双种群分子动理论优化算法

针对传统分子动理论优化算法存在寻优精度差、易陷入局部极值等不足,提出了一种双种群分子动理论优化算法。该算法将种群分为精英和普通两个子群：普通子群采用传统分子动理论优化算法搜索策略进行大范围搜索,而精英子群则通过协同合作实现精细化搜索,以提高算法收敛精度;基于个体迁移实现子群间的信息交流,两个子群通过分工合作共同完成搜索过程。实验结果表明：改进算法在收敛速度、精度和算法稳定性等方面都有明显改善。     

弱连接多子群分子动理论优化算法

针对分子动理论优化算法拓扑结构与"群集"现象的不足,提出了一种弱连接多子群分子动理论优化算法.该算法分为上下两层,下层由一系列分子子群执行启发式快速搜索,以提高算法的收敛速度;上层中的混沌扰动子群基于混沌扰动机制,以便停滞状态的分子子群能跳出局部极值;上层中的免疫局部学习子群选取下层中的部分优秀个体进行局部学习,以实现精细化搜索而提高算法的收敛精度.仿真结果表明,该算法在寻优精度、收敛速度以及求解偏移函数等方面均有良好的性能.     

基于改进斜分Otsu法的回转窑火焰图像分割

因受窑内高温、高粉尘等因素的影响,氧化铝回转窑火焰图像中往往存在噪声.针对现有火焰图像分割算法存在抗噪性差和计算时间长等问题,对斜分最大类间方差法(Otsu法)进行改进,提出一种基于改进斜分Otsu法的回转窑火焰图像分割算法.该算法采用简化的距离测度函数作为阈值选取标准,以减少计算量和便于多阈值扩展; 采用基于后处理原理的图像分割方式,以进一步增强算法的抗噪性; 运用分子动理论优化算法实现加快计算速度.某厂氧化铝回转窑火焰图像的分割实验表明,该算法抗噪性强,运算速度快,能较为精确地分割出火焰图像的背景区、黑把子、火焰区、辐射带、物料区等区域.     

基于等价三维熵与鲸鱼优化算法的图像分割研究

为提高三维最大熵法对图像分割的时效性,提出一种基于等价三维熵与鲸鱼优化算法(WOA)的图像分割方法。设计一种不含对数运算的等价三维熵法,基于WOA算法求解最佳阈值,以避免穷举搜索并提高算法效率。实验结果表明,相比传统三维最大熵法、等价三维最大熵法,该方法在不影响分割效果的前提下,能够减少运行时间,且在抗噪性和保留图像细节方面具有明显优势。     

基于记忆分子动理论优化算法的多目标截面投影Otsu图像分割

传统截面投影Otsu法后处理过程中的阈值Q为预先设定的常量,对含噪程度不同的图像普适性较差。该文提出一种基于记忆分子动理论优化算法的多目标截面投影Otsu法。该方法将阈值Q作为变量,结合分割阈值T,基于最大类间方差和最大峰值信噪比准则建立多目标图像分割模型,以兼顾图像分割的准确性和抗噪性;为免阈值增加而影响算法效率,将人工记忆原理引入分子动理论优化算法,设计了一种基于记忆分子动理论优化算法的多目标图像分割模型求解方法。实验表明：该方法分割准确、抗噪性强、鲁棒性好,对含不同噪声的图像更具普适性。     

基于结晶过程的分子动理论优化算法

针对分子动理论优化算法(KMTOA)存在易陷入局部最优、寻优精度低等问题,提出一种基于结晶过程的分子动理论优化算法(C-KMTOA)。该算法通过模拟结晶过程设计了一种分离算子,该算子将种群分为最优个体、优秀个体、较差个体三个子群,并通过引导操作使较差个体向优秀个体附近移动、优秀个体向最优个体附近移动,从而使搜索范围快速缩小到最优解附近。实验结果表明,该算法在优化精度、动态性能等方面均优于GA、DE、QPSO和KMTOA。     

基于空间截面投影的 Otsu 图像分割算法

针对传统三维Otsu法存在抗噪性差、计算复杂度高、难以多阈值扩展等不足,提出了一种基于空间截面投影的Otsu法。该方法采用垂直于主对角线的平面截三维直方图,并将截面内的点投影到主对角线上,进而建立一维的截面投影直方图以降低计算复杂度,然后基于该一维直方图进行Otsu分割;对于分割结果,运用基于阈值的后处理策略做进一步的处理以增强算法的抗噪性。实验结果表明：与现有三维Otsu法相比,该算法计算效率高、抗噪性好,能对含不同噪声的图像进行较好的分割。