蚁群算法在图像边缘提取中的研究

文章对蚁群算法在图像边缘的提取中进行研究,对蚁群算法在图像边缘提取中采用蚂蚁访问不同邻域策略与不同的启发信息公式进行MATLAB仿真,得到最佳的邻域策略与启发信息公式,并利用得到的最佳方式对不同图像进行边缘的提取,达到一定的效果。     

近似支配的NSGA-Ⅲ算法求解柔性作业车间调度问题

针对NSGA-Ⅲ算法求解多目标柔性作业车间调度问题时存在的收敛性、局部搜索和精英存储上的不足,依次设计了近似支配原则、变邻域局部搜索和精英存储策略,进而提出了一种近似支配的NSGA-Ⅲ-AD算法.结合柔性作业车间调度问题的特点,建立了多目标优化模型,设计了种群个体的初始化方法、近似支配的选择操作和变邻域的遗传操作.在仿...     

定义拓扑的一种方法及其应用

给出定义拓扑的一种方法,把常见的定理对族βx((A)x∈X)的要求放宽,从而拓广了应用范围,并且证明了关于向量拓扑空间的几个定理.     

基于残差邻域嵌入的超分辨率算法

通过对基于邻域嵌套的超分辨率算法研究,并受到多分辨率图像处理的启发,提出了一种改进的采用残差进行邻域嵌套的超分辨率算法。在灰度和彩色图像上的实验均表明该方法得到的结果具有更低的均方根误差,而且更好地保持了高频空间的细节,例如高对比度和锐利的边缘。     

学习型蚁群算法求解绿色多车场车辆路径问题

针对我国城市中心区域路况较拥堵的实际情况,设计基于车辆行驶路段的速度计算方法,同时考虑车辆行驶距离、载重和速度因素,建立以最小化总油耗费用为目标的绿色多车场车辆路径问题模型,提出一种融合蚁群优化算-法-(Ant Colony Optimization,ACO)与知识模型的学习型蚁群优化算法(Learning Ant C...     

超低分辨率人脸图像高速重建方法

文中采用软硬件相结合的方法,实现了一种基于学习的超低分辨率人脸图像的高速重建系统.硬件系统的工作频率为60MHz,采用了FPGA组成并行处理单元,采用多内存形成并行数据,高速实现了计算复杂度高的相似度计算、相似度排序,从而解决了基于学习的超低分辨率人脸图像重建的处理速度问题.文中实现了8×6,16×12,32×24三个级别的人脸图像尺寸的重建系统,重建倍率分别为4×4倍、8×8倍、16×16倍,取得了好的视觉效果和低的RMS误差率,在速度上与C相比,最大可达到7900多倍的加速比,在保证重建质量的同时在处理速度上也有显著的提高.     

基于差分进化邻域自适应的大规模多目标算法

对于大规模决策变量给求解大规模多目标优化问题带来的难以收敛及解集分布不均匀问题,通过分析变量特征将其分类再分别优化是当前较为有效的求解方法,但存在变量分类不够准确、变量处理不够有针对性等不足。对此,提出一种基于差分进化邻域自适应策略的大规模多目标优化算法。首先,通过分析扰动解的支配关系将混合变量分为多样性变量和收敛性变量,使变量分类更为准确。其次,通过对收敛性变量主成分分析降噪,降低计算成本,并设计种群的交替进化策略及差分进化的邻域自适应更新操作以提升种群进化过程中的收敛性。实验结果表明,所提算法在收敛速度和解集的分布均匀性上表现出良好的性能。     

带有全局交叉的修正和声搜索算法

为增强和声搜索算法的全局搜索能力,提出一种带有全局交叉的修正和声搜索(MHSgc)算法.MHSgc算法采用多和声记忆库协同创作,应用邻域学习策略进行调整,取代原有的基音调整,从而增加了种群多样性.同时,提出一种全局交叉操作,并融合到MHSgc算法中,防止算法陷入局部最小.针对几个标准函数进行了实验仿真,数值结果表明,上述算法优于文献报道的8种智能算法(HS,IHS,GHS,NGHS,EHS,ITHS,MPSO,RMDE),具有较好的优化潜力.     

基于邻域粗糙集的极速学习机算法

将基于单隐层前馈神经网络(SLFN)提出的极速学习机(ELM)算法和邻域粗糙集理论进行结合,提出基于邻域粗糙集的极速学习机算法,采用邻域粗糙集对样本集进行属性约简,去掉冗余属性,利用ELM对约简后的数据集进行学习,并对数据样本进行预测。实验表明ELM算法相比具有更高的训练精度和测试精度。     

求解旅行商问题的离散人工萤火虫算法

针对旅行商问题,提出了一种结合变邻域搜索算法思想的离散人工萤火虫算法 .文中通过引入交换子和交换序的概念对人工萤火虫算法中的距离进行了重新定义;为了增加萤火虫群的多样性,避免算法过早陷入局部最优,采用了基于变邻域搜索算法的扰动机制 . 在多个旅行商问题上的测试结果表明,与文献中的算法相比,文中提出的离散人工萤火虫算法具有较好的求解性能 .