基于细菌觅食优化算法的多色彩空间嘴唇分割

结合多色彩空间处理、细菌觅食优化算法(BFOA)与关键点定位算法,提出一种新的嘴唇轮廓提取算法。对嘴唇图像进行色彩空间的转换,在不同的色彩空间对嘴唇图像进行色彩增强及色彩分割处理,利用BFOA结合Kapur最大熵阈值法对嘴唇区域图像求取最佳阈值,实现唇部精确分割。提取嘴唇的边缘关键点,并以提取到的关键点为输入,运用最小二乘曲线拟合的方法拟合嘴唇边缘轮廓,准确提取嘴唇的外部轮廓。实验结果表明,该方法能够完成对嘴唇的精确分割,并获得较高的分割准确率。     

基于细菌觅食优化算法的多阈值图像分割

由于多阈值图像分割的时候,Otsu算法计算量过大的问题,提出了基于细菌觅食优化算法的多阈值图像分割方法。首先,将细菌觅食优化算法中趋化操作中的固定步长进行动态调整。其次将原算法迁徙操作中细菌的随机驱散改成正负一的操作。与Otsu算法相比较而言,改进后的算法计算量明显减小。实验结果表明,该算法能够更快速,更准确的实现多阈值图像分割。     

基于粒子群优化的细菌觅食优化算法

细菌觅食优化算法(BFOA)具有全局搜索能力强的优点,但存在收敛速度慢的缺陷.为了解决以上问题,结合收敛速度快的粒子群优化算法,提出一种基于粒子群优化的细菌觅食优化算法(BF-PSO),该改进的优化算法具有可操作性和优越性.选用测试函数和对PID控制参数整定的实例进行Matlab仿真,结果进一步显示了BF-PSO的优化能力优于BFOA,收敛速度快,且具有较好的鲁棒性.     

细菌觅食优化算法的研究进展

细菌觅食优化算法是近年来发展起来的,基于大肠杆菌觅食行为模型的一种新型智能算法。它具有对初值和参数选择不敏感、鲁棒性强、简单易于实现,以及并行处理和全局搜索等优点。但其在应用过程中存在精度不够高、收敛速度不够快的缺点。文中首先对细菌觅食优化算法的基本原理及操作流程进行介绍,并概述了国内外学者在这一领域的研究现状,接着分析了算法三大主要操作存在的问题,然后探讨了算法的改进和应用,最后分析了算法未来的研究方向。     

基于免疫算法的细菌觅食优化算法

针对细菌觅食优化算法经常出现的速度较慢、步长一致的缺陷,赋予细菌灵敏度的概念,对细菌游动的步长进行调节以提高收敛速度。采用免疫算法中的克隆选择思想,对精英细菌群体进行克隆、高频变异和随机交叉,引导算法提高搜索精度。典型高维函数测试表明,改进算法的搜索速度和精度得到极大提升,算法改造后可适用于多维、约束等实际工程问题中的优化。     

基于高斯分布估计的细菌觅食优化算法

针对细菌觅食算法在优化过程中存在步长一致、速度较慢的缺陷,赋予细菌以灵敏度的概念来调节趋化步长：将分布估计算法的思想引入繁殖算子,对细菌能量较好的半数细菌进行分布估计再生以增加群体的多样性,提高收敛速度;根据细菌的能量情况,赋予细菌自适应迁移概率,对较差的细菌进行随机或指定迁移,以提高算法的全局寻优能力．采用多峰高维标准测试函数对改进算法进行了测试,结果表明,所提出算法有效地提高了搜索速度和精度,改造后可用于多维、约束等实际工程问题的优化．     

基于细菌觅食优化算法的城市轨道交通调度优化

为了合理高效地制定城市轨道交通调度方案,实现客流与车次的优化配置,提出了一种基于细菌觅食优化算法的城市轨道交通调度优化策略。兼顾乘客与运营企业双方利益,以发车间隔为决策变量,乘客平均候车时间最短和发车次数最少为优化目标,建立调度优化模型,并对细菌觅食优化算法求解该调度模型的过程进行分析。结合某城市轨道交通一号线实际运营数据进行仿真实验,并与其他算法的优化结果进行对比分析,实验表明该算法和模型能有效解决城市轨道交通调度优化问题。     

改进的细菌觅食优化算法及其应用研究

为了解决离散域问题,提出了改进的细菌觅食优化算法,并用该算法以减少分布式发电单元总的功率损耗,提高径向配电系统的电压分布。该算法旨在改进细菌觅食优化算法的性能。实验结果表明,提出的改进的细菌觅食优化算法得出的结果优于细菌觅食优化算法。最后将电力系统的12路、34路总线径向分布系统组成的11和33节进行仿真比较,证明了所提出的优化方法的可实现性和方便性。     

基于混合细菌觅食算法的多目标优化方法

针对多目标优化求解过程中多个目标相互制约难以求解的特点,为了提高多目标优化问题的求解速度和精度,并保持最优解的多样性,提出了一种用粒子群改进的混合细菌觅食多目标优化算法。将粒子群算法的寻优更新机制作为细菌觅食算法中趋向性操作的更新机制,将所求得非劣解的拥挤度作为寻优迭代过程中最优值的选取条件。与细菌觅食算法和NS-GA-Ⅱ算法的仿真结果表明,在对多目标测试函数ZDT1～ZDT4和ZDT6的求解过程中,该算法不仅能提高精度和快速地得到Pareto解集,并能有效地保持所求最优解的多样性。     

基于梯度粒子群算法的细菌觅食算法

针对细菌觅食算法在优化过程中环境感知能力较弱且容易陷入局部极值的缺陷,将梯度粒子群算法的基本思想引入细菌觅食算法中,改进原算法的收敛速度和收敛能力,并据此提出了基于梯度粒子群算法的细菌觅食算法GPSO-BFA。该算法既利用了细菌觅食算法出色的全局搜索能力,又借助梯度粒子群算法的快速局部寻优能力,很好地将两者的优势结合在一起。基于六个高维Benchmark函数的实验结果显示,该算法在收敛速度和精度方面都优于其他四种细菌觅食算法。     

用于指数熵多阈值分割的改进细菌觅食算法

针对图像多阈值分割中阈值搜索是有序正整数规划的特点,提出了一种用于指数熵多阈值分割的改进细菌觅食优化(Improved Bacterial Foraging Optimization,IBFO)算法。首先,将标准的细菌觅食优化(Standard Bacterial Foraging Optimization,SBFO)算法的趋化算子改成动态趋化算子以增强趋化操作的自适应性;然后,将SBFO中的迁徙算子替换成混合随机和动态的迁徙算子,将迁徙过程划分为两个阶段,第一阶段为随机迁徙,目的是增强全局搜索能力,第二阶段为动态局部迁徙,目的是提高局部搜索能力;随后,丢弃SBFO中的感应机制以便加快运行速度;最后,将IBFO算法进一步修改以满足有序正整数规划的要求,并将其应用于指数熵多阈值分割方法中。图像分割实验结果表明,与SBFO,MBFO和IPSO算法相比,提出的IBFO方法不仅优化效果更好,而且运行速度更快。     

改进的细菌觅食优化算法求解0-1背包问题

细菌觅食优化算法作为一种新兴的智能优化算法,一般用来解决连续域的问题。为了解决离散域问题,提出了一种改进的细菌觅食优化算法。采用线性递减的思想和随机的游动长度代替固定步长和随机游动方向,改进了趋向性操作方案,并将其应用于解决0-1背包问题。将改进的细菌觅食优化算法与遗传算法、离散粒子群优化算法及基本的离散化细菌觅食优化算法分别在小规模和大规模的0-1背包问题上进行了仿真比较,表明了改进的细菌觅食优化算法能取得较好的效果,寻优能力强。     

基于径向边缘检测和Snake模型的舌像分割

舌像分割中嘴唇和舌体部分的纹理和颜色比较接近,直接采用Snake方法提取舌体轮廓很难得到理想的轮廓。本文提出一种结合径向边缘检测与Snake模型的分割方法,首先使用径向边缘检测得到初始轮廓,使用色彩对消消除嘴唇影响,最后用Snake获取舌体轮廓。实验表明该算法取得较好的分割效果。     

含分布式发电的改进BFO算法配电网无功优化

在含分布式电源的电网无功优化研究中,为了更有效地提高配电网性能,提出了一种改进细菌觅食算法(CP-BFO).以电网网损最小、负荷节点电压和发电机的无功出力约束作为综合目标函数,采用细菌觅食算法,在聚焦操作中引入粒子群变异算子,使算法具有良好的全局搜索能力,提高了算法的寻优效率.同时利用混沌原理对改进的细菌觅食算法的参数进行自适应调节,改善了算法的收敛性能.通过节点系统的仿真表明,CP-BFO算法在提高含分布式电源的智能电网电压质量与减少功率损耗的优化过程中具有可行性和有效性.     

基于Levy飞行的改进菌群觅食算法

针对经典菌群觅食算法因固定趋化步长导致的求解精度不高、收敛性能差等缺陷,提出一种基于Levy飞行的菌群觅食算法,其特点是利用基于Levy分布的趋化步长改善算法的求解精度与收敛性能,借助Levy飞行随机游走策略改善细菌迁徙位置.多个基准测试函数的实验结果表明,该算法在求解质量和收敛性能上均取得了较好的改进效果.     

基于细菌觅食机理改进粒子群算法的研究

粒子群算法与细菌觅食算法在优化问题中均体现了较好的性能,但由于各自特定的进化机制,也都存在缺点。粒子群优化（PSO）算法在优化过程中过快陷入局部极值,为了避免这个缺陷,提出了一种新的混合算法。通过PSO算法完成整个空间的全局搜索,通过细菌觅食算法（BFOA）中的趋向性运动算子完成局部搜索的功能,再通过典型函数进行测试,结果表明新算法可以有效弥补细菌觅食算法速度不快和粒子群算法精度不高的缺陷,同时部分地避免了局部收敛的问题,从而适用于解决复杂函数的优化问题。     

一种基于遗传算法的FFT Snake模型图像分割方法

本文针对Snake模型用于轮廓跟踪时存在抗噪性能差、易于从弱边界溢出的不足,对其能量函数进行改进,提出一种新的FFT Snake模型。该模型较好地解决了以上问题,并将FFT Snake模型的解作为遗传算法的搜索空间,利用遗传算法的全局优化性能,有效地克服了Snake轮廓局部极小化的缺陷,从而可得到对目标更精确的分割。实验结果表明,该方法分割效果十分理想。     

基于粒子群优化算法的改进Snake模型的图像分割方法

虽然Snake模型是一种有效的基于参数的轮廓探测方法,但由于其对初始位置过于敏感,不但参数选取缺乏严格的理论指导,且不能处理拓扑结构改变的问题。为此,针对Snake模型在弱边缘处容易溢出等不足,首先通过引入区域信息对Snake模型的图像力进行了修正,然后对Snake模型容易陷入局部极小化的问题,利用粒子群优化算法的全局优化特性和良好的数值稳定性来对Snake模型的分割结果进行优化。人工合成图像和医学图像的实验结果表明,该方法是有效的。     

改进细菌觅食算法在高维优化问题中的应用

针对以往细菌觅食优化算法自适应步长公式经验性参数过多、无法真正实现自适应的缺点,提出了改进的步长公式,使步长仅与细菌个体当前的进化代数和所求解问题的寻优范围有关,真正实现步长的自适应;其次,将混沌思想和差分进化思想与细菌觅食算法结合,对算法初始化过程和寻优过程进行改进,增加群体多样性,避免算法因为早熟而陷入局部最优值;在高维问题的优化过程中,采用逐维更新细菌位置的方法,将整体问题分维处理,极大地提高了算法效率和精度。通过对多个标准测试函数在多维空间进行测试,表明改进算法在高维空间中寻优时速度快、精度高、求解过程简单可行,在寻得最优解的精度上比其他改进方案有显著提高。