收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

遗传微粒群混合算法的研究及其在图像增强中的应用

贾占朝  
【摘要】: 微粒群算法是一种新型的、基于迭代的进化计算方法。自上世纪九十年代出现以来,由于其具有较少的参数调整以及算法简单易实现等优点,获得了国内外学者的关注和研究,它和遗传算法有相似之处,都是智能化的计算方法。遗传算法因其固有的优点,自从上世纪七十年代出现以后就受到了广泛的关注和研究。遗传算法这个经典的智能化优化算法经过多年的研究和应用,其理论已经比较完善,并且已在多个领域获得应用,取得了良好的效果。 本文分别讨论了微粒群算法和遗传算法的基本原理、流程和优缺点,在对微粒群算法和遗传算法的深入探讨后,提出了微粒群遗传混合算法。该混合算法以微粒群算法为主体,对参数进行优化。同时,为了避免由于算法初期产生微粒的随机性而消耗资源,也为了加快收敛速度,引进了摒弃因子。在对微粒根据适应度值排序之后,通过动态的摒弃因子,把适应度值较小的微粒抛弃。同时采用遗传算子来改良微粒的适应度,又结合所要解决的实际问题采用十进制编码方式,减小了时间开销。 本文对该混合算法的可行性和有效性进行了理论分析,通过对六个标准测试函数的测试,并把该混合算法的结果和标准遗传算法和微粒群算法进行比较,经由直观对比和分析,表明了该混合算法的有效性。然后,结合当前图像增强处理方面的问题,把该算法应用于基于Beta函数的灰度图像增强,对增强前后的图像及其对应的直方图的对比,可以看出增强效果比较明显。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20条
1 姚坤;李菲菲;刘希玉;;一种基于PSO和GA的混合算法[J];计算机工程与应用;2007年06期
2 田野;孙凤杰;;基于遗传微粒群算法的输电线路图像分割[J];广西电业;2010年05期
3 封磊,蔡创,齐春,乔锃;PSO和GA的对比及其混合算法的研究进展[J];控制工程;2005年S2期
4 李剑;;求解CVRP问题的混合遗传微粒群算法[J];计算机与数字工程;2009年11期
5 郑鹏;郭娟;杨为民;;一种嵌入局部混沌搜索的混合微粒群优化算法[J];计算机仿真;2006年02期
6 刘丁峰;童小念;;一种改进微粒群算法的图像阈值分割方法[J];计算机工程与应用;2010年15期
7 雷国伟;黄诗浩;游荣义;;基于遗传算法和微粒群算法的自适应调制研究[J];太原理工大学学报;2009年06期
8 何懿;赵翔;黄卡玛;;一种新型优化算法——学习算法[J];计算机应用研究;2010年07期
9 沈斌;江维;胡中功;;三种现代优化算法的比较研究[J];自动化与仪器仪表;2009年03期
10 赵欣;叶庆卫;周宇;;一种保持PSO与GA独立性的混合优化算法[J];计算机工程与应用;2009年26期
11 王敏;王楷;;基于改进微粒群算法的网格任务调度方法[J];科技创业月刊;2006年10期
12 芦玉梅;姜伟;;变长度可重复自然数编码的混合算法在模具异地制造调度中的应用[J];机械设计与制造;2006年11期
13 宁黎华;古天龙;;装配序列规划问题求解的一种混合算法[J];计算机集成制造系统;2007年04期
14 庄艺锋;;基于遗传/自适应神经网络混合算法求解作业车间调度问题[J];漳州师范学院学报(自然科学版);2008年03期
15 吕健;;试论计算机自动组卷的常用算法[J];电脑知识与技术;2011年08期
16 高艳玲,姚娟;一种求解函数优化的混合遗传算法[J];河南机电高等专科学校学报;2004年05期
17 陈娟;刘继承;孔维华;;P2P网络构架下路径查找的优化算法[J];计算机与数字工程;2008年10期
18 康岚兰;曹文梁;;混合遗传蚁群算法的改进及在TSP问题中的应用研究[J];科技广场;2010年07期
19 罗志凡,荣见华,杜海珍;基于遗传算法和梯度算法的一种结构优化混合方法[J];计算机工程与应用;2003年08期
20 徐正军;唐硕;;遗传蚁群融合算法求解航迹规划问题对比研究[J];计算机仿真;2008年04期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 田野;孙凤杰;;基于遗传微粒群算法的输电线路图像分割方法研究[A];图像图形技术研究与应用(2010)[C];2010年
2 李嘉;王梦光;唐立新;宋建海;;求解异种车队车辆路径问题的混合遗传算法[A];2001中国控制与决策学术年会论文集[C];2001年
3 李清生;王凌;郑大钟;;基于混合算法的二元光学器件优化设计[A];2001中国控制与决策学术年会论文集[C];2001年
4 王竹芳;钟圣俊;;用退火遗传算法求解投资组合问题[A];现代工业工程与管理研讨会会议论文集[C];2006年
5 王琳;罗可;罗永红;;一种基于混合的IGA & PSO的数据聚类算法[A];2008'中国信息技术与应用学术论坛论文集(二)[C];2008年
6 封磊;蔡创;齐春;乔锃;;PSO和GA的对比及其混合算法的研究进展[A];第16届中国过程控制学术年会暨第4届全国故障诊断与安全性学术会议论文集[C];2005年
7 申元霞;张翠芳;;GA-BP算法在系统辨识中的应用[A];中国自动化学会、中国仪器仪表学会2004年西南三省一市自动化与仪器仪表学术年会论文集[C];2004年
8 崔长彩;傅师伟;黄富贵;李兵;;混合优化算法GA-PSO及其在工程应用中的实现技术[A];2007'仪表,自动化及先进集成技术大会论文集(一)[C];2007年
9 芮银波;丁国良;吴志刚;;遗传算法神经网络混合算法改进换热器的仿真精度[A];上海市制冷学会2005年学术年会论文集[C];2005年
10 刘毅;周永华;王亚钊;;神经网络在变压器故障诊断中的比较研究[A];中南六省(区)自动化学会第24届学术年会会议论文集[C];2006年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 袁代林;改进的微粒群算法及其在结构拓扑优化中的应用[D];西南交通大学;2009年
2 陈霄;DNA遗传算法及应用研究[D];浙江大学;2010年
3 李晓明;一种新型混合优化算法及其在优化油田开发中的应用[D];西南石油学院;2004年
4 张旭;具有拓扑结构布局优化的理论及算法[D];大连理工大学;2004年
5 廖平;基于遗传算法的形状误差计算研究[D];中南大学;2002年
6 周明;高新技术产业投资环境系统研究[D];西北工业大学;2006年
7 姜封国;结构系统基于可靠性的优化设计研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
8 张需溥;小型化微带天线的设计与数值分析[D];上海大学;2004年
9 杨春成;空间数据挖掘中聚类分析算法的研究[D];解放军信息工程大学;2004年
10 方娟;基于移动代理的网格资源监控技术的研究[D];北京工业大学;2005年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 贾占朝;遗传微粒群混合算法的研究及其在图像增强中的应用[D];中南大学;2009年
2 苗广祥;两种随机优化算法的改进及其在DEH参数辨识中的应用研究[D];华北电力大学(河北);2007年
3 李然;手机定价模型研究[D];西南交通大学;2005年
4 王光辉;具有动态群体规模的微粒群算法研究[D];太原科技大学;2008年
5 武交峰;应用遗传算法提高蚁群算法性能的研究[D];太原理工大学;2007年
6 杨梅;基于微粒群算法的模糊PID控制系统设计方法研究[D];西南交通大学;2008年
7 申巍;基于模拟退火的混合遗传算法在变电站选址中的应用[D];华北电力大学(河北);2007年
8 吕洪光;基于微粒群算法的装配序列规划方法及其应用研究[D];电子科技大学;2010年
9 朱奉梅;遗传算法在高校排课系统中的研究与应用[D];东北大学;2009年
10 马江涛;基于遗传与蚁群的混合算法路径优化研究[D];湖北工业大学;2011年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 林京;《神经网络和遗传算法在水科学领域的应用》将面市[N];中国水利报;2002年
2 程爱娟;旅行推销员问题(TSP)的人工智能解法及其应用[N];新疆科技报(汉);2001年
3 中国科技大学计算机系 邢方亮;计算智能百花齐放[N];计算机世界;2003年
4 包家庆;IDS五大发展趋势[N];网络世界;2002年
5 唐慧;让电子邮件更安全[N];网络世界;2002年
6 郭明波;来自蝙蝠的启发[N];北京科技报;2001年
7 易水;IT新词集锦[N];计算机世界;2003年
8 高澜庆;矿山企盼智能化[N];中国矿业报;2000年
9 李磊;让电子政务更聪明[N];计算机世界;2001年
10 记者 吴苡婷;用技术挖出网络信息中“金子”[N];上海科技报;2009年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978