微粒群优化算法研究

微粒群算法(PSO算法)是模拟鸟类、鱼群等的群体智能行为的一种启发式全局优化技术.通过介绍微粒群优化算法的原理、算法流程、算法参数及其对算法性能的影响,给出了各种改进的微粒群算法形式以及研究现状,归纳了微粒群算法的国内外应用进展及研究方向.     

小生境微粒群优化算法

将小生境技术引入到微粒群优化算法之中,设计出一种小生境微粒群优化算法。该算法除了始终赋予微粒生命力,还将位置重叠的差适应值微粒在搜索空间重新启动。通过对4个常用测试函数进行优化计算,仿真结果表明小生境微粒群优化算法比基本微粒群优化算法具有更好的优化性能。     

分段式微粒群优化算法

提出一种分段式微粒群优化算法。该算法将所要搜索的区域分成若干段,首先在每一区段内搜索出区段的最优位置,然后将各区段的最优位置组成一微粒群,继续搜索全局最优位置。通过对5个常用标准测试函数进行优化计算,仿真结果表明:分段式微粒群优化算法能有效地搜索到全局最优解,具有比基本微粒群优化算法更快的搜索速度和更好的优化性能。     

两群替代微粒群优化算法及其应用

提出一种两群替代微粒群优化算法（TSSPSO）,并对算法参数进行分析和对算法方程进行修正。该方法将微粒分成飞行方向不同的两分群,其中一分群微粒朝着最优微粒飞行,另一分群微粒朝着相反方向飞行;飞行时,每一微粒不仅受到微粒本身飞行经验和本分群最优微粒的影响,还受到全群最优微粒的影响。搜索时,每一次迭代均以一定的替代率用一分群中若干优势微粒取代另一分群中相同数目的劣势微粒。对4种常用函数的优化问题进行测试并进行比较,结果表明：两群替代微粒群优化算法比基本微粒群优化算法更容易找到全局最优解,优化效率和优化性能明显提高。将两群替代微粒群优化算法用于常压塔汽油干点软测量,建立基于两群替代微粒群优化算法的汽油干点神经网络软测量模型,通过与实际工业数据的比较,表明基于两群替代微粒群神经网络的软测量模型精度高、性能好。     

微粒群优化神经网络算法的研究

介绍了微粒群算法的基本原理、特点,分析了常用的BP网络结构,提出了微粒群优化神经网络算法,实验结构表明,该算法优化了神经网络结构,从而提高了神经网络的模式分类性能。     

结合区域特性的交互式图像分割

针对现有的交互式分割算法对用户标记的数量与位置敏感的问题,提出了一种与图像区域特性结合的分割算法.首先将均值漂移分割的小块区域作为虚拟像素,参与有权图构建,从而为信息向远方同质区域的像素传播提供路径;然后设计一个基于像素归属于各类用户标记的概率代价函数,并采用微粒群算法进行全局寻优,最后将获得的归属概率作为判据实现分割.实验结果表明,即使采用少量用户标记也可以获得满意的分割结果,说明该算法对标记的数量与位置具有很高的鲁棒性.     

微粒群优化算法的研究现状与发展

针对群体智能算法(SIA)中引起广泛兴趣的微粒群优化算法(PSO)的基本原理、框架,介绍了PSO的一些研究现状及其进展,最后提出了PSO有待进一步研究的若干方向和工作.     

差分演化的微粒群算法

针对基本粒子群算法易陷入局部极小点、搜索精度不高等缺点,在算法改进方面引用差分演化算法的变异操作提出了差分演化的PSO算法,并用matlab仿真证明该算法的可行性。     

基于量子行为微粒群优化算法的彩色图像增强

为了提高图像增强的自适应性和通用性,本文提出了基于量子行为的微粒群优化算法（QPSO）的彩色图像增强方法,将图像增强作为最优化问题来明确地表示。将在KGB空间表示的降质图像转换到与人类视觉系统特性相适应的HIS颜色空间进行增强,提出了应用于亮度1分量的新的目标函数。仿真结果证明所提出的方法在彩色图像增强上有很好的性能。     

动态分群的微粒群优化算法

在分析基本微粒群优化算法的基础上,引进分群思想,提出了一种动态分群的微粒群优化算法(DPSO)。根据适应值的大小将微粒群分成两个或多个分群,然后,每个分群采用不同的策略分别搜索,得到输出最优值。将动态分群的微粒群优化算法用于一些常用测试函数的优化问题,实例计算表明:DPSO具有较强的全局寻优能力。将DPSO用于延迟焦化装置粗汽油干点软测量,所建模型的泛化性较好,模型具有较高的精度。     

Fuzzy entropy image segmentation based on particle swarm optimization

Particle swarm optimization is a stochastic global optimization algorithm that is based on swarm intelligence. Because of its excellent performance, particle swarm optimization is introduced into fuzzy entropy image segmentation to select the optimal fuzzy parameter combination and fuzzy threshold adaptively. In this study, the particles in the swarm are constructed and the swarm search strategy is proposed to meet the needs of the segmentation application. Then fuzzy entropy image segmentation based on particle swarm optimization is implemented and the proposed method obtains satisfactory results in the segmentation experiments. Compared with the exhaustive search method, particle swarm optimization can give the same optimal fuzzy parameter combination and fuzzy threshold while needing less search time in the segmentation experiments and also has good search stability in the repeated experiments. Therefore, fuzzy entropy image segmentation based on particle swarm optimization is an efficient and promising segmentation method.     

一种基于粒子群的模糊聚类图像分割算法

针对图像分割特征具有交叉重叠现象、其类属的划分存在不确定性的分割问题,模糊聚类分割算法具有较强的优势,但其速度慢且容易陷入局部最优以及对初始值的设置敏感等问题.根据粒子群优化算法具有全局寻优能力,同时还具有较强的局部寻优能力,能更快收敛于最优解的特点,提出了一种基于粒子群的模糊聚类分割算法.实验证明,该算法相比传统的模糊聚类分割算法,具有更快的收敛速度和更高的分割精度.     

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。     

一种基于粒子群优化的K-均值彩色图像量化算法

目的利用粒子群优化算法和K-均值方法研究彩色图像的量化问题。方法针对K-均值聚类量化算法对初始值比较敏感,易陷入局部极小值从而使得算法得不到全局最优解,为局部搜索算法,以及粒子群优化算法是一种全局寻优方法的特征,把K-均值聚类方法和粒子群优化算法结合起来,将K-均值聚类方法中的聚类函数作为粒子群优化算法中的粒子适应度函数,对彩色图像进行聚类量化。结果实验表明新算法在峰值信噪比和均方根误差评判准则下可以得到更好的量化结果。结论新方法有效地克服了K-均值聚类方法和粒子群优化算法的不足。     

基于神经网络——粒子群优化算法的医学图像分割新方法

提出了一种基于神经网络——粒子群优化算法的医学图像分割新方法,将粒子群优化算法用于神经网络的学习训练,克服了神经网络收敛速度慢,以及容易收敛到局部最优解的缺点。并与遗传算法进行了比较,结果表明,该方法不仅能更快地收敛于最优解,而且在分割准确率、误差率以及运行时间上也都有了较明显的提高。     

基于区域生长法的医学图像分割研究

医学图像存在感兴趣区和背景区，感兴趣区是分割的重点。针对基于区域的分水岭分割算法中通常存在的严重过分割现象，而采用2点措施来改进：一是以梯度图像的浮点活动图像取代梯度图像进行分水岭变换，使边缘定位更准确；其二是以基于面积和对比度控制的合并小区域准则，有效抑制过分割现象，同时满足感兴趣区的分割要求。实验表明该算法简单有效，能够得到符合人类视觉系统特性的分割结果，边缘定位精确度较高。     

基于区域生长法的医学图像分割研究

医学图像存在感兴趣区和背景区,感兴趣区是分割的重点。针对基于区域的分水岭分割算法中通 常存在的严重过分割现象,而采用2点措施来改进：一是以梯度图像的浮点活动图像取代梯度图像进行分 水岭变换,使边缘定位更准确;其二是以基于面积和对比度控制的合并小区域准则,有效抑制过分割现象, 同时满足感兴趣区的分割要求。实验表明该算法简单有效,能够得到符合人类视觉系统特性的分割结果, 边缘定位精确度较高。     

基于混沌映射的PSO及其在图像分割中的应用

目的提出了一种基于混沌映射的粒子群优化算法。方法一方面,应用逻辑自映射函数初始化均匀分布的粒群以提高初始解的质量;另一方面,根据群体早熟收敛的判断机制,在算法进化过程中引入局部变异机制和局部重新初始化粒群的方法以有效避免算法陷入局部收敛的缺点。结果该算法应用在基准测试函数优化中能有效提高全局寻优的性能,且稳定性好;应用在图像分割中取得了与遗传算法同样好的分割效果。结论提出的算法具有有效性和实用性,可用于求解高维复杂函数以及工程优化问题。     

基于粒子群优化算法的多模态医学图像刚性配准

提出了一种基于轮廓特征点及利用PSO(粒子群优化)求解多模态医学图像自动配准新方法．首先采用数学形态学中腐蚀和膨胀算法对图像进行预处理,用区域生长法提取图像的边缘;再用subtractive聚类算法提取出轮廓特征点,将两个特征点集的均方根极小值作为配准准则,然后用PSO算法求解空间变换参数．该算法适用于多模态医学图像配准,与其他算法相比,PSO算法具有操作方便、可靠性好、不易陷入局部极值等优点。     

基于密度聚类的彩色图像分割方法

针对已有的基于聚类的彩色图像分割存在的问题,提出了一种基于IHLS颜色空间和密度聚类的彩色图像分割方法.利用IHLS颜色空间改善光照敏感和颜色一致性问题.由于DENCLUE聚类算法聚类速度较慢且需要提供2个用户参数,因此对于DENCLUE算法的迭代策略和参数优选方面进行了改进.实验结果证明此方法具有较好的准确度和鲁棒性...