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黄力明 《计算机工程与应用》2009,45(32):168-170
针对传统图像匹配计算量较大、匹配速度慢、抗干扰能力差的问题,将混沌算子与微粒群优化算法相结合,提出一种鲁棒性强、计算速度快的图像匹配方法。该算法利用微粒群优化算法的收敛快速性和混沌运动的遍历性、随机性等特点,实现了非遍历性搜索。在算法初始化阶段,对粒子位置混沌初始化;在算法运行期间,对优秀个体进行混沌扰动避免落入局部最优。提高了算法对多维空间的全局搜索能力,并可以有效避免早熟现象。实验结果表明该算法的图像匹配具有快速性和较高的准确性,对解决噪声情况下的图像匹配问题十分有效。 相似文献
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针对单阈值图像分割方法在求取比较复杂的图像时效果不理想及粒子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多阈值图像分割方法。该方法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多阈值法相结合作全局搜索,实验结果表明了基于混沌粒子群优化算法的多阈值图像分割法用于阈值寻优减少了搜索时间,并且运行时间不随阈值数目的增加而显著增加。 相似文献
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介绍了基本PSO算法以及两种典型的改进算法:1)全局邻域模式和局部邻域模式对粒子群优化算法的影响,全局邻域模式粒子群优化算法收敛快,但容易陷入局部极小值;局部邻域模式粒子群优化算法由于粒子倾向于在不同的局部区域搜索因而收敛速度慢,但能在较大程度上避开局部极小值;2)混沌粒子群优化算法,它具有混沌的随机性、遍历性、规律性等特性引导粒子及其组成的群落搜索全局最优解。 相似文献
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标准粒子群优化算法(PSO)容易陷入局部最优,且精度较低、收敛速度慢,难以满足求解VRP的需求。本文提出了一种适用于求解VRP模型的新型混沌粒子群优化算法(CPSO)。该算法引入混沌序列,利用混沌对粒子的初始位置进行初始化,提高了样本的质量,并且对当前粒子附加混沌扰动,促使其跳出局部最优,提高了全局搜索能力,有利于在全局范围内寻找到最优值。实验结果表明,本文算法的收敛速度、精度及稳定性高于PSO算法,是一种有效的VRP求解算法. 相似文献
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针对局部地形复杂、振荡强烈的函数优化精度难以提高的问题,提出一种自动调整邻域搜索范围和方向的自适应变邻域混沌搜索微粒群算法(AVNC-PSO)。优化初期首先由基本PSO算法进行粗调,当种群收敛于局部最优时,选择飞行停滞且聚集程度高的粒子向不同方向的邻域内进行混沌搜索,搜索方向和粒子偏移量根据粒子与收敛中心的距离和混沌变量的值共同确定。数值仿真表明,该算法能够使局部搜索更精确,有效改善基本PSO算法优化精度不高的弱点。 相似文献
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研究粒子群优化算法.传统的粒子群算法采用实数编码,收敛速度慢.为了提高收敛速度,提出了一种混沌编码的粒子群优化算法.混沌编码作为一种全新的数学编码方式,更能准确地表达编码对象的多样性,将混沌编码应用到粒子群优化算法中,使算法在初期的搜索区域更大,更快找到全局最优解.把混沌编码的粒子群算法与BP算法相结合用来优化神经网络.利用混沌编码的粒子群算法快速找到全局最优位置的邻域,然后再用BP算法进行局部寻优,收敛到全局最优位置.仿真结果证明混沌编码的粒子群神经网络比实数编码的粒子群神经网络分类收敛速度更快,验证了算法的有效性. 相似文献