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针对空瓶检测的特点,把遗传算法和模拟退火算法引入到空瓶图像分割算法中,提出了一种利用遗传算法搜索最优分割阈值方法.该方法具有遗传算法的全局寻优能力和模拟退火算法较强的局部搜索能力,能够有效、简单地进行图像分割,可以满足实时检测系统中精度和速度的要求. 相似文献
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基于遗传算法和模拟退火算法的布局问题研究 总被引:8,自引:0,他引:8
文章在介绍遗传算法和模拟退火算法的基本理论及主要特点的基础上,提出了一个基于遗传算法和模拟退火算法的求解布局问题(矩形件排样优化)算法,并通过算例验证了该算法的有效性。 相似文献
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基于模拟退火遗传算法的炉膛火焰图像分割 总被引:1,自引:0,他引:1
煤粉锅炉的燃烧过程是一个复杂而不稳定的悬浮燃烧过程,所以炉膛火焰图像的分割是存在一定的困难.本文介绍了遗传算法的基本原理,并结合OTSU最优阈值图像分割方法,提出了一种利用遗传算法进行图像分割的算法.同时,为了提高算法的运行性能,本文使用模拟退火方法对原算法进行了改进,并得到了更好的应用效果. 相似文献
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模拟退火算法与遗传算法的结合 总被引:77,自引:0,他引:77
模拟退火算法与遗传算法的结合王雪梅,王义和(哈尔滨工业大学计算机科学与工程系哈尔滨150001)THECOMBINATIONOFSIMULATEDANNEALINGANDGENETICALGORITHMS¥WANGXuemei;WANGYihe(De... 相似文献
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本文根据遗传算法和模拟退火算法各自的优缺点,提出将遗传算法和模拟退火算法相结合的方法用在曲线拟合上,在B样条曲线拟合过程中设计了新的适应度函数和遗传算子,有效地解决了用遗传算法进行B样条曲线拟合时局部效果好、整体效果不好的问题。最后数值实验验证了算法的可行性。 相似文献
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在目前的计算机学科中,有一大类问题至今还没有快速合理的解决算法,并且其中有很多问题都是在实际应用中所碰到的优化问题。虽然目前没有能精确解决这些问题的最优算法,但是在实际应用中,人们还是找到了许多能产生近似最优解的有效算法,模拟退火算法和遗传算法便是这一类算法中的经典算法。该文浅析了此两种算法的原理,并通过一个简单的例子对这两种算法进行了比较和总结。 相似文献
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遗传算法和模拟退火算法求解TSP的性能分析 总被引:2,自引:2,他引:2
旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)是一个典型的组合优化问题,并且是一个NP难题,其可能的路径总数与城市数目是呈指数型增长的,所以一般很难精确地求出其最优解,因而寻找出有效的近似求解算法就具有重要的意义。目前求解TSP问题的主要方法有模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)、遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和神经网络算法等。GA是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应的全局优化概率搜索算法。SA算法用于优化问题的出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般优化问题的相似性。文中将提出遗传算法和模拟退火算法求解TSP问题,通过试验比较两者求解TSP问题的性能,结果表明GA的性能要优于SA的性能。 相似文献
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针对现有的融合方法不能根据融合图像的后续使用目的对融合规则进行调整的问题,提出一个基于数据同化和遗传退火算法的多聚焦图像融合框架.该框架将小波变换作为模型算子,把主成分分析法作为观测算子,根据后续处理对图像各个属性指标值的依赖程度确定各个属性指标的权重;再用各个评价指标的加权和来构造目标函数;利用遗传退火算法优化目标甬数,以获取更合适的图像.最后通过一组实验证明了该框架的有效性. 相似文献
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汪渭春 《计算机与数字工程》2007,35(7):13-15
提出一种并行小生境混合遗传退火算法,并对该算法的特点和优化性能作了定性分析,该并行算法调用了MPI并行库,采用Master-Slaver结构,融入小生境淘汰技术.并应用该算法优化典型的多峰值测试函数-Shubert函数,结果表明这种并行后的算法提高原小生境混合遗传退火算法进化速度,增强全局寻优能力. 相似文献
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特征选择已经成为入侵检测的一个很重要的问题,它通过求解出有用的特征子集,去除冗余特征,来达到提高分类精度和效率的目的。提出了一种基于遗传模拟退火算法的特征选择算法,以基本遗传算法为基础,将遗传操作和模拟退火操作相结合,克服了一般遗传算法的不足,有效避免陷入局部最优并最终趋于全局优化,在入侵检测的标准数据集-KDD1999上的模拟实验证明:遗传模拟退火特征选择算法能够加快特征选择的速度;并且与当前典型的特征选择算法相比,具有更好的检测率。 相似文献
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基于遗传算法和模拟退火算法的免疫识别规则优化 总被引:3,自引:1,他引:3
识别器是计算机免疫系统的一个重要组成部分,对于识别器的构造也是计算机免疫学的一个重要研究领域。基于遗传算法和模拟退火算法的计算机免疫规则提取方法,探讨了利用遗传算法对self集和nonself集的规则库进行演化,并采用模拟退火算法进行组合优化,使得演化后的规则库能够具有更好的识别能力。 相似文献
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退火遗传算法的多连接查询应用 总被引:3,自引:0,他引:3
多连接查询的优化是数据库查询的关键问题之一,遗传算法与模拟退火算法的结合有利于全局最优解的搜索。提出了一种混合算法,并将其应用到多连接优化问题中,改进了获得最优查询计划的性能。 相似文献
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基于模拟退火遗传算法的软件测试数据自动生成 总被引:16,自引:2,他引:16
傅博 《计算机工程与应用》2005,41(12):82-84
提出了一种应用于软件测试中的基于模拟退火遗传算法的测试数据自动生成算法。该算法针对测试数据自动生成的特点将遗传算法和模拟退火有机结合,充分发挥遗传算法的全局搜索和模拟退火的局部搜索优势,提高了测试数据的生成能力。实验结果表明,该算法在测试数据自动生成的效率和效果方面,优于遗传算法。 相似文献
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隐马尔可夫模型训练算法是一种局部搜索算法,对初值敏感。传统方法采用随机参数训练隐马尔可夫模型时常陷入局部最优,应用于Web挖掘效果不佳。遗传算法具有较强的全局搜索能力,但容易早熟、收敛慢,模拟退火算法具有较强的局部寻优能力,但会随机漫游,全局搜索能力欠缺。综合考虑遗传算法和模拟退火算法的特点,提出混合模拟退火-遗传算法SGA,优化HMM初始参数,弥补Baum-Welch算法对初始参数敏感的缺陷,Web挖掘的实验结果表明五个域提取的REC和PRE都有明显的提高。 相似文献
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基于遗传模拟退火算法的不规则多边形排样 总被引:14,自引:3,他引:14
将遗传授拟退火算法应用于计算机辅助排样领域,设计了一种基于遗传模拟退火技术的启发式排样算法.该算法能够处理不规则多边形的排样问题;同时,给出一种对象的几何表达方式,可以忽略高度不规则形状带来的复杂性影响.该算法通过基于遗传模拟退火算法的全局优化概率搜索,寻找排样件在排样时的最优次序及各自的旋转角度,然后采用基于左下角(BL)策略的启发式排样算法实现自动排样. 相似文献