实数编码混沌量子遗传算法

基于量子位的混沌特性和相干特性,提出一种实数编码混沌量子遗传算法（RCQGA）．该算法在解空间内将实数染色体通过反向变换映射到量子位,采用量子位概率指导的实数交叉与混沌变异相结合的方法对实数染色体进行演化搜索．实验结果表明,RCQGA不仅可以有效避免二进制编码QGA早熟收敛的缺点,而且可以减少寻优的计算复杂度,具有收敛速度快、稳定性好、寻优能力强、精度提高容易等优点,适用于工程应用中的复杂函数优化问题．     

基于量子粒子群的改进模糊聚类图像分割算法

提出了一种基于量子粒子群的改进模糊聚类图像分割算法。针对FCM图像分割算法对聚类中心初始值比较敏感的缺点,利用量子粒子群优化算法强大的全局搜索能力寻找最优解,能够有效降低图像分割算法对初始值的依赖程度;同时,用一种新的基于簇密度的距离度量公式来计算图像特征点与聚类中心点的距离,其在确定类中心时考虑数据集的全局信息,并且在迭代过程中采用动态隶属度,能够降低噪声干扰。仿真实验结果证明改进算法具有较好的性能。     

改进的模糊C-均值聚类算法

为了克服模糊C-均值（FCM）聚类算法易陷入局部极小值和对初始值敏感的缺点,提出了一种基于改进量子蚁群的模糊聚类算法。将量子计算原理和蚁群算法相结合来改进FCM算法。初期采用量子遗传算法生成信息素分布,后期利用蚁群算法的全局搜索性、并行计算性等特点避免聚类陷入局部最优解。实验证明该算法保证了种群的多样性,有较好的全局收敛性,克服了模糊C-均值聚类算法的不足,能有效解决未成熟收敛的问题,使聚类问题最终快速、有效地收敛到全局最优解。     

基于蚁群和自适应滤波的模糊聚类图像分割

为了改进模糊C均值聚类(FCM)算法对初始聚类中心敏感、抗噪性能较差、运算量大的问题,提出一种新的基于蚁群和自适应滤波的模糊聚类图像分割方法(ACOAFCM).首先,该方法利用改进的蚁群算法确定初始聚类中心,作为FCM初始参数,克服FCM算法对初始聚类中心的敏感;其次,采用自适应中值滤波抑制图像噪声干扰,增强算法的鲁棒性;最后,用直方图特征空间优化FCM目标函数,对图像进行分割,减少运算量.实验结果表明,该方法克服了FCM算法对初始聚类中心的依赖,抗噪能力强,收敛速度快,分割精度高.     

融合全局最好和声搜索算法的模糊C均值聚类图像分割

针对传统模糊C均值(FCM)聚类算法聚类数目难以确定,迭代速度慢,易陷入局部最优以及对聚类中心初始值的设置敏感等问题,提出一种融合全局最好和声搜索模糊C均值(GBHS-FCM)聚类算法。首先,利用全局最好和声搜索(GBHS)算法的全局性和鲁棒性的优点,得到初始聚类中心和聚类个数,再将其作为传统FCM聚类算法的初始聚类中心和聚类个数;其次,提出一种新颖的模糊聚类目标函数,将图像像素点邻域依赖特性考虑进来,与像素点灰度信息共同作用,增强了分割结果空间的连续性;此外,还采用了一种新颖的距离公式代替欧氏距离公式,增强了新算法对噪声的鲁棒性。仿真结果表明,新算法有效避免了传统FCM算法因初始聚类中心设置敏感而收敛到局部最优解,在聚类精度、速度和鲁棒性上均比传统FCM算法有所提高,针对具有不同特征的图像分割取得了较好的结果。     

基于粒子群的改进模糊聚类图像分割算法

基于粒子群优化的改进模糊聚类图像分割算法将微粒群搜索聚类中心作为图像分割的聚类初值,克服了FCM分割算法对聚类中心初值敏感的缺点,大幅提高了图像分割算法的计算速度。改进的模糊聚类图像分割算法,一方面考虑到像素的空间位置信息和相互邻域之间像素有很大的相关性,在目标函数中引入邻域惩罚函数;另一方面提出聚类在二维方向上进行更新的思想,建立了包含邻域单元熵的新聚类目标函数。实验结果表明,该方法可以使模糊聚类的速度得到明显提高,对初始聚类中心不敏感,抗噪能力强,是一种有效的模糊聚类图像分割方法。     

结合空间邻域信息的核FCM图像分割算法

针对传统FCM聚类算法在图像分割时对噪声敏感的问题,提出一种结合空间邻域信息的核FCM图像分割算法。该算法在FCM算法目标函数中增加了空间约束函数,并引入考虑邻域信息的局部隶属度函数,同时引入核函数,用内核诱导距离替换原来的欧式距离,优化分割图像的特征。最后通过将全局模糊隶属度函数与局部隶属度函数结合在一起,得到新的加权隶属度函数,实现图像的分割。通过对人工合成图像和自然图像进行分割实验,结果表明,在分割质量和效果上该算法明显优于标准FCM算法及KFCM等改进算法,同时对噪声更具鲁棒性。     

多阈值图像分割的模糊粒子群优化算法

把粒子群算法应用到多阈值图像分割中,结合已有的模糊C-均值聚类法提出了一种基于模糊技术的粒子群优化多阈值图像分割算法。FCM聚类算法是一种局部搜索算法,对初始值较为敏感,容易陷入局部极小值而不能得到全局最优解。PSO算法是一种基于群体的具有全局寻优能力的优化方法。将FCM聚类算法和PSO算法结合起来,将FCM聚类算法的聚类准则函数作为PSO算法中的粒子适应度函数。仿真实验表明新算法在最大熵评判准则下能够得到最优阈值。     

基于量子遗传算法的XML聚类方法

主要用模式分析的核方法与量子遗传算法相结合研究XML聚类,提出了一种基于量子遗传算法混合核聚算法的XML文档聚类新方法。该方法先对XML文档约简,以频繁标签序列建立向量空间核的核矩阵,用高斯核函数求解初始聚类和聚类中心,然后用初始聚类中心构造量子遗传算法的初始种群,通过量子遗传算法与核聚算法相结合求得全局最优解的聚类。实验结果表明,使用该算法的聚类比改进的核聚算法、K均值算法等单一方法具有良好的收敛性、稳定性和更高的全局最优。     

模糊C均值聚类图像分割的改进遗传算法研究

基于模糊C均值（FCM）聚类算法,并利用遗传算法全局随机搜索的特点,提出了一种图像分割的改进遗传算法。该算法首先采用一种初值化算法确定合适的遗传算法的初始搜索范围,然后对遗传算法中的编码方式、交叉算子、变异算子等参数进行了一些适当改进,进而给出了该算法的理论推导和算法的具体实现步骤。该算法除了解决模糊C均值聚类算法在医学图像分割中容易陷入局部最优解的问题,而且采用的初值化算法比标准的遗传模糊C均值聚类算法能确定更合适的遗传算法的初始搜索范围,从而加速了遗传算法的收敛过程。实验表明,该方法相对于标准的遗传模糊C均值聚类算法,效果要好得多。     

基于萤火虫算法的自适应花授粉优化算法

花授粉算法是一种新的启发式算法,由于存在易陷入局部最优且演化后期收敛速度慢等缺陷,导致算法的寻优能力受到限制。针对该算法存在的不足,在局部授粉过程中引入自适应的变异因子,并对花授粉算法中的转换概率进行自适应调整后,将其与萤火虫算法相结合,提出了一种基于萤火虫算法的改进花授粉算法;最后,通过经典的标准测试函数对新提出的算法与DE-FPA、PSO-FPA做比较实验。实验结果表明,改进后的算法比基本花授粉算法具有更高的收敛精度和稳定性。     

一种基因与蚁群的融合算法研究

蚁群算法具有分布式并行搜索能力，通过信息素的积累和更新收敛于最优路径上，但初期信息素匮乏，收敛较慢。提出一种基因算法与蚁群算法融合的算法，将基因算法加入蚁群算法的每一次迭代中，利用基因算法快速收敛的优点，来加快蚁群系统的收敛速度；且基因算法中的变异机制，有利于提高蚁群算法跳出局部最优的能力。优势互补，实验结果表明该基因蚁群融合算法在寻优能力和收敛速度上都比基因算法和蚁群算法有较大的提高。     

一种改进的遗传算法：GA-EO算法

针对基本遗传算法(GA)有局部搜索能力差、计算量大、对较大搜索空间适应能力差和易收敛于局部极小值等问题,采用将极值优化(EO)算法与传统遗传算法相结合的方式,对基本遗传算法进行改进,提出了一种新的算法:GA-EO算法,并用实验证明了新算法的有效性。     

基于Apriori算法的改进算法

关联规则挖掘是数据挖掘研究的一项重要内容.为了快速挖掘关联规则,分析了挖掘关联规则的Apriori算法,并在此基础上给出了一种改进的算法:NApriori算法,利用频繁1项集重新组织事务数据库来挖掘关联规则,此方法仅需扫描数据库2次,且避免了Apriori算法繁琐的连接和删除步骤,实验结果表明此方法比Apriori算法有更好的性能.     

一种新型优化算法——学习算法*

从优化算法应该具有的共性出发,提出一种全新的算法——学习算法（LA）。该算法记录历史最优解和当前最优解这两组关键历史信息,然后让当前解向这两种最优解聚集（即学习的过程）;同时为了不放弃其他区域的搜索,让当前解的一部分完全随机地被重置。该算法原理简单,可调参数少且各参数对算法效能的影响易于掌控。在多最优函数以及复杂函数的最小化测试中,通过与GA、PSO的比较,发现LA确实是一种有效的优化算法,其优化效率并不低于现有算法。数值实验还表明,LA在多最优解问题的寻优中相对GA和PSO具有非常明显的优势。     

基于文化算法和改进差分进化算法的混合算法

改进差分进化算法不能有效利用进化过程中的知识,传统文化算法进化后期收敛速度较慢。针对这些问题提出一种基于文化算法和改进差分进化算法的混合算法,并将这一算法应用于约束求解问题。对基准函数和丁烯烷化生产调度问题进行仿真,结果表明该混合算法具有较好的实用性和稳健性,在寻优效率和优化结果方面都优于与之比较的算法,并降低了计算量。     

基于遗传蚁群算法的QoS路由算法研究

利用遗传算法的快速全局搜索能力和蚁群算法的正反馈收敛机制,引入遗传蚁群算法（Genetic Algorithm Ant Colony algorithm）GAAC来解决QoS路由问题。算法设计的基本思想是首先由遗传算法产生较优解,较优的路径留下信息素,其他路径不改变,然后在有一定初始信息素分布的情况下,用蚁群算法求精解。仿真表明算法比单一采用遗传算法和蚁群算法进行路由选择具有更好的性能,且更适合于动态网络环境下的QoS路由选择。     

融入遗传算法的混合蚁群算法

为了提高基本蚁群算法的收敛性能和全局求解能力,对基本蚁群算法进行了改进,提出了一类融入遗传算法的混合蚁群算法.在每代进化中保留最优解和次优解的公共解集后引入遗传操中的交叉算子和变异算子进行运算.对优秀解公共解集的保留加快了算法收敛速度,引入交叉和变异扩大了解的搜索空间,提高了解的全局性.通过对TSP问题的仿真运算表明,融入遗传算法的蚁群算法在收敛速度和解的全局性上都有较大的改善.     

基于Powell算法与改进遗传算法的医学图像配准方法

针对基于互信息图像配准的局部极值问题,提出一种基于Powell算法与改进遗传算法结合的医学图像配准方法。该方法对标准遗传算法存在的收敛速度慢、易早熟、有可能导致误配的缺陷,提出了相应的改进策略; 采用Logistic混沌映射生成迭代过程中的个体; 运用基于小波变换的多分辨率分析策略,采用混合优化算法在图像的最低分辨率层进行全局优化,以全局最优值,结合Powell算法完成医学图像配准。实验结果表明,所提方法可有效避免优化算子陷入局部极值,并提高了配准速度; 相对于纯Powell方法和未改进的遗传算法,配准的精确度和性能更好。     

求解旅行商问题的模拟退火蚁群算法

根据蚁群算法与模拟退火算法的特性,提出了求解旅行商问题的混合算法.由模拟退火算法生成信息素分布,然后由蚁群算法根据累计更新的信息素找出若干组解,再经过模拟退火算法在邻域内找另外一个解的操作,得到更有效的解.与模拟退火算法、标准遗传算法、蚁群算法和随机初始化的蚁群算法进行比较,4种混合算法效果都比较好,策略D的混合算法效果最好.