基于模拟退火并行算法的二维熵多阈值分割

针对二维熵法在多阈值分割时计时长、复杂性高等问题,引入模拟退火并行遗传算法对该算法实行优化,构造模拟退火并行遗传算法搜索二维最大熵值中的最优阈值,对二维熵法在多阈值分割经模拟退火并行遗传算法搜索改进前后的结果进行说明及对比。此优化算法比传统的模拟退火算法时间缩短了71.5%,说明此算法大大提高了分割效率,不仅能保证图像分割精度,而且能加快获得最佳阈值的速度,是一种有效且实用的图像分割方法。     

一类模拟退火算法与遗传算法混合优化策略

提出一类模拟退火算法（GA）和遗传算法（SA）的混合策略。算法结构上,提出模拟退火算法与遗传算法相结合,既发挥模拟退火算法搜索面广、遗传算法收敛快的优点,又克服前者收敛速度较慢而后者收敛容易早熟的问题。在算法操作细节上,加入杰出个体保护策略及自适应调整的遗传操作,以及增加记忆功能的模拟退火操作与收敛准则。从而既防止算法陷入局部最优,又提高收敛速度及搜索效率。     

基于MRF的SMT焊点区域分割的研究

基于马尔可夫随机场（MRF）图像分割模型,该文提出了一种能够较好分割出表面贴装技术（SMT）焊点区域的分割算法,即基于Gibbs采样的模拟退火算法,并讨论了影响图像分割效果的主要因素,最后将该算法与传统的Gibbs采样算法以及模拟退火算法进行比较。实验结果表明,该算法通过少量人工干预、降低采样维度,从而减少了优化收敛时间,能最快地收敛到全局最优,分割成功率较高,结果较为精确,为进一步的焊点质量分析提供了保证。     

基于混沌布谷鸟算法的多阈值灰度图像分割

阈值法分割图像时,最优阈值选取是否合理对图像分割效果至关重要。标准的布谷鸟算法由于后期存在收敛速度慢,易陷入局部最优等现象,难以准确计算最优分割阈值,因此导致图像分割准确率低。为了提高灰度图像分割的效率和准确率,引入一种基于混沌布谷鸟算法的灰度图像多阈值分割方法。改进的算法利用混沌运动的随机性、遍历性和初值敏感性等优点,对最优鸟窝位置加入由Circle映射产生的混沌扰动策略,有效地防止算法陷入局部最优,加快收敛并提高搜索精度。以最大熵作为目标函数,采用改进的算法对其进行优化,找到分割的最优阈值,实现灰度图像分割。选取2幅经典灰度图像,将所提算法的分割结果与标准的布谷鸟算法、粒子群算法进行对比,以此来说明改进算法的分割质量。实验结果表明,相比于其它两种算法,该改进算法能够快速准确地实现图像分割。     

离散变量结构优化的改进组合型遗传算法

对离散组合型法进行改进,提出了一种新的初始点产生办法,提高了离散组合型法的局部寻优能力.把离散组合型算法作为组合型操作算子融合到遗传算法中,构造一种新的离散变量结构优化算法-组合型遗传算法.运用模拟退火技术构造惩罚函数来改造适值函数,使算法更稳定地收敛于全局可行最优解.与基本遗传算法和组合型算法的计算结果比较证明,改进的组合型遗传算法具有局部搜索快和全局性好的双重特点,是可行且有效的离散变量结构优化设计方法.     

混沌模拟退火粒子群优化算法研究及应用

针对粒子群优化算法容易陷入局部极值点、进化后期收敛速度慢、精度较差等缺点,提出混沌模拟退火粒子群优化(PSO)算法.引入混沌理论对粒子群优化算法的参数进行自适应调整,提高了算法的全局收敛性能|采用模拟退火(SA)算法,依据概率性的劣向转移,以一定概率接受劣解,使算法具有跳出局部最优而实现全局最优的能力.引入自适应温度衰变系数,使模拟退火算法能够根据当前环境自动调整搜索条件,从而提高算法的搜索效率.通过7个经典函数测试混沌模拟退火粒子群优化算法的性能,并将其应用于Job Shop调度问题.仿真实验结果表明,采用新算法有效地克服了停滞现象,增强了全局搜索能力,与遗传算法、粒子群优化算法相比寻优性能更佳.     

基于改进鲸鱼优化算法的多阈值图像分割技术

针对鲸鱼优化算法(WOA)存在的收敛精度低、局部最优逃逸能力缺乏等问题,提出了一种改进的鲸鱼优化算法(IWOA)。首先,在WOA中引入能量控制因子以改进鲸鱼个体位置的更新方式,提高种群整体优化能力;然后,运用振荡柯西变异策略来增加算法跳出局部最优的概率;最后,应用多种基准函数评价改进算法的收敛精度,验证改进策略的有效性。将IWOA运用于多阈值图像分割实验中,结果证明该算法能够选取高质量阈值,提高图像的分割效率。     

基于均值距离的图像分割方法

针对医学图像分割中存在的分割类数不易确定的问题,利用常用均值间的不等式关系构造出了一种新的分割类数判据--均值距离函数,并将均值距离函数与模拟退火算法相结合,提出了一种基于均值距离的分割算法。该算法以均值距离函数作为目标函数,采用模拟退火算法进行优化,在整个搜索空间中寻找最优分割阈值,弥补了模糊C均值算法(fuzzy C-means,FCM)分类类数难以确定、搜索过程容易陷入局部极值的缺陷。实验结果表明,算法对含有病灶的医学图像能够进行自动分割,并且分割速度明显高于基于互信息的分割方法。     

基于改进遗传算法的最佳熵多阈值三维医学图像分割算法

借鉴模拟退火思想对三维医学图像的最佳熵函数进行拉伸,构造出改进的遗传算法适应度函数,同时采用精英选择策略保留各代最优个体以加快算法收敛速度,从而提出了一种新的基于多阈值最佳熵的三维医学图像分割遗传搜索算法。根据文中算法得到的阈值,成功实现了三维医学脑部图像中脑白质、脑灰质、脑脊液的分割。实验证明,当种群规模为30的情况下,即可搜索到较好的阈值用于三维分割,运算速度较传统穷尽搜索法更快,且比原简单遗传算法具有更强的稳定性和精确性。     

基于小生境技术遗传算法的局部动态阈值选取

为有效地对受噪声影响的图像进行分割,引入了一种基于改进型遗传算法的局部动态阈值选取算法.该算法以灰度图的最大类间差作为适应度评价函数,将图像分割问题转化成一个最优化问题,利用遗传算法的全局优化的特点,在整个求解空间中搜索到最优分割图像的阈值.针对基本遗传算法的一些不足之处,利用小生境的思想,对其进行了一些优化.实验结果表明,基于小生境技术遗传算法的局部动态阈值选取方法具有较强的鲁棒性.     

Hopfield神经网络算法求解路网最优路径

为了解决经典算法在求解大规模路网最优路径时运算时间长的问题,研究了Hopfield神经网络的特点,建立了一般路网的数学模型,根据Hopfield神经网络的特点设计了适合车辆诱导的路网Hopfield神经网络最优路径算法.采用动态邻接矩阵对该算法进行了优化,减少了运算时间.把该Hopfield神经网络算法应用于所研发的车辆诱导系统的最优路径求解中,并进行了实际路网测试,结果表明应用该算法能够正确求解路网的最优路径,且比经典算法的运算效率高.     

应用神经网络粒子群算法的多用户检测

为了减少最优多有户检测器的计算复杂度,提出了一种融合粒子群优化算法和神经网络的神经网络粒子群优化算法,并设计了一种解决CDMA通信系统的多用户检测问题的新方法。该方法是把神经网络嵌入到粒子群优化算法的每一代中以改进算法性能。通过混合神经网络到PSO中,还可以加快PSO的收敛速度,减少计算复杂度。仿真结果证明了所设计的检测器无论抗多址干扰能力和抗远近效应能力都优于应用Hopfield神经网络、遗传算法和粒子群算法的多用户检测器。     

OFDMA系统中的子载波和功率联合TCNN优化

提出了一种自适应的多用户正交频分多址(OFDMA)系统中的资源优化算法. 算法包括2步:首先在功率平均分配的前提下采用暂态混沌神经网络(TCNN)进行子载波分配. 然后对平均分配的功率利用线性注水算法进行重新分配. 仿真结果表明,TCNN在收敛速度和最优化率方面都比Hopfield神经网络和混沌神经网络有明显的改善. 与传统的资源分配算法比较,所提出的算法能更加充分地挖掘多用户分集增益,进一步提高了系统总的吞吐量.     

Hopfield neural network based on ant system

Hopfield neural network is a single layer feedforward neural network. Hopfield network requires some control parameters to be carefully selected, else the network is apt to converge to local minimum. An ant system is a nature inspired meta heuristic algorithm. It has been applied to several combinatorial optimization problems such as Traveling Salesman Problem, Scheduling Problems, etc. This paper will show an ant system may be used in tuning the network control parameters by a group of cooperated ants. The major advantage of this network is to adjust the network parameters automatically, avoiding a blind search for the set of control parameters.This network was tested on two TSP problems, 5 cities and 10 cities. The results have shown an obvious improvement.     

免疫遗传算法及其在电力系统EELD中的应用

电力系统EELD问题是一个满足一定约束条件的多目标优化问题,利用基于进化策略的免疫遗传算法对这一问题求解.将发电燃料成本和污染控制成本视为抗原,各电力生产单元发电量的最优解视为抗体,以一个含有5个电力生产单元的燃煤电力系统模型为对象,给出利用免疫遗传算法解决这一问题的主要方法和步骤.并与基于遗传算法和Hopfield神经网络方法进行比较分析.结果证明此算法可以优化分配电力系统中各电力单元发电量,达到环境经济合理配置.     

基于Hopfield网络的异型螺旋槽管优化设计

运用神经网络的Hopfield优化电路，对一种异型螺旋槽管优化设计模型进行了优化设计，优化计算结果表明，基于Hopfield网络的优化设计切实可行，为复杂的优化设计问题提供了新的思路和方法。     

神经网络模型应用于少数投影图像重建及数值模拟

研究了反馈式神经网络应用于少数投影重建图像问题。应用Hopfield神经网络,将能量函数与判别重建图像的优化准则联系起来,并应用Adaline模型调整各准则的权重,从而得到的重建图像质量良好。神经网络重建图像的算法收敛快、精度高,图像质量令人满意。     

基于克隆遗传量子算法的多用户检测

基于免疫克隆选择理论和遗传量子算法,提出了一种解决CDMA系统多用户检测问题的克隆遗传量子算法.通过使用克隆选择算子和遗传量子算法的理论,新算法能执行随机搜索和经验学习.所提的算法把随机神经网络嵌入到克隆遗传量子算法的每一代中.通过结合随机神经网络到CGQA中,可以加快CGQA的收敛速度、减少计算复杂度.另外,CGQA所提供的好的初值可以改善SHNN的性能,嵌入的SHNN还提高了CGQA的性能.在讨论了使用新算法设计多用户检测器的性能特点后,在CDMA系统进行了计算机仿真并和一些多用户检测器进行了比较.仿真结果证明了文中所提多用户检测器的抗多址干扰能力和抗远近效应能力都优于一些应用以前算法的多用户检测器.     

基于混沌搜索的神经网络及在优化问题中的应用

在运用Hopfield神经网络求解优化方面问题的同时,引进GCM混沌神经网络,对求解过程进行了改进。通过混沌遍历,可使Hopfield网络在整个相空间进行搜索,从而避免网络在运行过程中陷入局部极小值。通过对一个物流配送的实例进行实验,结果显示Hopfield网络的寻优特性获得了较大改进。     

神经网络在GPS高程拟合中的应用

讨论利用遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)来优化BP神经网络权值和阈值的原理;结合平坦地区的工程实例,研究二次曲面、BP、GA-BP与PSO-BP 4种拟合模型在GPS高程拟合中的应用.拟合结果表明:PSO算法优化BP神经网络精度效果优于GA算法优化BP神经网络精度,拟合误差更小.