传统蚁群算法过快收敛造成的局部最优解现象,在传统的蚁群算法的基础上加入随机选择机制,时间、成本和结果有效可用性适应度因子进行了优化改良,以求得全局最优解.通过仿真实验将传统的蚁群算法、Mi n-Mi n调度算法和改进的蚁群优化算法进行比较,实验表明,改进的蚁群优化算法在调度效率、节约成本、减少任务执行时间和任务得到结果质量方面有明显的优势.     

遥感卫星地面站资源调度的混合分解算法

针对传统算法逐渐难以满足地面站资源调度对精度和时效要求的问题, 提出一种混合分解算法. 该算法结合基于地面站资源使用冲突程度评价指标的启发式算法和Lagrange分解算法对问题进行求解, 以加快对最优解的搜索速度. 仿真测试结果表明, 该算法能在较短时间内得到遥感卫星地面站资源调度问题的高质量解.     

基于改进蚁群算法的CVRP问题研究

车辆路径优化问题归属于NP-hard问题;针对基本蚁群算法求解效率低下,可行解质量不高,容易陷入局部最优解的情况,在充分考虑具有一般性的车辆路径优化问题的数学模型与解决方案后,提出了一种带有轮盘赌运算与2-opt优化运算相结合的改进蚁群算法,算法在运算过程中对选取路径的概率进行二次计算,扩大了全局的搜索范围;同时对得到的路径进行内部优化,增强了局部搜索能力,提高了解的质量;通过MATLAB软件进行仿真实验的结果表明:相较于基本的ACO算法以及遗传算法得到的结果,改进的蚁群算法在性能上和求解的质量具有很大的优势,可以更好地解决带有容量约束的车辆路径优化问题,为相应的企业更好地节省物流成本。     

A parallel global-local mixed evolutionary algorithm for multimodal function optimization based on domain decomposition

This paper presents a parallel two-level evolutionary algorithm based on domain decomposition for solving function optimization problem containing multiple solutions. By combining the characteristics of the global search and local search in each sub-domain, the former enables individual to draw closer to each optima and keeps the diversity of individuals, while the latter selects local optimal solutions known as latent solutions in sub-domain. In the end, by selecting the global optimal solutions from latent solutions in each sub-domain, we can discover all the optimal solutions easily and quickly. Foundation item: Supported by the National Natural Science Foundation of China (60133010,60073043,70071042) Biography: Wu Zhi-jian(1963-), male, Associate professor, research direction: parallel computing, evolutionary computation.     

加强局部搜索能力的人工蜂群算法

针对人工蜂群算法在求解过程中存在收敛速度慢、易陷入局部最优解等缺点,提出了基于加强局部搜索策略的人工蜂群算法(ABC Based On Enhancing Local Search Ability,LSABC).一方面,在雇佣蜂搜索阶段,利用两种不同的搜索公式得到两组解,并将适应度最佳者作为候选解,增加解的多样性;同时...     

高光谱遥感图像的稀疏分解与压缩感知

基于稀疏分解和压缩感知原理对高光谱遥感图像进行压缩重构,提出一种基于过完备原子库上分解图像的稀疏分解快速算法,以减少图像稀疏分解的计算量.仿真计算结果表明,利用压缩感知和谱带分组技术对高光谱图像进行谱间压缩,可提高运算速度,并降低成本.     

基于生产费用的柔性作业车间调度优化

考虑在制品库存费用、机床工时费、直接工人的工资费用、工件的提前和拖期完工造成的损失费用,提出了一种双资源柔性作业车间调度的生产费用计算方法.将模拟退火算法嵌入遗传算法中,设计了一种新的混合遗传算法.该算法首先利用遗传算法快速搜索一组较好的解,然后利用模拟退火算法进行群体寻优.采用基于工序的编码和一种新的解码方法,并运用多种交叉方法使得算法能够在解空间中尽可能地搜索最优解.为了避免最优解在进化过程中损失,采用择优操作将每代中的最优解保留下来,并不断更新.仿真结果表明:该方法是可行的,并具有一定的优越性.     

大规模项目调度问题的分解和协调优化方法

为了解决大规模有资源约束的项目调度问题,提出一种串行分解和并行分解相结合的项目逐层分解方法,以便克服精确算法求解时间不可接受,而启发式算法解的质量较差的问题。根据该分解方法特点,提出基于采样选择的启发式协调方法,以及基于分枝定界方法的精确底层调度的子项目协调优化算法,并通过仿真分析了关键参数的选取。仿真结果表明,该算法解的平均质量明显优于相关启发式算法,并且求解时间能够满足工程上的要求,能够有效地提高大规模项目调度问题的求解质量,具有实用价值。     

基于小生境人工蜂群算法的字符边缘图像提取

利用小生境技术增强算法对局部最优解的辨识能力和集聚能力, 改善人工蜂群算法的局部搜索能力及提高侦查蜂快速搜索全局最优值的特性, 提出一种基于小生境技术的人工蜂群算法, 并应用于提取转向架轮对轴端字符图像的边缘, 改善了字符边缘图像识别运算量大导致的识别速度慢、 识别效果差的缺点. 采用邻域灰度梯度值作为算法的适应度函数值, 利用小生境半径保持种群多样性, 以提高字符局部搜索能力, 最终获得了较高质量的字符图像边缘. 实验测试结果表明, 应用小生境算法后局部字符边缘点数量可增加1.66倍.