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基于并行粒子群算法的Otsu双阈值医学图像分割 总被引：1，自引：0，他引：1
医学图像分割一直是医学影像分析领域的研究热点。由于粒子群优化(PSO)容易陷入局部极小,因此该算法用于搜索某些函数极值时精确度较低且稳定性较差。针对该问题,结合Otsu分割技术,提出了一种基于并行粒子群优化算法的Otsu双阈值医学图像分割算法。在该算法中,将粒子群体分成若干个子群体,进化在多个不同的子群中并行进行,避免单种群进化过程中出现的过早收敛现象,提高整个算法的收敛速度。实验结果表明,提出的分割算法与传统粒子群算法相比,不仅能够对图像进行准确的分割,而且具有更强的精确性和稳定性,其收敛速度明显优于基于单种群的粒子群算法的Otsu双阈值医学图像分割。 相似文献
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为解决传统遗传算法在一维多峰函数优化中容易陷入局部极值、收敛概率低、稳定性不理想等问题,提出了一种新型的自适应遗传算法。结合自适应差分进化算法流程,提出了一种基于种群适应度变化程度而变化的非线性交叉算子和变异算子,使算法跳出局部极值,寻找到全局最优解,提升最优值迭代效率。函数测试实验表明,在一维多峰函数优化中,该算法在函数收敛概率、最优值迭代效率以及稳定性上比已有算法均有提高。 相似文献
3.
进化算法是解决优化问题的一种新型方法.与现存的优化算法相比,这种方法有几个优点:它不仅能用于非线性函数,还通常能以概率收敛到全局最优解.基于一种新的变异算子和局部搜索技术,提出了一个求解旅行商问题的的新的进化算法.新的进化算子可以保证约束条件自动满足,局部搜索技术简单易行.另外,对迭代方法做了收敛性分析,给出了收敛的必要条件和充分条件.并进行了计算机模拟.结果表明本文算法是有效的,是一种适用于很多类型组合优化问题的有效方法. 相似文献
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刘俊 《绵阳师范学院学报》2015,(2):79-83
直接使用BP神经网络拟合非线性函数,具有预测精度差、收敛速度慢等缺点.该文提出利用极强全局搜索能力的思维进化算法来优化BP神经网络.首先根据BP神经网络拓扑结构构建思维进化算法模型,然后用思维进化算法得到的最优解作为BP神经网络的初始权值和阈值,最后利用MATLAB软件对多个非线性函数进行拟合仿真实验,比较思维进化算法优化BP神经网络和单纯使用BP神经网络的预测结果 .数据表明,优化后的BP神经网络具有更高的拟合精度和更短的网络训练时间. 相似文献
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《实验室研究与探索》2017,(10):104-109
在电力系统有功优化这个复杂的全局优化问题上,差异进化(Differential Evolution,DE)算法可以增加其种群多样性但搜索效率低,于是在其基础上提出了一种改进的差异进化算法(Improved Differential Evolution,IDE)。IDE算法保留了DE算法的三大步骤:变异、交叉以及选择,优化了传统的变异策略,同时引入了Logistic映射改变系统参数,使固定取值的搜索步长和交叉算子在一定范围内随机取值,以此扩大种群搜索范围,加快收敛速度;IDE算法最后运用了考虑系统约束的非贪婪选择,以确保算法在可行域里探索最优解。为验证算法的实用性,利用Matlab软件,将DE和IDE算法在IEEE30节点测试系统上进行目标函数为电网功率损耗的有功优化仿真。仿真结果表明,IDE算法增加了种群多样性,加快了收敛速度并且提高了搜索效率。通过此次仿真,加深了学生对电力系统有功优化以及DE算法的认识和理解,同时引导学生利用计算机技术改善算法的搜索性能并且求解优化问题。 相似文献
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《赣南师范学院学报》2019,(3):14-19
针对量子遗传算法在多峰函数寻优中出现早熟收敛及陷入局部极值等问题,提出一种改进的三值量子遗传算法.算法用三值量子非门来改变染色体基因的位置、用三值量子旋转门更新来完成进化搜索、用三值量子修正门对变异基因进行修正,增加了量子遗传算法中种群的多样性,扩大了算法的搜索空间;用动态调整旋转角策略来减少进化代数、缩短优化时间.通过对典型复杂函数的仿真实验并与其它算法相比较,结果表明该算法搜索空间大、搜索精度高,全局寻优性能优于普通遗传算法及量子遗传算法. 相似文献
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将非线性方程组问题转化为多目标函数优化问题,利用NSGA-Ⅱ的非支配集的构造方案和基于拥挤距离排序方法产生子代种群,依适应度排序选择子代个体进行下一代优化.本文将NSGA-Ⅱ中遗传算法GA替换为进化策略ES,通过非支配集的调整与拥挤距离重新排序可以进一步提升收敛速度,同时避免种群的早熟,保证初始种群个体的优良性能得以继承.仿真实验表明,本文算法可以进一步提高非线性方程组解的精确性和求解效率,从另一个角度为非线性方程求解提供了一中新的途径. 相似文献
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遗传算法(GA)是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率算法,然而在GA求解过程中,往往会出现早熟现象。基于GA传统算法,结合最速下降法和惩罚函数方法,提出求解非线性优化问题的混合遗传算法(HGA)。在无约束优化和约束优化两类问题中分别使用基于最速下降法的SHGA、基于惩罚函数法的PHGA进行求解。通过数值算例验证,表明HGA在非线性优化问题中比GA传统算法具有更快的收敛速度以及更好的最优解。 相似文献
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10.
针对差分进化算法求解函数优化问题存在过早收敛和不稳定等缺陷,提出一种基于距离度量的差分进化算法.该算法考虑各粒子的差异,利用欧式距离计算粒子与已知最优粒子的距离,然后根据差异自适应调整自身的交叉概率因子,同时增加柯西变异算子对部分个体进行变异操作,以提高种群多样性,增强算法跳出局部最优解的能力.用三种经典函数检验说明,新算法在收敛精度、速度上优于基本差分进化算法. 相似文献
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求解方程组是工程研究中的基本问题,因此将非线性方程组的求解问题转化为函数优化问题,应用一种新的智能优化算法-布谷鸟搜索算法求解此优化问题,数值实验结果表明了该算法在求解非线性方程组时的可行性和有效性。 相似文献
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基于改进遗传算法的GSM基站选址问题研究 总被引：1，自引：0，他引：1
刘艳 《湖北成人教育学院学报》2014,(5):1-3
本文首先对于罚函数遗传算法构造了合适的适应度计算方式,其次将适当的修补算子加入修补遗传算法中,保证修补的随机性和有效性;然后在两者的交叉、变异操作之后都加入进化突变算子,增强了他们的局部搜索能力;最后针对不同规模的基站选址问题,分别采用加入进化突变前后的罚函数遗传算法和修补遗传算法进行仿真,结果验证加入进化突变的修补遗传算法在求解大规模的基站选址问题时效率最高。 相似文献
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李静 《温州大学学报(社会科学版)》2008,(6):1-6
研究求解全局最优化问题的算法．在分析了已有的填充函数法和打洞函数法之后,吸取了这两类算法的优点,给出了一种求取非线性最优化问题全局最优解的填充打洞函数算法．与通常的填充函数法相比,该算法降低了对其中参数的依赖,并且具有较好的求解可操作性．数值试验显示,计算效果是满意的． 相似文献
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研究了全局最优化问题,在新的假设条件和定义下,提出了一个新的单参数填充函数,得到了一个新的填充函数算法.数值试验表明该填充函数算法是有效的,从而推广了填充函数算法在求解全局最优化问题方面的应用. 相似文献
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在分析了简单遗传算法求解带约束的多峰值函数优化中存在的问题的基础上,提出了利用小生境技术和多父体杂交的演化算法,对复杂的多峰值函数优化问题进行了测试,证实该算法能够快速求出多峰函数的所有全局最优解,而且搜索效率高,达到了令人满意的效果. 相似文献
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1 IntroductionThenonlinearconstrainedoptimizationproblemisaveryimportantmathematicalprogrammingprob lem .Ithasbeenstudiedextensively ,andmanyalgo rithmsforsolvingthis problemhasbeen pro posed[1,2 ] .Mostalgorithmsforsolvingthenonlinearcon strainedoptimization problemislocallyconvergent ,suchastheNewtonmethod ,theBFGSmethodandtheSQPmethod ,etc .Toovercomethisdrawback ,manyextendediterativemethodshavebeendevel oped .Forexample ,theNewtonmethodincorporatedwiththelinesearch[1] andhomotopymeth… 相似文献
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针对信赖域算法求解非线性优化无法找到局部最优解的问题,提出一种基于模拟退火粒子群的信赖域算法.该算法先利用模拟退火改进粒子群的后期寻优能力,克服＂早熟收敛＂,再与信赖域算法结合,有效求解无约束化信赖域子问题。数值实验表明,新算法具有良好的全局寻优能力和收敛能力,计算精度高。 相似文献
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蒲荣富 《宜宾师范高等专科学校学报》2013,(6):78-81
围绕全局优化问题,对模拟退火算法进行了分析,针对过程变量优化问题中普遍存在的多峰现象,探讨了应用模拟退火算法求全局优化问题的最优解的方法．通过对线性问题和非线性问题的计算,表明该法能够有效地解决全局优化问题． 相似文献
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A mechanism for proving global convergence in filter-SQP(sequence of quadratic programming)method with the nonlinear complementarity problem(NCP)function is described for constrained nonlinear optimization problem.We introduce an NCP function into the filter and construct a new SQP-filter algorithm.Such methods are characterized by their use of the dominance concept of multi-objective optimization,instead of a penalty parameter whose adjustment can be problematic.We prove that the algorithm has global convergence and superlinear convergence rates under some mild conditions. 相似文献
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