改进PSO算法在二维最佳阈值图像分割中的应用

针对二维熵图像分割在求取最佳阈值时存在计算量大及粒子群算法容易陷入局部最优、运算速度慢等问题,提出了改进的粒子群优化算法的二维熵图像分割方法。该方法是在雁群启示的粒子群算法基础上,对速度公式进行改进,并引入随机扰动策略,从两个方面同时改进以提高算法的收敛速度,以及克服局部极值的能力。仿真结果表明,将该方法用于阈值寻优减少了搜索时间,提高了收敛速度,强化了图像处理的实时性。     

一种多粒子群协同进化算法

为进一步提高多粒子群协同进化算法的寻优精度, 并有效改善粒子群易陷入局部极值及收敛速度慢的问题, 结合遗传算法较强的全局搜索能力和极值优化算法的局部搜索能力, 提出了一种改进的多粒子群协同进化算法. 对粒子群优化算法提出改进策略, 并在种群进化过程中, 利用遗传算法增加粒子的多样性及优良性, 经过一定次数的迭代, 利用极值优化算法加快收敛速度. 实验结果表明该算法具有较好的性能, 能够摆脱陷入局部极值点的问题, 并具有较快的收敛速度.     

新的全局-局部最优最小值粒子群优化算法

为了提高粒子群优化算法的收敛速度,克服陷入局部最优的缺点,在全局-局部最优粒子群优化算法的基础上,提出了一种新的改进粒子群优化算法——全局-局部最优最小值粒子群优化算法.该算法把惯性权重和学习因子分别通过结合全局和局部最优最小值来进行改写,速度更新公式也做了相应的简化.仿真实验表明该算法在收敛速度和寻优质量上都优于基于LDIW策略改进的粒子群算法和全局-局部最优粒子群算法.     

带变异算子的非线性惯性权重 PSO 算法

为了克服粒子群优化算法容易陷入局部最优、早熟收敛的缺点,提出了一种带有变异算子的非线性惯性权重粒子群优化算法.该算法以粒子群算法为基础,首先采用非线性递减策略对惯性权重进行调整,平衡粒子群优化算法的全局和局部搜索能力.当出现早熟收敛时,再引入变异算子,对群体粒子的最优解做随机扰动提高算法跳出局部极值的能力.用三种经典测试函数进行测试,试验结果表明,改进算法与粒子群算法相比,能够摆脱局部最优,得到全局最优解,同时具有较高的收敛精度和较快的收敛速度     

嵌入粒子群优化算法的混合人工蜂群算法

为了克服人工蜂群算法存在的早熟收敛、后期收敛速度变慢等缺点,提出了一种基于粒子群优化算法的混合人工蜂群算法(PABC).对陷入局部极值的雇佣蜂,采用粒子群优化算法对其重新进行初始化.粒子群优化算法具有很强的全局搜索性能,能使陷入局部极值的雇佣蜂尽快摆脱局部约束.测试函数的计算结果表明,改进的人工蜂群算法大大提高了蜂群算法的寻优能力,在收敛速度和精度方面均优于基本蜂群算法.     

多策略并行学习的异构粒子群优化算法

针对标准粒子群优化(PSO)算法在复杂问题上收敛速度慢和早熟收敛的缺点,提出了一种多策略并行学习的异构PSO算法(MHPSO).该算法首先从种群多样性和跳出局部极值的角度提出了两种新学习策略(局部扰动学习策略和高斯子空间学习策略),并将这两种策略与MBB-PSO策略融合组成高效稳定的策略池.其次提出了一种简单有效的策略更换机制,指导粒子迭代寻优中何时更换学习策略.基准测试函数的实验结果表明,改进的粒子群优化算法在求解精度和收敛速度上得到极大的提高.与一些改进PSO算法(如自适应的粒子群优化(APSO)算法等)相比,所提算法具有更优良的寻优性能.     

一种具有初始化功能的自适应惯性权重粒子群算法

提出了一种改进的具有初始化功能的自适应惯性权重粒子群优化(PSO)算法.该算法首先引入自适应惯性权重策略均衡全局和局部搜索能力,并针对运行过程中出现停滞现象的粒子群,围绕其加权重心位置重新初始化,引导粒子突破了局部极值的限制,提高了算法的收敛速度.最后,将此算法、PSO算法及惯性权重线性递减的PSO(LDW-PSO)算法进行了比较.实验结果表明,该算法不仅有效地增强了粒子突破局部极值的能力,而且算法的收敛速度和稳定性也有了一定的提高.     

带变异算子的非线性惯性权重PSO算法

为了克服粒子群优化算法容易陷入局部最优、早熟收敛的缺点,提出了一种带有变异算子的非线性惯性权重粒子群优化算法。该算法以粒子群算法为基础,首先采用非线性递减策略对惯性权重进行调整,平衡粒子群优化算法的全局和局部搜索能力。当出现早熟收敛时,再引入变异算子,对群体粒子的最优解做随机扰动提高算法跳出局部极值的能力。用三种经典测试函数进行测试,试验结果表明,改进算法与粒子群算法相比,能够摆脱局部最优,得到全局最优解,同时具有较高的收敛精度和较快的收敛速度。     

基于滑动平均极值的粒子群优化算法

针对标准粒子群优化算法(SPSO)易陷入局部最优,进化后期收敛速度慢的缺点,提出一种基于滑动平均极值的粒子群优化算法(MWAPSO).改进了标准粒子群算法中的速度更新方程,使得粒子在进化过程中追随个体极值、全局极值和滑动平均极值.将该算法应用于4个典型的测试函数,实验结果表明,与标准粒子群算法相比,该算法在运行初期具有更强的探索能力,能够有效地避免粒子群体陷入早熟收敛.有更好的收敛性和更快的收敛速度.     

基于改进粒子群算法的阈值图像分割

针对基本粒子群算法目前存在的收敛速度过慢且容易于陷入局部极值等方面问题,提出根据蜂群算法的领域搜索思想,改变算法中粒子领域结构。通过借鉴蜂群的领域搜索策略解决粒子群算法陷入局部极值的问题,提高收敛速度。并将改进后粒子群算法应用于阈值图像分割中,仿真结果表明改进算法在图像阈值分割中减少阈值的寻优时间,优化收敛精度,提高图像处理的实时性和精度性。