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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 19 毫秒
1.
图像分割是一种对不同特征的像素进行聚类的过程,过程中涉及像素的梯度、灰度及邻域特征。由于蚁群算法的离散性、并行性、全局优化性和稳定性等特点,基于蚁群算法提出一种有效的图像分割改进算法。首先通过蚁群改进算法的模糊聚类能力可以分别计算出像素与目标、背景、噪声点、边界点的隶属关系;然后对于蚁群算法循环次数多、计算量较大的问题,设置启发式引导函数和聚类中心,解决传统聚类中运行效率低、初始化敏感度高等缺点;最后引入梯度算子,对目标与背景灰度值相似图像进行分割,对结果进行了进一步的优化。实验表明,应用该改进算法得到的图像分割结果具有较高的准确度和效率。  相似文献   

2.
针对传统C-Means算法在图像分割应用中的缺陷,本文提出一种蚁群算法(Ant Colony Optimization ACO)融合C-Means算法的图像聚类分割方法,它融合了C-Means算法和蚁群算法的优点,比传统的C-Means算法能得到更好的分割质量。实际图像分割试验结果表明该方法是一种良好的图像分割新方法。  相似文献   

3.
针对蚁群算法进行机器人路径规划时存在搜索空间大、效率低、容易陷入局部最优解、易出现死锁现象等问题,提出了一种改进的蚁群算法。在蚁群算法基础上,只对较优蚂蚁路径进行信息素浓度更新|针对U型障碍物,提出了蚂蚁回退策略,以及一些仿真实验策略改进。仿真结果表明:改进后蚁群算法能快速搜索到最优路径,有效避免死锁现象,与其它算法相比,具有良好的路径寻优能力与避障性能。  相似文献   

4.
针对蚁群算法在求解优化组合问题时存在收敛速度较慢,搜索时间较长且易于陷入局部最优解等缺点,提出了一种改进的蚁群算法,从信息素初始量,路径选择机制和信息素更新三个方面进行改进并将新算法应用到求解环巢湖地区自驾游路线问题中.实验结果表明,改进的算法行之有效,收敛次数和最优解较基本蚁群算法都有所提高,并且提出了具体自驾游路线以供参考.  相似文献   

5.
论文提出了一种基于蚁群动态模糊聚类算法的计算机图像分割方法,有效地利用蚁群算法的聚类分析能力,克服了FCM算法对初始化的敏感,动态地确定了聚类数目和中心。然后利用蚁群聚类算法得到的模型进行修改,再进行模糊聚类弥补蚁群算法的不足。最后将该算法应用到计算机图像分割技术。对比实验表明,该算法实验表明该算法速度快、划分特性好,可以准确地分割出目标。  相似文献   

6.
蚁群算法作为解决TSP中组合优化问题方案,其搜索路径能力较其它算法优异,但传统蚁群算法的选取策略较随机,导致进化速度慢。为了优化传统蚁群算法速度较慢、过早收敛以致停滞现象,针对概率选取公式随机搜索下一节点,以延缓其收敛速度。对信息素调节公式进行更新以提高蚁群的搜索能力。实验结果表明,改进算法在最短路径、平均路径和搜索最短路径时间上较蚁群算法提高很大,改进的蚁群算法能有效提高算法的收敛速度和搜索能力。  相似文献   

7.
黑猩猩优化算法(Chimp Optimization Algorithm, ChOA)是根据猩猩群体狩猎行为构建的一种群智优化算法.针对该算法在寻优能力和收敛效率等方面的困扰,提出一种改进的黑猩猩优化算法(Modified ChOA, MChOA).在MChOA算法中,利用特殊混沌模型对种群进行初始化,在提高种群针对性的同时,提高算法的收敛效率,并在位置更新过程中引入单纯形法策略来对种群中较差个体进行优化,进一步提高了算法的全面搜索能力,避免过早陷入局部最优.为了验证算法改进后的效果,将模糊Kapur熵作为目标函数,将MChOA算法应用于阈值图像分割中,与改进的模糊灰狼优化算法(MDGWO)的图像分割效果对比,MChOA算法的图像分割效果更佳.  相似文献   

8.
提出了一种以蚁群算法为主,利用遗传算法经过交叉,变异,选择后产生进化的信息素作为蚁群使用的信息素.在遗传算法多次进化效果不明显时,引入模拟退火算法进行跳变的混合算法,使各种算法取长补短,改善了蚁群算法初始阶段运行缓慢和遗传算法局部搜索能力弱的缺点.提高了运行效率,同时运用这种改进的算法对高校排课问题进行仿真,从而比较算法改进的优缺点.  相似文献   

9.
分子对接方法研究生物大分子的相互作用与识别机制,对了解生命现象及其本质规律具有重要的理论和应用价值.本文采用蚁群算法对分子对接程序Autodock 3.0的能量寻优过程进行了改进.测试了22个蛋白质-小分子体系,与原程序相比较,蚁群算法能够有效地改善程序的搜索结果.同时,比较了采用局部搜索和未采用局部搜索的算法,蚁群算法也比原程序有更好的表现.蚁群算法对分子对接的搜索方法进行了新的尝试,将对分子对接软件的改进提供一些启示.  相似文献   

10.
针对传统蚁群算法收敛速度慢、搜索时间长、易陷入局部最优等缺点,在其基础上重新定义信息素更新方式。在搜索路径上进行选择优化处理,对搜索出的最短路径做平滑优化处理,使其能快速有效地搜索出最优路径。在解决迷宫路径问题上对传统蚁群算法进行了改进。仿真实验对比表明,改进后的蚁群算法在求解时间和距离上都远优于传统蚁群算法,能快速有效地求得问题的最优解,使解决二维路径问题得到进一步优化。  相似文献   

11.
蚁群算法是解决组合优化问题比较有效的方法。该方法采用分布式并行计算机制,易于与其它方法结合,并具有较强的鲁棒性,但也存在搜索时间长、易陷入局部最优解等问题。在研究多种改进的蚁群算法基础上,提出一种改进的蚁群算法来求解TSP问题。改进算法根据相邻节点间的相对距离特征,对路径解进行变异,诱导蚁群快速寻找到更优解。同时引入信息素挥发因子自适应调整机制和公共路径思想,调节算法收敛速度,以保证算法的全局搜索能力。实验结果表明,改进算法相比于MMAS、DMPSO ACO等算法,求解精度和收敛速度都有所提高,所选取的测试实例中,平均解相对已知最优解的偏差百分比平均可达到0.63%。  相似文献   

12.
针对传统蚁群算法在处理大学排课问题时易陷入局部最优的不足,提出了一种改进蚁群算法,该算法通过引入具有混合行为的蚂蚁来扩大解搜索空间,避免早熟和停滞现象。实验结果表明,改进后的算法可以明显改善排课问题的求解质量。  相似文献   

13.
蚁群算法是一种启发武优化算法,在求解旅行商问题等多种组合优化问题上有着优越性.但基本蚁群算法收敛速度慢,易于陷入局部最优解,导致停滞现象出现.针对算法的这些缺点,提出给各条边赋予不同的信息素初始量以加强算法初期信息素的作用,缩小算法的搜索范围;并在进行全局信息素更新时,对到目前为止的最优解、最差解和普通解采用不同的更新策略.实验结果表明,改进的蚁群算法在实验环境下,解决旅行商问题时的性能较基本蚁群算法有较好的表现.  相似文献   

14.
阈值分割是图像分割中的一种常用且有效的方法,其关键问题是搜索到最佳分割阈值.文中基于混沌优化理论,利用Lorenz混沌系统对图像进行了阈值分割,同时提出了一种基于耦合映象格子的时空混沌优化算法,并且将其应用于图像分割实验.实验表明,与Lorenz混沌优化算法相比,时空混沌优化算法用于阈值寻优能够给出更加理想的分割结果.  相似文献   

15.
在已知静态环境的条件下,提出一种改进蚁群算法,用以解决基本蚁群算法的收敛速度慢、效率低、易陷入局部最优解等问题。在传统蚁群算法的基础上,首先通过自适应改变挥发系数来使初始时刻的蚁群搜索能力加强、范围扩大,避免陷入局部最优解;其次将轮盘赌算子利用到状态转移规则中,有效地提高了解的质量和算法的收敛速度;最后通过精英选择操作,有效地提高了算法的全局搜索效率和收敛速度。通过对不同TSP实例仿真结果表明:改进后的蚁群算法在较少的迭代次数下得到的解非常接近问题的最优解,验证了该算法的可行性和有效性。  相似文献   

16.
图像阈值分割算法中,如何确定最优阈值是关键.使用传统多阈值法对较复杂图像进行分割,存在计算复杂度高、分割速度慢等问题.文章将细菌群体趋药性优化算法和阈值分割算法相结合,并且对细菌群体趋药性算法进行改进,提出了基于改进细菌群体趋药性优化算法的多阈值图像分割算法.实验结果证明,文章提出的算法具有很好的收敛性和稳定性,得到了较好的图像分割效果和图像分割速度.  相似文献   

17.
蚁群算法来源于对蚂蚁群体搜索行为的追踪研究,其基于信息素的正反馈特性有助于快速找到最优解。但蚁群算法也有不足之处,主要表现在当问题规模较大时,容易陷入局部最优化从而导致算法过早停滞。本文以旅行商(TSP)问题为基准,介绍了蚁群算法的原理,然后讨论了三种改进策略,主要表现在对其关键因子———信息量增量进行调整,这些改进策略有效地改善了蚁群算法过早停滞的现象。  相似文献   

18.
针对蚁群算法易早熟及局部搜索能力欠佳的缺陷,将迭代局部搜索策略引入蚁群算法。新算法的基本思想是:从初始解出发,用蚁群算法进行局部搜索,如陷入局部最优,则产生一个摄动解作为新的初始解再进行局部搜索,根据接受规则决定进入下一步迭代的局部最优解。将改进算法应用于二维路径规划,数值实验表明,改进算法相比基本蚁群算法有更佳的局部收敛性,可获得比基本蚁群算法结果更优路径。  相似文献   

19.
利用工程中的具体实例,阐述了蚁群算法在工程项目工期-成本问题的应用.利用MATLAB语言编制了蚁群算法程序,以一数值算例,详细说明了蚁群算法应用于工程项目工期-成本问题的具体方法.结果表明,蚁群算法具有较高的全局最优搜索能力和搜索效率,非常适用于工程网络计划的工期成本优化问题.  相似文献   

20.
针对无线Mesh网Qo S的路由特点,本文主要以蚁群算法为基础,将其应用到无线Mesh网络中,系统地分析了这种算法,对其性能进行了改进,并在此基础上,提出了一种全新的基于蚁群算法的无线Mesh网按需路由算法.实验结果表明,结合贪婪搜索和分布式计算,本文提供的算法具有强大的搜索能力.  相似文献   

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