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萤火虫算法的改进及其在图像阈值分割中的应用

于超杰  
【摘要】:受萤火虫种群启发,剑桥学者Xin-She Yang提出一种新型群智能优化算—萤火虫算法(Firefly Algorithm, FA)。FA算法有着精度高、易于收敛的优势,但也存在时间复杂度相对较高,对初始分布敏感等问题。基于此,本文对标准FA算法进行分析和改进,全文主要工作如下: 通过对一典型多极值函数的寻优测试,分析了各个参数不同取值下FA算法的收敛性和最终种群分布,同时通过实验模拟,将FA算法与其他典型群智能算法做了性能对比分析。 针对FA算法时间复杂度高的问题,本文提出基于分簇策略的改进萤火虫算法(Cluster-Based Firefly Algorithm, CBFA)。CBFA对种群动态分簇并作为算法进化单位,有效减少了个体比较搜索次数,降低了算法时间复杂度。同时,为保持算法精度,改进算法对簇内一般个体、簇的中心个体和全局最优个体分别采用差异化进化策略。 针对FA算法存在的对种群初始分布敏感问题,提出了基于反向学习策略的改进萤火虫算法(Opposition-based Learning Firefly Algorithm, OBLFA)。OBLFA将反向学习策略引入萤火虫种群初始化中,改善了种群分布合理性和种群质量,提高算法精度和稳定性。 将两种改进算法分别应用于基于最大熵和最大类间方差原则的图像阈值分割,取得理想实验结果。


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