基于蚁群智能和支持向量机的人脸性别分类方法

蚁群优化算法是根据自然界中蚂蚁能够将食物以最短路径搬回蚁巢这一智能行为而提出的一种新颖的进化算法,该算法不仅具有很好的鲁棒性,良好的正反馈特性,而且具有并行分布计算的特点。同时,支持向量机又是一种基于结构风险最小化原理的机器学习技术,具有很强的学习泛化能力,为此,文章提出了基于蚁群优化算法和支持向量机的人脸性别分类的方法。首先,通过KL变换降低人脸性别特征的维数,并根据特征值按照从大到小的顺序进行排列,然后采用10-交叉确认技术,用蚁群优化算法对人脸性别特征面进行选择,以对支持向量机进行学习、训练和测试。实验表明,与其他分类算法相比较,这种方法不仅图像处理简单,实用性强,而且正确识别率特别高。     

用蚁群优化算法求解中国旅行商问题

中国旅行商问题是一个组合优化问题，是一个NP问题。本文提出用蚁群优化算法去解决，同时提出了两种改进的方法，其中，Ant-F能够增强系统的搜索能力，使系统避免早熟，具有正负反馈的功能，仿真简单，容易理解；而ACS 在Ant Colony System(ACS)的基础上改进而成，它使系统在演化的后期能够通过适当增大系统区分信息素对比强度的方法，尽快找到最优的解。和其它的几种蚁群优化算法、遗传算法和模拟退火算法相比较，实验表明，ACS 是本文提及的几种算法中最优的一种，它能加快系统收敛的速度，找到问题的最优值。     

增强型的蚁群优化算法

旅行商问题是一个NP-Hard组合优化问题。根据蚁群优化算法和旅行商问题的特点,论文提出了对蚁群中具有优质解的蚂蚁个体所走路径上的信息素强度进行增强的方法,并同其他的优化算法进行了比较,仿真结果表明,对具有全局和局部最优解的个体所走路径上的信息素强度进行增强的蚁群优化算法比标准的蚁群优化算法和其他优化算法在执行效率和稳定性上要高。