基于混沌粒子群优化算法的二维熵图像分割方法

针对二维熵图像分割方法在求取最佳阈值时存在计算量大及微粒群算法容易陷入局部最优且速度较慢等等问题,提出了基于混沌粒子群优化算法的二维熵图像分割方法。该方法考虑了图像中像素点灰度——邻域灰度均值对作为阈值对图像进行分割;利用混沌运动随机性、遍历性和初值敏感性,将混沌粒子群优化算法与阈值法相结合在二维空间作全局搜索。实验结果表明了基于混沌粒子群优化算法的二维熵图像分割法用于阈值寻优减少了搜索时间,提高了收敛率。     

基于混沌粒子群优化算法的CNN图像边缘提取方法

细胞神经网络(Cellular Neural Network,CNN)具有能够高速并行计算,易于硬件实现等特点,使其在未来的图像处理方面展现出了广阔的应用前景.CNN较好地探测出图像中边缘的关键在于设计出一组较好的模板参数.提出一种基于混沌粒子群优化算法求解模板参数的方法,一方面,避免了分析细胞神经网络动态性能的一系列复杂过程;另一方面,通过将搜索过程映射为对混沌轨道的遍历过程,可以使得搜索过程避免陷入局部极小,并且在模板参数的范围内能快速找到最优模板值.仿真实验表明,利用该方法设计出来的CNN去探测图像中的边缘比已有结果和利用几种经典边缘提取算子得到的边缘结果更加精确.     

改进的混沌粒子群优化算法

针对传统的简单粒子群算法(SPSO)早熟、易陷入局部最优的缺陷,提出了一种改进的混沌粒子群优化算法(CPSO)。该算法根据混沌算法遍历性的特点,选择合适的混沌映射提取SPSO初始种群,使粒子均匀分布在解空间。当SPSO陷入早熟时,CPSO在最优解周围的区域内进行混沌搜索,取代原来种群中的部分粒子,带领种群跳出局部最优。对7个标准测试函数的寻优测试表明:CPSO算法在寻优精度、速度、稳定性等方面均优于SPSO。     

一种基于混沌序列的粒子群优化算法

提出了一种基于混沌思想的粒子群优化算法,它利用粒子群优化算法收敛速度快和混沌运动遍历性的特点,对于陷入局部极小点的粒子,引入混沌序列重新初始化,从而使惰性粒子能够跳出束缚并快速搜寻到全局最优解.对几个经典函数的测试计算表明,其在收敛速度和精度上均优于标准的PSO算法.     

基于Tent映射的混沌粒子群优化算法

针对粒子群算法在迭代后期易陷入局部最优的不足,采用Tent映射所产生的混沌序列在粒子个体最优点和全局最优点附近进行混沌搜索,利用混沌搜索的全局遍历性和随机性提高了粒子群优化算法的全局搜索能力和抗早熟收敛性能。几个典型测试函数的仿真结果证明了该算法的可行性。     

一种基于双子群的改进粒子群优化算法

针对粒子群优化算法易于陷入局部最优解并存在早熟收敛的问题,提出了一种基于双子群的改进粒子群优化算法(TS-IPSO),通过2组搜索方向相反的主、辅子群之间的相互协同,扩大搜索范围,借鉴遗传算法的杂交机制,并采用惯性权值的非线性递减策略,加快算法的收敛速度和提高粒子的搜索能力,降低了算法陷入局部极值的风险.实验结果表明该...     

基于混沌搜索的简化粒子群优化算法

针对带有收缩因子的粒子群优化算法(CFPSO)容易陷入局部极值、进化后期的收敛速度慢和精度低等缺点,采用简化粒子群优化(sCFPSO)方程与混沌搜索技术相结合的方法,提出了基于混沌搜索的简化粒子群优化(CsCFPSO)算法.该算法利用分段线性混沌映射(PWLCM)的遍历性和类随机性来完成混沌搜索,从而加快sCFPSO算法跳出局部极值点而继续优化.经过6个经典测试函数对该算法进行实验,结果表明其对于粒子群优化具有很好的使用价值,它可以准确地消去局部极值,确保收敛速度和精度,该算法是通过缩小种群数和进化代数来实现的.     

一种改进的混沌粒子群优化混合算法

提出了一种改进的混沌粒子群优化混合算法.该算法利用信息交换机制将两组种群分别用差分进化算法和粒子群算法进行协同进化,并且将混沌变异操作引入其中,加强算法的局部搜索能力.通过对3个标准函数进行测试,仿真结果表明该算法与差分进化粒子群优化（DEPSO）算法相比,全局搜索能力和抗早熟收敛性能大大提高.     

一种新的混合粒子群优化算法

将禁忌搜索思想引入粒子群优化算法中,改进惯性权重,添加罚函数重新构造适应度函数;在此基础上,提出了一种基于禁忌搜索的新的混合粒子群优化算法(NHPSO),通过4个标准测试函数实验,结果表明:NHPSO算法比基本粒子群优化算法(PSO)具有更好的全局寻优能力、更快的收敛速度以及获得更高精度解的能力。     

一种改进粒子群优化的图像恢复算法

分析图像恢复算法现有的一些问题,提出一种改进PSO的图像恢复算法.结合图像恢复算法的特性,给出了适应度函数、搜索空间和算法参数的选取,提出了用邻居最优粒子的影响来加快收敛速度的PSO改进策略和随机开扰动窗口来缩小搜索范围的改进策略.     

基于CQPSO算法的含风电场电力系统经济调度研究

为了克服风电场出力波动的不利影响,提高调度经济性,构建含常规火力发电燃料费用、风电预测误差备用费用以及风电弃风成本的多目标动态调度模型,并提出一种混沌量子粒子群算法对模型进行求解。标准测试函数的仿真结果表明本算法比对照算法具有较高的收敛精度和稳定性。对含风电场的IEEE30节点系统算例进行仿真实验,结果表明采用混沌量子粒子群算法对调度模型求解的调度费用最低。     

基于改进粒子群算法优化的车辆运动侧倾控制研究

为了避免车辆在不同路面状况下发生侧翻现象,提高车辆行驶的稳定性,采用改进PID控制车辆侧倾角位移运动轨迹。创建车辆模型简图,给出车辆侧倾运动方程式。引用PID控制方法,对粒子群算法惯性权重系数进行改进,将改进粒子群算法用于优化PID控制,设计出车辆侧倾角位移控制流程,对控制器参数进行优化和调节。通过MATLAB软件对车辆侧倾角位移跟踪效果进行仿真验证,并与PID控制效果进行比较。结果表明:路面在无波形干扰条件下,采用传统PID控制和改进PID控制方法都能较好地完成车辆侧倾角位移跟踪,跟踪误差较小;路面受到波形干扰条件下,采用传统PID控制侧倾角位移跟踪误差较大,而改进PID控制侧倾角位移跟踪误差较小。采用改进PID控制方法,可以抑制路面波形的干扰,提高车辆侧倾角位移跟踪精度。     

基于粒子群优化的DCT域盲水印算法

提出了一种基于粒子群优化的DCT域盲水印算法.该算法采用粒子群优化在图像DCT变换域中寻找最优的水印嵌入位置,并综合考虑不可见性和鲁棒性两个数字水印基本要求,以PSNR值和NC值的线性组合为适应度函数.根据粒子群算法得到的最优值,将水印信息嵌入到图像分块的DCT变换的AC系数中.实验结果表明,在满足水印不可见性同时,算...     

基于改进萤火虫算法的人群疏散仿真

基本萤火虫算法在人群疏散仿真中存在疏散速度慢、疏散路径不平滑的缺陷,针对该问题,提出一种改进萤火虫算法。借鉴微粒群算法的位置更新策略,将全局最优引入到萤火虫算法的位置更新过程。与原始算法相比,改进后的算法在收敛速度和求解精度方面有明显的提升。在搭建的3D仿真系统中,对改进后的算法进行人群疏散仿真实验。仿真实验表明,该算法能够实现人群远离危险源并最终到达目标安全区域的路径规划,仿真效果逼真。与原始算法及微粒群算法相比,该算法在提高人群疏散速度的同时,也提高了疏散路径的平滑性和稳定性。     

基于混合粒子群算法的农情监测无人机路径规划

用无人机对果树病虫害进行巡航拍摄是有较大潜力的农情监测方法,本文以飞行时间最短为目标,建立了农情监测无人机路径规划的数学模型.结合遗传算法、模拟退火算法的思想,在粒子群算法中引入交叉、变异、替换操作,提出了一种混合粒子群算法来求解无人机路径规划的数学模型.实验表明,无人机路径规划数学模型可以被混合粒子群算法有效求解,且...     

基于改进粒子群算法的3-RPS并联机构正解研究

为快速准确求解3-RPS并联机构运动学正解,将其化归为非线性方程组求解问题,又基于优化理论将其转化成多目标优化问题,并以加权法将多目标问题转化为单目标优化问题,最后采用改进粒子群算法进行数值求解,最后给出了算例。仿真结果表明:该方法适用于求解并联机构的正解问题,其收敛速度和计算精度较标准PSO算法有明显改善。     

一种求解大规模问题的自学习协同粒子群算法

随着工程技术要求的提高,许多实际优化问题从低维问题发展成高维的大规模优化问题,自然计算算法在面对该类问题时容易陷入局部最优,而协同粒子群算法是解决大规模优化问题的重要手段之一。本文将子种群划分自学习策略和惯性权重自适应策略引入到协同粒子群算法中,增强了算法的自学习能力,提高了算法的全局寻优能力。实验结果表明,所提算法的性能超过了传统协同粒子群等算法,具有求解大规模问题的较大潜力。     

基于粒子群优化的Contourlet域图像去噪

本文研究了Contourlet变换域图像阈值去噪问题,提出了一种在Contourlet变换域改进的阈值去噪方法。该方法结合Contourlet变换能更加突出图像的边缘信息和方向信息的优势,在Contourlet变换域利用粒子群优化算法(PSO)迭代寻优找到最优阈值,以峰值信噪比(PSNR)的函数模型作为PSO的适应度函数,并且利用硬阈值函数规则对图像处理。实验结果表明,本文优化阈值的选取不仅更有利于保留图像的细节信息,还使得图像有着明显的去噪效果,PSNR值得到提高。     

基于粒子群优化的DCT域盲水印算法

提出了一种基于粒子群优化的DCT域盲水印算法.该算法采用粒子群优化在图像DCT变换域中寻找最优的水印嵌入位置,并综合考虑不可见性和鲁棒性两个数字水印基本要求,以PSNR值和NC值的线性组合为适应度函数.根据粒子群算法得到的最优值,将水印信息嵌入到图像分块的DCT变换的AC系数中.实验结果表明,在满足水印不可见性同时,算法在噪声,压缩,裁剪等攻击下具有较好的鲁棒性.     

混沌高效遗传算法在水库含沙量预报中的应用

利用混沌映射的遍历性和实编码遗传算法的全局优化性,通过在遗传进化过程中加入混沌变异操作,在变量的定义域内投放大量的混沌初始群体,在实编码遗传算法进化过程中加入单纯形法学习算子,建立了一种新的混沌高效遗传算法(chaos higher efficient genetic algorithm, CHEGA).应用该法对3个非线性、高维、多峰值测试函数进行了仿真,在收敛速度和全局优化方面好于现有的简单遗传算法和改进的遗传算法.建立了水库含沙量预报模型.并将CHEGA用于求解上述模型的参数优化问题,与实数编码加速遗传算法(RAGA)、二进制加速遗传算法和随机优化算法等方法相比,CHEGA可以遍历到整个区域,较好的保持了种群的多样性,并且精度高、收敛速度快.CHEGA对求解实际水库计算模型的参数优化问题非常有效.