检索结果

Select

1. 基于改进搜索策略的狼群算法

李国亮, 魏振华, 徐蕾

计算机应用 2015, 35 (6): 1633-1636. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.06.1633

摘要（612）

PDF （724KB）（507）

针对狼群算法(WPA)存在的收敛速度慢、易陷入局部最优、人工狼交互性不理想等不足,提出一种基于改进搜索策略的狼群(MWPA)算法。对游走行为以及召唤行为引入交互策略,促使人工狼之间进行信息交流,提升狼群对全局信息的掌握,增强狼群的探索能力;对围攻行为提出自适应围攻策略,使算法具有调节作用,随着算法的不断进化,狼群围攻范围不断减小,算法开采能力不断增强,从而提高算法收敛速度。通过优化问题中6个典型复杂函数的仿真实验表明,与基于领导者策略的狼群搜索(LWCA)算法相比,改进搜索策略的狼群算法求解精度更高、收敛速度更快,更加适合函数优化问题的求解。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

2. 分阶段搜索的改进人工蜂群算法

李国亮, 魏振华, 徐蕾

计算机应用 2015, 35 (4): 1057-1061. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.04.1057

摘要（1090）

PDF （707KB）（886）

针对人工蜂群(ABC)及其改进算法在求解高维复杂函数优化问题时,存在求解精度低、收敛速度慢、易陷入局部寻优且改进算法控制参数多的不足,提出一种分阶段搜索的改进人工蜂群算法。该算法设计了分阶段雇佣蜂搜索策略,使雇佣蜂在不同阶段具备不同的搜索特点,降低了算法陷入局部极值的概率;定义逃逸半径,使其能够更好地指导早熟个体跳出局部极值,避免了逃逸行为的盲目性;同时,采用均匀分布结合反向学习的初始化策略,促使初始解分布均匀且质量较优。通过对优化问题中8个典型高维复杂函数的仿真实验结果表明,该改进算法求解精度更高,收敛速度更快,更加适合高维复杂函数求解。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

3. 基于模糊控制的光照自适应特征提取

苏洁印桂生魏振华刘亚辉

计算机应用 2010, 30 (9): 2438-2440.

摘要（1234）

PDF （596KB）（869）

为了提高变化光照下视觉特征的识别能力，提出一种光照自适应的特征提取方法。动态选择颜色、边缘特征建立特征集，解决单一类特征造成的跟踪不稳定性问题；定义局部光照变化测定函数，检测光照变化；利用Fisher准则评价特征识别能力，在线更新特征集，克服光强变化、噪声等因素的影响；采用模糊方法根据光强变化控制特征集的更新度。应用特征提取方法在粒子滤波框架下进行跟踪实验，在光照不断变化情况下能够实现稳定的目标跟踪，准确率较基于颜色特征的视觉跟踪方法有所提高。