基于改进型蚁群算法求解旅行Agent问题

本文在蚁群系统的基础上,提出一种改进型蚁群算法.蚂蚁之间通过外激素进行间接交流从而达到合作的目的,在利用已有信息与探索新解并重的策略指导下给出所求解问题的最优解,并且由于遗传算子的引入及全局更新规则的修正,不再易于陷入局部极小.本文采用改进型蚁群算法求解复杂的组合优化问题-旅行Agent问题,取得了满意的效果.实验结果表明,改进型蚁群算法具有鲁棒性强、自适应、并行化、正反馈的优点.     

蜂窝物联网终端连接的服务层架构设计

1概述物联网市场经历了快速的发展,物联网垂直应用也不断涌现。物联网终端节点通常是资源受限设备,因而云平台对物联网系统起着重要作用。云平台是物联网应用的智能引擎,物联网终端节点将利用云平台的计算能力来智能自动地工作。     

基于小波变换的图像的多分辨率分解与重构的实现

1.引言小波理论的出现吸引了许多领域的学者对之进行深入的研究。小波变换是一种信号的时间-尺度(时间-频率)分析方法,它具有多分辨率分析的特点,在时频两域都具有表征信号局部特征的能力。而且,小波变换的多尺度分解特性更加符合人类的视觉机制,与图像处理和计算机视觉中由粗到细的认识过程十分相似,更加适合于图像信息的处理。目前,小波理论已在某些信号处理领域和计算机视觉得到了成功的应用。在现代多媒体通信中,网络传输常常受到带宽的限制,因此传输较大幅图像往往需要很长时间,有时甚至由于随机的传输错误而导致图像无法正常显示。针对这一问题,本文提出一种基于小波变换的多分辨率解决方法。利用该方法可先对图像进行小波变换及熵编码,将粗精度的图像概貌信息传输至接收方并重构、显示出来,然后将图像的细节信息按照分辨率由低到高的顺序逐级传输出去,这样接收方就能在接收过程中逐级重构出精度不断提高的图像并最终再现出不失真的原始图像。该方法有以下三个优点:一是接收方在     

基于CORBA的移动Agent服务器架构模型

移动Agent是一种全新的分布式计算模型，其优越的性能已受到越来越多的重视。文章分析了Agent技术与面向对象方法之间的关系，阐述了面向对象的分布式计算工业标准－CORBA规范，并在此基础上构建出基于CORBA的移动Agent服务器架构模型，充分利用了现有技术，大大减少了开发Agent系统的工作量，简化了Agent系统的实现，并且系统功能完善、开放灵活、稳定性强。     

基于移动Agent的分布式计算模型研究

移动Agent作为一种全新的分布式计算模型。其优越的性能已受到越来越多的重视，本文构建了基于Java语言的移动Agent开发平台MADP，并在此基础上提出一种基于移动Agent的分布式计算模型，通过主机，移动Agent及中介之间的合作来实现分布式计算，不仅可以克服传统Client/Server架构的缺陷，还可以支持新型的移动计算环境，为验证模型的可行性，本文在MADP平台上实现了模型的原型，文中给出的应用实例表明本模型功能完善，开放灵活、稳定性高。     

基于提升算法的边缘检测方法的研究

1.引言图像边缘是图像的重要特征,是一种重要的视觉信息,图像的边缘检测在图像处理和计算机视觉中占据着重要地位,边缘检测的定位准确度和精度直接影响到整个系统的性能好坏。然而图像边缘检测的本质问题尚未得到圆满解决,至今没有一个通用而且有效的检测方法能够满足不同目的的需要,究其原因就是该过程不是独立于整个图像处理任务的,并且物体的某些部分(如边界)并不总是可见的。一个更好的解决办法就是多分辨率分析法,以局部极大值点为边缘点,由粗到精地确定图像的边缘,给出边缘的空间——尺度联合信息,从而可以更加精确地描述图像场景中的物体。本文正是基于这种思路,提出一种基于提升算法(Lifting Scheme)的多分辨率边缘检测方法,可以得到不同分辨率上的边缘信息从而描述图像场景中的物体。