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981.
图像增强技术中的智能算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于粒子群与模拟退火算法相结合的进化算法.该算法利用模拟退火算法全局收敛性好和粒子群算法收敛速度快等优点,通过交换这两种算法的信息得到最优解.将这种新算法应用于灰度图像的自适应增强,实例计算表明该算法稳定性好,在收敛速度和求解精度方面都优于遗传算法等一些其它进化算法. 相似文献
982.
提出采用三维地质建模技术进行大型地下洞室群地质信息可视化分析的研究方法,构建了模拟真实地质形态的地下洞室群地质三维可视化模型,直观准确地描述了工程所处的地质条件和地质环境。基于所建立的地质模型,可实现与地下洞室群相关的多项地质信息的三维可视化分析。工程应用表明该方法可为应对复杂地质条件下地下洞室群设计与施工中的地质问题提供一种有效的分析手段。 相似文献
983.
通过对微粒群优化算法的分析,提出了一种用微分方程组描述的微粒群优化算法——微分进化微粒群优化(DEPSO)算法,并利用传递函数对DEPSO算法的收敛性进行分析.在此基础上,通过引入PID控制器以控制DEPSO算法的动态进化行为,以增强微粒产生的多样性,从而改进微粒群优化算法的全局收敛性.仿真结果表明了此方法的有效性. 相似文献
984.
985.
986.
987.
将微粒群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)与随机优化方法-Alopex算法相结合,提出一种随机微粒群混合算法(APSO)求解约束优化问题。该算法使PSO算法中微粒的飞行速度无记忆性,结合Alopex算法重新生成停止进化微粒的位置;采用双群体搜索机制,一个群体保存具有可行解的微粒,用APSO算法使微粒逐步搜索到最优解,另一个群体保存具有不可行解的微粒,并且可行解群体以一定的概率接受性能较优的不可行解微粒,这种简单的群体多样性机制使微粒能够快速、准确地找到位于约束边界上或附近的最优解。结果表明该算法寻优性能优良且具有较好的稳定性。 相似文献
988.
电网规划是一个大规模、复杂的、具有非线性离散变量和多约束的多目标数学优化问题。在优化过程中,考虑了投资费用、可靠性和对环境的影响等三个因素。提出将模拟退火优化方法嵌入粒子群优化算法中,以此构建集成粒子群优化算法。在搜索过程中还加入变异操作来增加种群多样性,以避免早熟收敛。局部搜索增加了算法的开发能力,而变异操作提高了算法的探测能力。探测与开发能力的平衡,通过两个阈值来实现。通过对一220kv电力传输系统的实例研究表明,集成粒子群优化算法局部搜索能力有显著提高。 相似文献
989.
990.
针对模糊偏好关系矩阵本身是否一致,使得原矩阵渐进逼近目标矩阵的问题,提出了群决策中模糊偏好关系矩阵一致性调整的新方法。该方法基于目标矩阵的最优选择,提出了一种新的目标矩阵R,使得计算得来的调和矩阵较之原矩阵在一定条件下保留了更多的偏好信息,即在很大程度上保留着群决策中决策者的意愿。最后给出了算例进行比较,说明了该方法的优势。 相似文献