为了改进模糊C均值聚类(FCM)算法对初始聚类中心敏感、抗噪性能较差、运算量大的问题,提出一种新的基于蚁群和自适应滤波的模糊聚类图像分割方法(ACOAFCM)。首先,该方法利用改进的蚁群算法确定初始聚类中心,作为FCM初始参数,克服FCM算法对初始聚类中心的敏感;其次,采用自适应中值滤波抑制图像噪声干扰,增强算法的鲁棒性;最后,用直方图特征空间优化FCM目标函数,对图像进行分割,减少运算量。实验结果表明,该方法克服了FCM算法对初始聚类中心的依赖,抗噪能力强,收敛速度快,分割精度高。
2022-12-01 14:14:51
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针对云计算中无法合理分配资源的问题,提出了采用改进的粒子群算法对其进行分配。由于粒子群算法存在局部收敛速度快,容易陷入局部最优解的情况,从粒子的选择、参数调整和预防过早收敛三个方面进行改进: (1)选择粒子的时候采用适应值最小的粒子,并根据约束函数淘汰不合格的粒子;(2)对惯性因子、个体最优因子和全局最优因子进行改进;(3)通过设定系数来防止算法过早收敛。仿真说明,将改进后的算法运用在云计算方面,在云计算的资源失效、云端用户完成时间和云计算环境下的能量消耗三个方面都优于粒子群算法。
2022-11-29 21:07:52
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论文研究-求解整数规划问题的微粒群算法.pdf,
针对整数规划问题的特点,提出了一种在整数空间中进行进化计算的PSO算法,使微粒群的进化限于整数空间.仿真实验结果验证了方法的正确性与有效性.
2022-11-29 20:54:59
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【路径规划】基于蚁群算法求解带容量车辆路径问题（CVRP）matlab源码.zip
2022-11-28 17:16:39
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【路径规划】基于遗传算法结合粒子群算法求解带时间窗车辆路径规划问题（VRPTW）matlab源码.zip
2022-11-26 09:16:53
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