基于单纯形的改进精英人工蜂群算法

针对人工蜂群算法收敛速度慢,求解精度不高,易陷入局部最优等问题,基于受粒子群启发的多精英人工蜂群优化算法,引入了蜂群中的精英个体和全局最优个体来增强开发全局最优解的能力.文章中,在雇佣蜂阶段借助精英个体引导蜜源搜索,并利用蜂群中蜜源的质量排序重新构造蜜源的选择概率公式;在跟随蜂阶段,选择种群最优蜜源引领蜂群,加强算法对全局最好解的局部开采能力,同时将随机选择邻居蜜源变为最优定向选择.最后利用单纯形算法对精英解集进行再次更新,进一步平衡蜂群的全局搜索和局部寻优能力.数值实验表明改进的新算法的寻优精度和收敛速度均有明显提高.     

基于人工蜂群算法高光谱图像波段选择

为减少高光谱遥感图像光谱空间冗余、降低计算复杂度,提出一种基于人工蜂群算法的高光谱图像波段选择方法.首先,根据波段相关性矩阵对全波段进行预处理,获得相关性较小的波段子空间;然后,利用人工蜂群算法以最佳指数与JM距离的加权和为适应度函数在各子空间进行邻域搜索,不断更新至收敛为止,从而获得最优波段组合.最后,利用AVIRIS数据和ROSIS数据对提出的算法与基于蚁群,粒子群,拟态物理学算法的波段选择方法进行实验.仿真结果表明:基于人工蜂群算法的波段选择能够在保证良好收敛性的同时,大大降低计算花费,所获得的波段组合用于高光谱图像分类时,可以得到较好的分类精度.     

一种改进的人工蜂群算法

从经典人工蜂群算法机制出发,针对原始算法在初始种群构造、子种群分组、步长更新和种群淘汰方面的不足进行了改进.新算法运用均匀设计理论构造初始种群,提出了一种种群交叉的Z型分组方法,设计了一种对数函数自适应步长代替原来的随机步长,引入了小生境技术及时淘汰陷入局部最优的个体.实验结果表明,改进后的算法有效地解决了人工蜂群算法早熟收敛、搜索速度较慢等问题,并提高了解的精度.     

基于全局最优解和随机采样的改进人工蜂群算法

为进一步提高人工蜂群算法的收敛速度、开采能力,提出了基于全局最优解和随机采样的改进人工蜂群算法.算法在跟随蜂阶段采用全局最优引导与完全随机采样相结合的高斯搜索策略,以加快算法的收敛速度,平衡探索和开采能力,避免陷入局部最优.在侦察蜂阶段引入包含被遗弃蜜源信息的高斯方程产生新蜜源,加快搜索速度.在12个基准测试函数上进行了比较实验,实验结果表明该改进的算法求解简单函数时,收敛速度更快,求解较复杂的函数时,解的精度和稳定性得到一定的提高.     

基于空间像素纯度指数的端元提取算法

为了减小光谱变化以及异常像素点对端元提取结果的影响,根据局部区域内纯像元和混合像元光谱特征的不同,提出一种基于空间像素纯度指数的端元提取算法.将光谱角距离和欧氏距离加权相加作为新的混合距离测度;采用固定大小的邻域窗口计算图像中所有像素的空间像素纯度指数,在此基础上,根据光谱角距离测度和设定的端元光谱区分性阈值依次搜索端元.仿真数据和真实高光谱图像实验结果表明:该算法能够准确地提取图像中的端元,并且精度高于其他一些端元提取算法.     

基于最速下降法改进的人工蜂群算法

针对基本人工蜂群算法求解优化问题时存在收敛精度低、搜索盲目性大的缺点,提出一种基于最速下降法改进的人工蜂群算法.算法利用最速下降法简单、计算量小的特点,对基本人工蜂群算法中经过limit次更新后没有得到改善的蜜源进行更新,它结合了基本人工蜂群算法较强的全局搜索能力和最速下降法快速精确的局部搜索能力,能够有效避免基本人工蜂群算法中的某些盲目的无意义迭代.经过9个标准测试问题的仿真试验表明,所得的人工蜂群算法具有比基本人工蜂群算法更快的收敛速度和更高的求解精度.     

基于狭义中心和随机维度学习的人工蜂群算法

针对人工蜂群算法收敛速度慢、寻优精度低的缺点,提出基于狭义中心和随机维度学习的人工蜂群算法。首先,在算法中定义狭义中心蜜蜂,并与当前种群最优解进行贪婪选择为种群最优解;其次,用最优解引导算法进行搜索,以增强算法局部搜索能力;再次,在每次迭代时,蜜蜂随机选择若干维度数进行学习,以加速算法收敛。8个经典基准函数的测试结果表明,新算法在收敛速度和解的精度上优于类似改进算法。     

一种改进的混沌局部搜索的人工蜂群算法

人工蜂群算法具有鲁棒性强、收敛速度快且全局寻优性能优异等优点,但其局部搜索能力不足.为了克服此缺陷,提出了一种改进的混沌局部搜索的人工蜂群算法.新算法在每一代的所有个体的平均值附近利用混沌函数进行局部搜索,然后在搜索到的解和原食物源之间采用贪婪选择的原则确定下一代种群.基于6个标准测试函数的仿真结果表明,本算法能有效地加快收敛速度,提高最优解的精度,其性能优于已有的人工蜂群算法.     

基于动态概率引导的人工蜂群聚类算法

针对传统人工蜂群算法中搜索策略开发能力不足、单一的搜索策略难以适用于算法运行的各个阶段等问题,提出了一种搜索策略动态调整的人工蜂群算法,该算法搜索策略由基于反馈的动态概率引导以平衡算法的探索能力和开发能力;为增强蜜源结构相似性的联系与优秀蜜源的影响,引入局部最优蜜源引导下一代的产生。在此基础上,针对K-means算法初始聚类中心敏感、全局搜索能力不足等问题提出了基于改进蜂群算法的K-means算法,在多个标准测试函数和UCI数据集上测试验证所提出算法的性能。     

一种改进迭代误差分析端元提取算法

迭代误差分析(IEA)算法是应用比较广泛的端元提取算法之一,针对IEA端元提取算法计算量大的缺点,从减少参与迭代过程中的像元数目进行改进。根据凸面几何理论,混合像元位于其端元构成子空间内部,这部分像元到其端元正交子空间(OSP)投影值理论上为零,在迭代求下一个端元过程中,可以将这部分无用像元去除,从而减少每步迭代过程像元数目。采用模拟数据和真实高光谱数据进行实验,证明改进算法与原算法提取端元精度相同,随着端元提取个数的增多,参与迭代过程的像元数目逐次减少,比原始的IEA端元提取算法减少了计算时间。