检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：郭家豪成功大學

学位级别：碩士

此篇论文提出客观的崭新影像放大评估法，系基於基准函数的峰值讯噪比方法，以基准函数所生成的虚拟图形作为实验资料，排除传统实验中缩小方法差异之影响，客观验证放大影像之品质；同时也提出以离散余弦转换达到超大尺度之影像放大，... 详细信息

此篇论文提出客观的崭新影像放大评估法，系基於基准函数的峰值讯噪比方法，以基准函数所生成的虚拟图形作为实验资料，排除传统实验中缩小方法差异之影响，客观验证放大影像之品质；同时也提出以离散余弦转换达到超大尺度之影像放大，并获得快速且高品质影像的成果。影像放大法以矩阵相乘实作离散余弦转换而加速运算时间，在超大尺度放大时相对快速，同时，解决传统离散余弦转换放大时影像偏移与方块效应的问题，并藉由处理整张影像考虑全域之细节达到超越其它影像放大法而有更佳品质的放大影像。提出的影像放大法可以藉由调整转换矩阵的维度大小而简易地完成指定像素尺寸之放大。最後，实验结果证实此离散余弦转换放大法有效地达到快速且高品质之影像放大。

关键词：品質評估基準函數無參考基準的演算法分析影像放大

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基于模拟退火的粒子群算法在函数优化中的应用

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沈阳工业大学学报 2019年第6期41卷 664-668页

作者：李淑香重庆邮电大学移通学院数理教学部

为了克服标准粒子群搜索算法在函数优化中出现的迭代速度慢、精度低且易陷入局部最优等缺点,提出了一种基于模拟退火的粒子群优化算法.该混合算法利用模拟退火算法中的概率突变能力,在接受新解时既能接受好解也能以一定的概率接受坏解,... 详细信息

为了克服标准粒子群搜索算法在函数优化中出现的迭代速度慢、精度低且易陷入局部最优等缺点,提出了一种基于模拟退火的粒子群优化算法.该混合算法利用模拟退火算法中的概率突变能力,在接受新解时既能接受好解也能以一定的概率接受坏解,能够跳出算法的局部最优解,不仅提高了算法的灵活性与多样性,还能提高粒子的多样性,从而获得了较强的全局与局部优化能力.对5个非线性基准函数进行仿真实验对比后发现,混合算法在非线性复杂函数优化中具有更好的寻优能力,表现出调节精度高,收敛速度快等优点,同时避免了"早熟"现象和陷入局部最优的问题.

关键词：粒子群算法遗传算法模拟退火算法概率突变多样性混合算法基准函数函数优化

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带有权重函数学习因子的粒子群算法

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计算机应用 2013年第8期33卷 2265-2268页

作者：赵远东方正华南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

粒子群算法(PSO)中惯性权重和学习因子的独自调整策略削弱了算法进化过程的统一性和粒子群的智能特性,很难适应复杂的非线性优化,为此提出一种利用惯性权重来控制学习因子的PSO算法。该算法将学习因子视作惯性权重的线性、非线性以及三... 详细信息

粒子群算法(PSO)中惯性权重和学习因子的独自调整策略削弱了算法进化过程的统一性和粒子群的智能特性,很难适应复杂的非线性优化,为此提出一种利用惯性权重来控制学习因子的PSO算法。该算法将学习因子视作惯性权重的线性、非线性以及三角函数,在惯性权重随时间线性或非线性递减的过程中,学习因子发生相应的递减或递增变化,进而通过增强两者之间的相互作用来平衡算法的全局探索和局部开发能力,更好地引导粒子进行优化搜索。同时为了分析惯性权重和学习因子的融合性能,采用线性和非线性权重法进行比较,测试函数的优化结果表明了采用非线性递减权重的优越性。最后通过对多个基准测试函数的优化分析,并与带有异步线性变化和三角函数学习因子调整方法的PSO进行比较发现,该策略利用惯性权重调整学习因子,能达到平衡粒子个体学习能力和向群体学习能力的作用,提高了算法的优化精度。

关键词：粒子群算法学习因子惯性权重统一性基准函数

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混沌麻雀搜索优化算法

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北京航空航天大学学报 2021年第8期47卷 1712-1720页

作者：吕鑫慕晓冬张钧王震火箭军工程大学作战保障学院西安710025 北京遥感设备研究所北京100854 火箭军工程大学导弹工程学院西安710025

针对麻雀搜索算法(SSA)在接近全局最优时,种群多样性减少,易陷入局部最优解等问题,提出了一种混沌麻雀搜索优化算法(CSSOA)。首先,通过改进Tent混沌序列初始化种群,提高初始解的质量,增强算法的全局搜索能力。其次,引入高斯变异的方法,... 详细信息

针对麻雀搜索算法(SSA)在接近全局最优时,种群多样性减少,易陷入局部最优解等问题,提出了一种混沌麻雀搜索优化算法(CSSOA)。首先,通过改进Tent混沌序列初始化种群,提高初始解的质量,增强算法的全局搜索能力。其次,引入高斯变异的方法,加强局部搜索能力,提高搜索精度;同时以搜索停滞的解为基础产生Tent混沌序列,用此混沌序列对部分陷入局部最优的个体进行混沌扰动,促使算法跳出限制继续搜索。最后,对12个基准函数进行仿真实验。结果表明:所提算法能够克服SSA易陷入局部最优的缺点,提高算法的搜索精度、收敛速度和稳定性。同时,将CSSOA应用到简单图像分割问题,验证了CSSOA应用于实际工程问题的可行性。

关键词：麻雀搜索算法(SSA) Tent混沌高斯变异局部最优基准函数图像分割

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基于正交设计的折射反向学习樽海鞘群算法

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哈尔滨工业大学学报 2022年第11期54卷 122-136页

作者：王宗山丁洪伟王杰李波侯鹏杨志军云南大学信息学院昆明650500 郑州大学机械与动力工程学院郑州450066 复旦大学计算机科学技术学院上海201203 云南省教育厅教育科学研究院昆明650021

为克服基本樽海鞘群算法(SSA)存在的收敛速度慢、高维求解精度低等不足,提出正交折射反向学习机制和自适应惯性权重策略,嵌入SSA中,得到一种基于正交设计的折射反向学习樽海鞘群算法(OOSSA)。正交折射反向学习策略中,采用基于透镜成像... 详细信息

为克服基本樽海鞘群算法(SSA)存在的收敛速度慢、高维求解精度低等不足,提出正交折射反向学习机制和自适应惯性权重策略,嵌入SSA中,得到一种基于正交设计的折射反向学习樽海鞘群算法(OOSSA)。正交折射反向学习策略中,采用基于透镜成像原理的折射反向学习策略以加强对反向解空间的勘探,极大地降低了算法陷入局部最优的概率;采用正交试验设计构建若干部分维上取折射反向值的部分反向解,深度挖掘并保存当前个体和折射反向个体的优势维度信息。此外,在跟随者位置更新阶段引入惯性权重因子,有效地改善跟随者的搜索模式并增强算法的局部开采能力。采用CEC2017基准函数进行仿真实验,同时使用Wilcoxon秩和检验、Friedman检验等方法来评价OOSSA算法的优化性能,测试结果表明所提算法的寻优精度和收敛速度明显优于基本SSA算法、8种新近的改进SSA算法和9种前沿的群体智能优化算法。此外,将所提算法应用于一个工程设计问题,结果表明该算法在工程优化方面的性能优于对比算法。最后,针对求解自主移动机器人路径规划问题,提出一种基于OOSSA的路径规划算法。在3种环境设置下对所提算法进行仿真实验,并与PSO、ABC、GWO、FA和SSA等算法进行对比。仿真结果表明,本文算法能够规划出最优的无碰撞路径。系统的实验表明OOSSA算法可作为问题优化的有效工具。

关键词：樽海鞘群算法透镜折射学习正交试验设计自适应学习基准函数工程优化路径规划

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文化蛙跳算法及其在频谱感知中的应用

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中南大学学报（自然科学版） 2013年第9期44卷 3723-3730页

作者：高洪元崔闻哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001

为了有效求解连续优化问题,基于混合蛙跳算法和文化算法的智能演进原理,提出一种新的全局搜索算法即文化蛙跳算法。使用4个经典的基准函数进行测试,然后,将文化蛙跳算法应用于频谱感知这个认知无线电领域的热点问题,提出基于文化蛙跳算... 详细信息

为了有效求解连续优化问题,基于混合蛙跳算法和文化算法的智能演进原理,提出一种新的全局搜索算法即文化蛙跳算法。使用4个经典的基准函数进行测试,然后,将文化蛙跳算法应用于频谱感知这个认知无线电领域的热点问题,提出基于文化蛙跳算法的协作频谱感知方法。使用文化蛙跳算法和3种智能算法对频谱感知问题进行仿真。研究结果表明:所提算法基于知识策略和信息交流设计新的跳跃方程,有很强的开发探索能力,可显著改进混合蛙跳算法的性能;文化蛙跳算法的收敛速度和收敛精度都比改进混合蛙跳算法、细菌觅食算法以及粒子群优化等智能算法的高;文化蛙跳算法比3种智能频谱感知算法的收敛速度提高最少1.5倍,且检测概率最大,验证了该算法的有效性。

关键词：文化蛙跳算法认知无线电频谱感知基准函数细菌觅食算法

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融合改进Sine混沌映射的新型粒子群优化算法

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西安交通大学学报 2023年第8期57卷 182-193页

作者：刘磊姜博文周恒扬浦晨玮钱鹏飞刘波江苏大学机械工程学院江苏镇江212013 浙江大学流体动力基础件与机电系统全国重点实验室杭州310027 法赫德国王石油与矿业大学电气工程系沙特阿拉伯达兰31261

为了应对传统粒子群算法(PSO)存在的初始位置不均匀、易达到局部最优、搜索精度不高等问题,提出了一种基于改进Sine混沌映射的新型PSO算法。采用一种改进的Sine混沌映射技术代替传统的伪随机数方法生成初始粒子种群,以丰富种群的多样性... 详细信息

为了应对传统粒子群算法(PSO)存在的初始位置不均匀、易达到局部最优、搜索精度不高等问题,提出了一种基于改进Sine混沌映射的新型PSO算法。采用一种改进的Sine混沌映射技术代替传统的伪随机数方法生成初始粒子种群,以丰富种群的多样性。在原始基本位置更新公式的基础上增加两种新的位置更新机制,并分别引入一个高斯变异算子,以实现算法勘探性能和开发性能之间的动态平衡,以及在迭代过程中使粒子有效跳出局部最优。在由7个单峰函数、6个多峰函数和10个固定维函数组成的基准测试函数和3个带约束经典工程优化设计问题上对所提出算法开展仿真实验,并与其他几种流行的PSO变体进行对比。仿真结果表明:与其他PSO变体相比,基于改进Sine混沌映射的新型PSO算法具有更快的收敛速度和更高的寻优精度,对于基准测试函数的寻优结果有20个排名第一,约为总测试函数的87%;该算法在压力容器和工字梁设计优化中,综合性能排在第一位,应可用于解决一些实际工程优化问题。

关键词：粒子群算法混沌映射高斯变异基准函数工程问题

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一种基于折射反向学习机制与自适应控制因子的改进樽海鞘群算法

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哈尔滨工业大学学报 2020年第10期52卷 183-191页

作者：范千陈振健夏樟华福州大学土木工程学院福州350116

为克服基本樽海鞘群算法(SSA)存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等不足,提出了一种基于折射反向学习和自适应控制因子的新型改进樽海鞘群算法(RCSSA).首先,采用折射反向学习机制在每一次个体的求解中计算折射反向解,极大地提高了算法收... 详细信息

为克服基本樽海鞘群算法(SSA)存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等不足,提出了一种基于折射反向学习和自适应控制因子的新型改进樽海鞘群算法(RCSSA).首先,采用折射反向学习机制在每一次个体的求解中计算折射反向解,极大地提高了算法收敛精度和速度.然后,将原SSA算法中引导者的自适应控制因子引入跟随者的位置更新中,有效地控制整个搜索过程并增加了算法的局部开发能力.为验证所提RCSSA算法的优化性能,采用了7个单峰、16个多峰基准测试函数以及1个工程设计问题对其进行测试.试验中,先引入两种单策略改进的SSA算法来验证所提算法的有效性,再加入鲸鱼优化算法等5个先进的智能优化算法与之进行对比,进一步验证所提算法的优越性.研究结果表明:无论对于低维度还是高维度基准优化问题,所提算法都能有效地增强原SSA算法的开发和探索能力;并且RCSSA算法在整体优化性能方面要优于其他大多数群智能算法.

关键词：樽海鞘群算法折射反向学习自适应控制因子智能优化算法基准函数

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改进的万有引力搜索算法在边坡稳定分析中的应用

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岩土工程学报 2016年第3期38卷 419-425页

作者：蒋建国谭雅董立明汪翠中南大学土木工程学院湖南长沙410075 郑州工业应用技术学院河南郑州451100

基于万有引力搜索算法(GSA)提出了一种改进的万有引力搜索算法(MGSA)。针对GSA在处理优化问题时会出现发散的情况,通过限制粒子的速度同时更改算法中的参数来改善这一问题。算法改进后显著提高了GSA中粒子的探索能力与开发能力,可以获... 详细信息

基于万有引力搜索算法(GSA)提出了一种改进的万有引力搜索算法(MGSA)。针对GSA在处理优化问题时会出现发散的情况,通过限制粒子的速度同时更改算法中的参数来改善这一问题。算法改进后显著提高了GSA中粒子的探索能力与开发能力,可以获得较强的优化能力。采用MATLAB对8个测试基准函数进行仿真实验,并将该方法引入到边坡稳定分析中。对于边坡稳定性分析,利用MGSA搜索出临界滑动面并结合极限平衡法计算出相应的最小安全系数。结果表明:与GSA法及其他方法相比,MGSA在求解最危险滑动面安全系数时具有更好的优化性能。

关键词：万有引力搜索算法边坡稳定临界滑动面安全系数基准函数

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带创造性思维的混沌蚂蚁群优化算法

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控制与决策 2014年第5期29卷 937-940页

作者：李玉英中国人民解放军防化学院基础部北京102205

针对混沌蚂蚁群优化算法(CASO)容易陷入局部极值和精度低的缺陷,从认知学角度进行分析,将创造性思维(CT)引入CASO算法,提出了一种带创造性思维的混沌蚂蚁群优化算法(CTCASO).基于CT过程的"四阶段"模型,构建了算法框架,改进了... 详细信息

针对混沌蚂蚁群优化算法(CASO)容易陷入局部极值和精度低的缺陷,从认知学角度进行分析,将创造性思维(CT)引入CASO算法,提出了一种带创造性思维的混沌蚂蚁群优化算法(CTCASO).基于CT过程的"四阶段"模型,构建了算法框架,改进了位置更新公式,从而使蚂蚁个体在惯性、认知能力的基础上增强了CT能力,提高了蚁群的整体寻优能力.仿真结果表明,所提出的算法搜索能力强、稳定性好,并且未增加新的参数和计算难度.

关键词：群智能混沌蚂蚁群优化算法创造性思维基准函数

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