论文研究一种HEVC整像素运动估计优化算法 .pdf

一种改进的蝙蝠算法研究，李雅梅，曹益华，蝙蝠算法( BA)是一类新型的搜索全局最优解的随机优化算法,针对这些问题标准的编蝠算法存在着寻优精度不高、后期收敛速度慢、易陷入

基于H.264运动估计算法的研究与优化，王原丽，江根，在相同的重建图像质量下，H.264比H.263节约50%左右的码率。然而H.264获得优越性能的代价是计算复杂度增加，编码的计算复杂度大约相当于

针对传统的聚类算法存在对初始化值敏感和容易陷入局部极值等缺点，提出一种确定聚类中心数目和位置的方法。用每一个粒子表示一组聚类中心，采用云理论改造粒子群算法，从而提高粒子群算法的性能，以便搜索到更合理的

针对PSO在寻优过程容易出现“早熟”现象，提出了一种基于Sobol序列的自适应变异PSO算法（SAPSO）。该算法以积分控制粒子群算法（ICPSO）为基础，使用准随机Sobol序列初始化种群个体，并在

根据多旅行商问题（MTSP）特点，针对最小化各旅行商最长路线这一优化目标，提出改进蚁群算法（IACO）。最小化各旅行商最长路线考虑各旅行商的工作量平衡，更具实际应用意义。算法中信息素更新与限制遵循最大

针对标准混合蛙跳算法在高维复杂函数优化时易陷入局部极值的缺陷进行了研究，提出了一种具有领导机制的混合蛙跳算法。该算法借鉴“差别对待”思想将青蛙种群分类，每类青蛙采用不同的位置更新公式进行位置更新，并利

MANET网络环境与有线网络不同，其可用带宽动态变化十分显著，目前基于传统有线网络理论的可用带宽的测量和定位方法不适用于MANET。在分析了现有带宽测量模型、工具和测量方法的基础之上，结合MANET无

将遗传算法与蚁群算法中的协同模型进行有机结合,在蚁群算法中引入交叉、变异、选择算子来改进基本蚁群算法，克服了蚁群算法不太适合求解连续空间优化问题的缺陷。通过测试函数表明该方法具有较好的收敛速度和稳定性

鸟群算法（BSA）作为一种新型的元启发式群智能算法，存在易陷入局部最优、收敛速度慢和求解精度低等问题。针对原鸟群算法在求解最优化问题中的不足，提出一种基于动态惯性权重的鸟群优化算法（DBSA）。该算法

多目标优化问题属于高维的搜索空间，用一些传统方法来优化这些问题会导致较高的时间复杂性。为了解决该问题，使用了粒子群优化算法(PSO),同时将εdominance的概念应用到PSO中。该方法在实验过程