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。     

基于粒子群算法的轨道电路补偿电容故障诊断方法

为了延长轨道电路传输距离,改善传输效果。本文提出一种机车信号感应电压幅值包络仿真模型,它是基于均匀传输线理论,通过补偿电容对机车信号感应电压幅值包络的影响规律,使用改进粒子群算法得到当前状态下补偿电容的最优值,进而对补偿电容的故障进行诊断。仿真结果表明,这种诊断方法是可行和有效的,能快速准确地定位故障补偿电容,替补偿电容的故障诊断提供了新的有效手段。     

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。     

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.     

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。     

基于粒子群优化的快速细菌群游算法

针对细菌觅食算法(Bacterial foraging algorithm,BFA)收敛速度慢的特点,提出一种快速细菌群游算法(Fast bacterial swarming algorithm,FBSA).本算法通过借鉴粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法的信息共享机制,对细菌觅食算法的群体感应(Quorum sensing) 机制进行改进,使每个细菌在优化过程中具备感应周围细菌位置、并向细菌群体历史最优位置游动的能力.同时,通过动态调整细菌的搜索步长,加强了算法在优化初期的全局搜索能力以及优化后期的局部搜索能力.对基准测试函数进行仿真实验的结果表明,FBSA对于大部分高维函数的优化能力优于BFA和PSO,并且具有更快的收敛速度.     

基于细菌觅食趋化算子的PSO算法*

PSO算法是模拟鸟群觅食的一种解决优化问题的仿生算法,为了避免其在优化过程中过快陷入局部极值的缺陷,提出一种新的基于细菌觅食趋化算子PSO算法。结合细菌觅食算法的局部搜索优势,将其趋化思想引入到PSO算法中。通过典型函数优化测试表明,该算法可以有效弥补PSO算法精度不高、容易陷入局部最优的缺陷。新算法是一种全局优化算法,适用于解决复杂特别是多峰不规则的函数优化。     

基于改进粒子群算法的网络计划工期--费用优化

本文提出了一种改进粒子群优化算法。在进化中增加了个体间的协作机制,这种改进后的学习行为更符合自然界生物的学习规律,更有利于粒子发现问题的全局最优解。最后将该方法用于PERT网络工期一费用模型求解,数字仿真表明了算法的有效性。     

基于改进粒子群优化算法的锌电解过程模型研究

针对锌电解过程各参数之间耦合严重、能耗高、建模困难,研究了锌电解电流效率与各工艺过程参数之间关系的数学模型,提出了一种改进的粒子群优化算法(IPSO)进行模型参数估计,该算法在粒子失活时,对粒子进行变异或扰动操作,重新激活粒子,避免了算法陷于局部最优解,改善了优化算法性能;以锌电解过程实验数据为样本,采用改进的粒子群优化算法对模型进行参数估计和检验,并与基本粒子群算法和BP神经网络模型进行比较,仿真结果证明了模型的有效性。     

云自适应粒子群优化算法在数值积分中的应用

为了提高传统自适应粒子群优化算法的鲁棒性,由X条件云发生器自适应调整粒子的惯性权重,提出云自适应粒子群优化算法。由于云滴具有随机性和稳定倾向性的特点,使得惯性权重既具有传统的趋向性,满足快速寻优能力,又具有随机性,有利于提高种群的多样性,提高了收敛速度。通过对求解任意函数数值积分的实验表明,该算法计算精度高、求解速度快,是求解数值积分的一种有效的方法。     

基于改进ViBe的室外行人检测方法

室外动态环境的行人监控检测一直是研究的难点,存在光照变化、树叶摇晃、小动物经过等复杂干扰。本文提出一种基于改进视觉背景抽取法(Visual Background Extractor,ViBe)的室外行人检测方法,该方法采用基于区域的改进ViBe更新策略,该策略在加快鬼影消除速度的同时,提高了行人目标提取的完整度,然后在前景目标提取的过程中通过背景差的方法过滤复杂背景导致的误报区域,最后在此基础上根据一定的逻辑规则执行行人检测。实验结果表明,该方法既可以提高鬼影消除速度,也有效降低复杂多变背景的干扰,在室外场景进行行人检测具有较高的准确性、鲁棒性。     

改进CenterNet的高压输电线路巡检故障实时检测方法

针对通用深度学习目标检测技术难以在高压输变电线路巡检时实现实时高效的故障检测,提出一种改进CenterNet的高压输变电线路巡检故障实时检测方法,对绝缘子自爆、防震锤脱落、鸟巢三类常见巡检故障进行检测.该方法基于深层特征融合网络(DLAnet,Deep Layer Aggregation)、挤压-激励SE(Squeez...     

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.     

基于改进SVM方法的入侵检测

在入侵检测应用中,SVM能够在小样本条件下保持良好的检测状态。该文提出了一种改进的SVM方法,其在特定概率指导下删减训练集中的非有效样本,取得了更优的分类效果,改善了传统SVM训练和分类中存在的高资源占用和时耗过高的状况。对DARPA数据的检测实验表明,该方法在入侵检测上有较好的表现。     

基于改进的K-means入侵检测算法

传统K-means算法应用于入侵检测,存在聚类数目难以估计的缺点,导致入侵检测效果不佳.针对这个问题,提出了一种改进的K-means入侵检测算法.算法根据有效性指标确定最优的聚类数目;依据各维特征对聚类效果的影响进行加权;引入三支决策聚类方法改善聚类效果.在kddcup99数据集的实验结果表明,与传统K-means算法相比,改进后的K-means算法提高了入侵检测的检测率,降低了其误报率.     

Harris角点检测的优化算法

针对Harris角点检测算法中提取出较多的伪角点和计算量大的问题,提出了一种基于Harris角点检测的改进算法. 为抑制Harris角点检测中的伪角点数目并且提高算法的效率,首先加入预筛选得到候选角点,在计算水平和垂直方向梯度时,对于梯度较小的像素点进行预处理,在进行非极大值抑制时采用自适应阈值,提高算法自适应性,最后利用USAN对角点进行进一步选择. 实验结果表明,改进的Harris角点检测算法不仅提高了检测精度和效率,而且对噪声具有一定的鲁棒性.     

用于社团发现的Girvan-Newman改进算法

为了克服Girvan-Newman算法运行效率的不足,提出了一个基于modularity极值近似的社团发现算法MEA。该算法采用modularity增量作为社团结构的度量,使用贪心策略获得最优社团分划的近似解。通过理论分析,并在实际的数据集上进行实验验证,结果表明MEA算法是快速、有效的。     

基于Harris的角点检测改进算法

研究红外成像目标跟踪精度优化问题,模板跟踪的累计误差会造成目标跟踪漂移,稳定的角点可以对模板进行校正并减少累积误差。为了实现对运动目标的精确跟踪,使其始终与目标的相关性最强,针对Harris算法检测尺度单一和鲁棒性不足的缺点,采用多分辨率的方法,提出了Harris与B-Spline尺度空间相结合的角点检测算法,并对改进算法进行了数字仿真。结果表明,提出的算法提高了Harris算子的性能及抗噪声性能,可去除错误检测点,并提高了角点检测精度,从而实现了在复杂背景条件下地面目标的准确识别和稳定跟踪。     

一种改进的快速SUSAN角点检测算法

着重分析SUSAN角点检测速度慢的缺点,提出改进的快速SUSAN角点检测算法。该算法首先比较待测点与其周围半径为R的圆周上像素的灰度,统计连续的具有非相似灰度值的像素个数,根据判定准则得到初始角点,再使用非极值抑制函数选择最优角点。实验结果表明：该改进算法有效地减少角点检测过程的计算量,使得角点检测的效率大大提高。     

改进SSD算法的多目标检测

目标检测作为计算机视觉的核心,在人脸识别、人脸跟踪、大规模场景识别等方面具有广泛应用,其中One-stage领域的SSD算法检测速度和检测性能较为突出,但在环境较为复杂的多目标检测情况下仍会出现误检和漏检。针对这一问题,提出一种改进SSD算法的多目标检测方法,通过优化SSD内部网络和提高样本适用性的方式改善检测性能;其中,采用修改网络输出和添加抗旋转层ARConv来统一网络结构,降低模型训练时间,减少漏检;并提出P-NMS算法和限制函数优化训练样本,减少误检;在测试阶段,提出单张图片批量测试方法,有效提高模型召回率。实验结果表明,改进后算法具有更强的鲁棒性,并且能有效降低误检、漏检率提升网络性能。