为了提高图像的边缘检测性能，将蚁群算法引入图像边缘检测。阐述了提取图像边缘特征的方法和蚁群算法的基本原理，提出了一种基于改进的蚁群算法的边缘检测方法。将图像的形态学梯度值作为蚁群的信息激素强度值和启发信息值，使用最大类间方差法获得图像的边缘信息。实验结果表明该算法能成功地提取边缘信息并抑制背景纹理细节，具有较好的检测效果。
2021-03-20 12:29:05
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提出一种改进的蚁群算法并将其应用于Web服务选择问题中.该算法使用非线性动态变化的伪随机比例选择参数及蚂蚁多重最优解随机加权路由选择算法控制蚁群的行为,使用5维Web服务质量向量和蚁群适应度函数评价蚂蚁构造的路径质量,蚂蚁根据其构造的路径质量进行信息素更新;该算法使蚁群在其解空间的进化能力得到很大的提高.实验证明,该算法在Web服务选择问题上比传统的蚁群算法效率更高.
2021-03-09 19:04:34
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为了提高图像的边缘检测性能,将蚁群算法引入图像边缘检测。阐述了提取图像边缘特征的方法和蚁群算法的基本原理,提出了一种基于改进的蚁群算法的边缘检测方法。将图像的形态学梯度值作为蚁群的信息激素强度值和启发信息值,使用最大类间方差法获得图像的边缘信息。实验结果表明该算法能成功地提取边缘信息并抑制背景纹理细节,具有较好的检测效果。
2021-02-21 19:09:58
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物流活动中需要找出各个配货节点之间的最短路径, 用以指导物流车辆调度, 进而节约物流成本。提出解决车辆路径优化问题的方法, 针对蚁群算法的缺点, 分别对信息素更新策略、启发因子进行改进, 并引入搜索热区机制, 有效解决了蚁群算法的缺陷。最后, 以哈尔滨市局部地图为原型, 应用MATLAB软件对改进蚁群算法求解车辆路径优化问题的性能进行仿真, 并与基本蚁群算法对比分析, 验证了改进蚁群算法的有效性和可行性。
2020-05-16 21:05:34
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