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针对现有图像增强技术在细节处理方面的不足以及变换后图像直方图分布偏移的情况,同时针对基本的蚁狮优化算法(ALO)存在寻优精度不理想、易陷入局部最优等问题,提出一种采用改进蚁狮优化算法(RBALO)的图
蚁群优化算法求解旅行商问题。内有代码有报告1、理解蚁群优化算法的思想。2、利用Matlab实现蚁群优化算法求解TSP问题。3、分析算法中各种参数变化对计算结果的影响。二、实验要求1、打印程序
蚁群算法的改进大多从算法本身入手或与其他算法相结合, 未充分利用待解决问题所包含的信息, 提升效果较为有限. 对此, 提出一种面向对象的多角色蚁群算法. 该算法充分利用旅行商问题(TSP) 对象的空间
Matlab中蚁群算法求解连续函数优化的原程序-蚁群算法连续函数优化问题matlab程序.rar蚁群算法求解连续函数优化的原程序所含文件:Figure41.jpg蚁群算法连续函数优化问题matlab程
研究论文-一种改进的PnP问题求解算法研究.pdf
设计了基于标准差分进化算法differentialevolution,DE与遗传算法geneticalgorithm,GA的混合差分进化算法hybridDE,HDE,同时用典型的测试函数对HDE进行性
提出了一种基于视觉特征的渐变算法,通过图像骨架确立特征点,进而对图形进行同构特征分解。采用可控制子多边形边角插值,通过轮廓多边形渐变控制子多边形渐变,用户也可以通过控制轮廓插值交互控制渐变过程。实验表
描述了一种复杂背景下的快速角点识别算法。以往的方法在复杂背景下会产生大量的误差,为了实现复杂背景中的全自动定标设计了全新的标定图案,通过对拍摄图案的二值、边缘提取、查找连通性等操作实现对特征矩形的识别
不确定条件下的优化问题更贴近真实世界环境,因而日益受到广泛关注。综述了蚁群优化在求解一组不确定条件下的组合优化问题,即随机组合优化问题方面的应用。首先介绍了不确定条件下组合优化问题的概念分类模型,给出
针对遗传算法易重复迭代、蚁群算法易陷入停滞的缺点,提出基于自适应蚁群遗传混合算法的PID参数优化。先用遗传算法获得PID参数的初值,再用改进后的蚁群算法自适应调整路径选择概率和信息素更新规则,最终搜索
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