基于改进PSO算法的最大熵阈值图像分割

图像分割是目标识别的首要和关键步骤。目前的图像分割方法有多种,其中阈值方法优点比较突出,但是采用阈值方法分割的关键是要能高效率地找到被分图像的最佳熵阈值。针对这一问题,将Geese-LDW-PSO算法的位置更新公式作了改进,即用当前种群的全局极值取代所有粒子的当前位置,并将之用于熵阈值图像分割中。仿真实验表明,该算法可以快速稳定地获得一幅图像的最佳分割阈值。仿真结果显示,该方法对车牌分割具有较好的性能。     

Matlab在基于B/S模式的决策支持系统中的应用

通过将Matlab与web技术相结合，提出了一种新的基于B／S的决策支持系统的解决方案，充分发挥Matlab强大的数值计算、建模仿真能力和B／S模式的优势。针对农业结构优化建立了非线性模型，并对该模型进行了优化计算与仿真。     

基于粒子群优化算法的多交叉口信号配时*

以城市道路多个单点信号控制交叉口组成的绿波系统为研究对象,对绿波系统的交叉口信号配时优化进行研究。通过对路段和干线机动车流进行协调控制设计,以西安市某两相邻交叉口晚高峰时段各进口道的交通量、通行能力、饱和流量以及各交叉口进口道的实际车均延误时间为约束,确定各交叉口的信号周期及各相位有效绿灯时长,使得干线延误量最小。设计了PSO算法的编码方式,分别采用PSO算法、灾变PSO算法和二阶振荡PSO算法对多交叉口交通信号配时进行优化计算。仿真实验表明,二阶振荡PSO算法在该实例中表现最优。     

粒子群优化算法在公交车智能调度中的应用

运营车辆的智能排班是公交车辆智能调度需要解决的问题之一,关系到公交企业的经济效益与社会效益。采用兼顾公交公司与乘客双方利益的公交车辆调度模型,将带收缩因子和线性递减惯性权重的粒子群优化算法（W-K-PSO）应用到公交智能排班中。实例仿真结果表明该算法具有比其它优化算法更好的效率,是解决公交车智能调度问题的一个有效方法。     

基于多数据融合的circRNA-疾病关联关系预测

环状RNA (circluar RNA,circRNA)在基因表达、剪切和转录的过程中扮演着重要角色.越来越多的证据表明,circRNA与疾病的产生与发展存在着重要的联系.本文提出了一种基于多数据融合的非负矩阵分解算法(EDNMF)预测circRNA-疾病关联关系.该方法首先对circRNA-疾病关联关系进行预处理,解...     

改进的蚁群算法在QoS网络路由中的应用

基本蚁群算法求解多约束的QoS网络路由时速度慢,容易出现早熟收敛和停滞现象,将信息素适量更新与变异的蚁群算法应用到网络路由问题中,使得每轮搜索后信息素的增量更好地反映了解的质量,实验仿真表明该思想的引入加快了收敛速度,在很大程度上弥补了基本蚁群算法在解决网络路由优化问题时出现的不足。     

基于连接强度的PPI网络蚁群优化聚类算法

 由于PPI网络数据的无尺度和小世界特性,使得目前对此类数据的聚类算法效果不理想.根据PPI网络的拓扑结构特性,本文提出了一种基于连接强度的蚁群优化(Joint Strength based Ant Colony Optimization,JSACO)聚类算法,该算法引入了连接强度的概念对蚁群聚类算法中的拾起/放下规则加以改进,以连接强度作为拾起规则,对结点进行聚类,并根据放下规则放弃部分不良数据,产生最终聚类结果.最后采用了MIPS数据库中的PPI数据进行实验,将JSACO算法与PPI网络数据的其他聚类算法进行比较,聚类结果表明JSACO算法正确率高,时间开销低.     

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。     

新的小生境萤火虫划分聚类算法

针对传统的划分聚类算法过度依赖初始聚类中心并容易陷入局部最优的问题,提出基于萤火虫算法的改进划分聚类算法。该算法将萤火虫个体对应于一组聚类中心的解,类簇的聚合度对应于萤火虫的亮度,通过萤火虫个体之间的相互吸引寻找聚类中心的最优解。在寻优过程中使用随机分布的萤火虫种群克服划分聚类过于依赖初始聚类中心的问题,采用自适应步长的策略加强算法寻找精确解的能力。为了避免在寻优过程中因为种群过于集中而导致算法陷入局部最优,引入小生境技术提高萤火虫的种群多样性。仿真实验结果表明,与传统聚类算法相比,该算法的聚类精度较高,稳定性较好。