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基于动态聚集距离的多目标粒子群优化算法及其应用（Multi-objective Particle Swarm Optimization Algorithm Based on Dynamic Crowding Distance and Its Application）
粒子群算法 多目标优化 改进的快速排序法 动态聚集距离 Pareto集
2010/4/1
为了增加Pareto集的多样性，提高多目标优化的全局寻优能力，提出了一种基于动态聚集距离的多目标粒子群算法(DCD-MOPSO)。该算法利用改进的快速排序方法来减少计算量，采用动态变化的惯性权重和加速因子以增强算法的全局寻优能力，并基于动态聚集距离对外部集进行维护以增加Pareto集的多样性。通过典型测试函数的仿真实验和应用实例对DCD-MOPSO算法性能进行了分析，并与多目标优化算法MOPSO和...
基于蚁群算法的稻种轮廓自适应提取方法（Self-adaptive Method for Extracting Rice Seed’s Contour Based on Ant Colony Optimization Algorithm）
稻种 图像处理 轮廓提取 蚁群算法
2010/2/26
针对传统轮廓提取方法自适应能力不强的问题，提出一种基于蚁群算法的稻种轮廓提取方法。将数字图像看作一个二维网格，以稻种轮廓为蚂蚁要寻找的食物，以梯度与方向作为启发信息，蚂蚁在启发信息与信息素强度的共同引导下搜索真实轮廓。为了加快算法的收敛速度，增强蚁群的搜索能力，定义了合理的启发信息与信息素更新机制，并研究了算法中初始参数之间的关系与规律。最后，用两种光照条件下采集的图像测试该算法。实验结果表明，该...