基于样块和粒子群算法的图像修复

图像修复是近年来图像视觉研究当中的一个热点.Criminisi算法是一种比较常用的方法.为了消除原算法当中置信度和数据项相互影响的问题,并且考虑到平滑项对图像的锐化作用,对优先权的计算重新进行了调整.而将粒子群算法运用到最佳匹配块的搜索过程当中,避免了全局搜索带来的大工作量和不准确性,提高了算法的修复效率和准确性.经过仿真实验证明,改进后的算法不仅在PSNR值上有所提高,修复效果也更符合人们的视觉需求.     

基于粒子群算法的水稻用水的优化配置

本文旨在实现水稻用水资源的优化配置.早稻、一季稻和晚稻等不同类型水稻的用水,以及同一类型的水稻在不同的生长阶段,均存在着用水优化配置的问题.粒子群优化算法比较容易操作,在计算方面具有效率和精度高的优点,可以应用于水稻用水的优化配置模型的求解.以衡阳县高炉村的水稻用水优化配置为具体算例,验证了算法的可行性.     

一种改进的粒子群优化算法及其算法测试

粒子群算法原理简单、参数少、易于实现,但有时容易陷入局部最优解,收敛速度慢.本文在粒子群算法理论研究的基础上,对算法的初始值选取、惯性权重取值、算法结构进行了改进:首先采用线性惯性递减权重调整,平衡全局搜索和局部搜索的能力;然后通过logistic映射将混沌状态引入到优化变量中,增强搜索空间的遍历性;最后引入遗传算法中的选择、交叉、变异保持了种群的多样性,使其具有不易陷入局部最优的能力.采用六种典型的测试函数,对惯性权重和算法进行了测试和对比分析.结果表明,算法在收敛速度和精度上都有所提高.     

一种使用单纯形法优化的粒子群算法

根据单纯形法和粒子群算法的各自特点,提出了一种使用单纯形法优化的粒子群算法,算法利用单纯形法来对粒子群算法的初始值进行处理.数值实验表明,优化后的粒子群算法具有更好的的寻优能力.     

基于粒子群算法的大型网络计划资源优化

现有求解网络计划资源优化的方法中,解析法不能解决大型复杂网络优化问题,启发式方法过多依赖具体问题、求解效率低,遗传算法生成新一代优化解种群依据的三个算子的实现参数选择,大部分依靠经验并严重影响解的品质,粒子群算法存在大型网络计划资源优化计算量过大和缺少大型网络计划资源优化算例问题.借助设计网络计划时间参数的计算机算法、建立评价函数、设计进化方程等基础工作,选择与工作开始时间相关的变量作为粒子空间位置,用蒙特卡洛方法和限制条件优化初始粒子群,设置可行解范围,用二维动态数组解决大型网络计划资源优化运行image超限问题,通过粒子群算法进化,寻求大型网络计划资源优化解,算例表明基于粒子群算法的大型网络计划资源优化效果明显,粒子群算法参数分析表明:粒子群算法的参数会影响网络计划资源优化结果,而且初始粒子群限制条件和优化目标设置的影响程度较大.     

基于粒子群算法的大型网络计划费用优化

大型网络计划费用优化对科学有效地进行工程项目进度管理具有重要意义,但大型网络计划费用优化随工作个数增加而约束方程和计算量骤增,成为数学和计算机科学领域至今未解决的难题.借助建立评价函数、设计进化方程、设计网络计划时间参数的计算机算法等基础工作,选择工作持续时间作为粒子空间坐标并设置可行解范围,用蒙特卡洛方法和限制条件优化初始粒子群,用二维动态数组解决大型网络计划粒子群算法优化运行image超限问题,成功求解有61个工作的大型网络计划费用优化算例.因此,经过特定设计的粒子群算法是微机和有限的计算时间条件下求解大型网络计划费用优化问题的一个有效方法.     

基于遗传算子粒子群算法的拖轮动态调度

随着中国港口的发展,进出港口的船舶日益增多,使用拖轮的艘次逐渐增加.而当前极大部分港口所采用的基于人工经验的拖轮调度方案已难以保证船舶的顺利进出港口.如何根据复杂多变的进出港情况来制定合理的拖轮调度方案,已成为当前众多港口迫切需要解决的问题之一.通过分析港口拖轮作业过程与特点,建立了拖轮动态调度的数学模型,采用了基于动态遗传算子的改进粒子群优化算法对该模型进行求解.案例分析表明该拖轮动态调度模型是有效的.通过和传统粒子群算法对比分析,基于遗传算子的粒子群算法不仅在收敛速度上有明显的提高,而且求得的解更优.为港口拖轮动态调度的科学决策提供了依据.     

基于粒子群算法的航班舱位控制研究

首先介绍了收益管理提出的背景思想,在对航班收益管理基本概念作简要阐述的情况下,给出了期望边际座位收入理论.提出了在北京到上海的单航程航段下,航空公司会提供出发时间不同但航程相同的连续两个航班.旅客在没能购买到期望的航班舱位时,会以一定的概率选择购买下一航班的机票或者取消订票,改乘其他交通运输工具.旅客对于某一航班的座位需求主要由固有需求和上一航班需求的转移两部分构成.基于这样的角度建立了两航班机票预售模型,不考虑动态订座,no-show和超售等情况,并利用算法对模型进行了求解和分析.最后得出结论当航班票价等级数量较少时,为高票价等级安排较多数量座位可提高航班收入.而当航班票价等级数量比较多时,为低票价等级多安排一些座位可为航班提高收入.     

基于粒子群算法的非线性二层规划问题的求解算法

粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种新兴的优化技术，其思想来源于人工生命和演化计算理论。PSO通过粒子追随自己找到的最好解和整个群的最好解来完成优化。该算法简单易实现，可调参数少，已得到了广泛研究和应用。本文根据该算法能够有效的求出非凸数学规划全局最优解的特点，对非线性二层规划的上下层问题求解，并根据二层规划的特点，给出了求解非线性二层规划问题全局最优解的有效算法。数值计算结果表明该算法有效。     

一种多种群综合学习粒子群优化算法

针对综合学习算法(Comprehensive learning particle swarm optimization,CLPSO)在解决全局优化问题时精度不高且收敛速度慢的问题,提出一种多种群综合学习算法(MS_CLPSO).该算法将传统粒子群算法的社会部分引入CLPSO算法,有效提高了算法的收敛速度和局部开采能力;同时,为扩大粒子的空间搜索范围,算法引入多种群策略,提高了算法全局勘探能力;并针对可能陷入局部极值的粒子,采用全局学习策略更新学习样本,增加了种群中粒子多样性.实验结果表明,在处理单峰和多峰标准测试函数中,MSCLPSO算法有效提高了CLPSO算法的精度和收敛速度.     

一种基于谱聚类分析的粒子群聚类算法

本文研究了谱聚类中NJW算法的样本最优划分问题.利用粒子群算法在聚类问题上搜索到的全局最优,获得了NJW算法对聚类样本的最优划分.推广了谱聚类算法在样本划分时的普适性和稳定性.实验对比验证该算法是有效的.     

非线性约束优化问题的混合粒子群算法

把处理约束条件的一个外点方法和改进的粒子群优化算法相结合,提出了一种求解非线性约束优化问题的混合粒子群优化算法.该方法兼顾了粒子群优化和外点法的优点,对算法迭代过程中出现不可行粒子,利用外点法处理后产生可行粒子.数值实验表明了提出的新算法具有有效性、通用性和稳健性.     

粒子群优化与差分进化混合算法的综述与分类

优化算法的性能改进长期以来一直是算法研究者们追求的一个重要目标,对不同算法进行混合以期利用算法的互补优势来获得性能更优异的算法代表了一类典型的设计思想.针对两类基于群体演化的优化算法——粒子群优化(PSO)与差分进化(DE)算法,对基于二者的各种混合算法(DEPSO)进行了系统而全面的综述,并在此基础上提出了一种混合策...     

旅行商问题的交叉粒子群优化算法

本文将粒子群优化算法(PSO)应用于求解旅行商问题(TSP),结合遗传算法的交叉算子,建立了求解此问题的交叉粒子群优化算法,数值模拟结果表明了该算法的有效性.     

基于仿酉矩阵的紧支撑二元正交小波滤波器组的构造

高维小波是处理多维信号的有力工具,张量积和栅格结构的小波有其自身的特点,但在实际应用中,我们仍需要构造小波滤波器来满足特定情形下的需要以提高滤波的效果,而构造正交滤波器,在多相域里就等价于构造仿酉阵,在本文中,我们通过对仿酉矩阵的研究,证明二元一次对称的仿酉阵一定能够块对角化,利用这种性质,给出了不可分离的二元正交小波滤波器组及线性相位小波滤波器的构造,并给出了相应的例子．     

区间上的双正交小波的一种构造方法

小波分析是近十几年来十分热门的课题,早期的小波都是定义在无穷区间上的．而实际问题常常是有限区间,常用的方法是将有限区间上的数据向区间外延拓,但这样做容易产生边界误差,如何构造区间上的具有良好性质的小波,如光滑性、对称性等是非常有意义的．在文献［２］中,Cohen,Darbechies与Vial在总结了构造区间周期小波,折叠小波等方法的基础上,提出了一种新的构造方法,并把无穷区间上的Daubechies小波改造成区间上的Daubechies小波．但是,Daubechies小波没有对称性,光滑性也差．本文用类似的方法把无穷区间上的双正交小波改造…     

CONSTRUCTION OF COMPACTLY SUPPORTED BIVARIATE ORTHOGONAL WAVELETS BY UNIVARIATE ORTHOGONAL WAVELETS

After some permutation of conjugate quadrature filter, new conjugate quadrature filters can be derived. In terms of this permutation, an approach is developed for constructing compactly supported bivariate orthogonal wavelets from univariate orthogonal wavelets. Non-separable orthogonal wavelets can be achieved. To demonstrate this method, an example is given.     

中心对称仿酉矩阵的构造及二元具有线性相位正交小波滤波器组的参数化

中心对称仿酉矩阵(简记为CSPM)在线性相位的小波滤波器组的构造中起着重要的作用,本文给出偶数阶CSPM的表达式,矩阵中的元素为二元一次多项式.基于已给出的CSPM,给出具有线性相位的二元正交小波滤波器组的参数化,通过选取不同的参数可以得到的具有线性相位的正交小波滤波器组.最后给出算例.     

一类小波的正则阶估计

１引言我们知道,一个可生成Ｌ２（Ｒ）中的多分辩分析的尺度函数（ｘ）满足双尺度差分方程（１）式的Ｆｏｕｒｉｅｒ变换为其中（ω）是函数（ｘ）的Ｆｏｕｒｉｅｒ变换,而叫做小波的共轭滤波器（简称滤波器）,它满足若将滤波器Ｈ（ω）设成则条件（３）成为可形式地写出Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓ［１］给出了（６）式无穷乘积收敛的条件．她还针对Ｆ（ｚ）为多项式情形（此时称滤波器为多项式滤波器）,给出了产生紧支小波的方法并给出了正则阶估计［２］．在［３］中,作者给出了小波分式滤波器的定义（即（４）式中Ｆ（ｚ））是实系数有理…     

不等式约束优化一个基于滤子思想的广义梯度投影算法

讨论非线性不等式约束优化问题, 借鉴于滤子算法思想,提出了一个新型广义梯度投影算法.该方法既不使用罚函数又无真正意义下的滤子.每次迭代通过一个简单的显式广义投影法产生搜索方向,步长由目标函数值或者约束违反度函数值充分下降的Armijo型线搜索产生.算法的主要特点是: 不需要迭代序列的有界性假设;不需要传统滤子算法所必需的可行恢复阶段;使用了ε积极约束集减小计算量.在合适的假设条件下算法具有全局收敛性, 最后对算法进行了初步的数值实验.