四川省教育厅青年基金(11ZB058)
- 作品数:3 被引量:12H指数:1
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- 基于杂交变异的动态粒子群优化算法被引量:12
- 2013年
- 粒子群优化算法(PSO)的结构相对简单、运行速度很快,但是算法极易陷入局部最优,出现早熟收敛现象。针对标准粒子群算法存在的问题,引入了一种随迭代次数和粒子间距离大小动态改变的惯性权重,通过设置比例系数控制二者对惯性权重的影响力度。在此基础上为了增加种群多样性,又引入"杂交变异"算子,设计了一种基于杂交变异的动态粒子群优化算法(HV-DPSO)。通过对基准函数的数值试验表明,新算法相对于标准粒子群算法不仅能有效地避免早熟收敛,而且具有更好的收敛效果。
- 周利军彭卫曾小强邹芳
- 关键词:粒子群优化算法早熟收敛多样性
- 基于SIFT算法的数字图像大变形测量技术研究
- 2013年
- 提出了一种基于尺度不变特征变换(SIFT)算法的大变形测量方法。该方法首先精确地提取出变形前后两幅图像的SIFT特征点,然后生成每个SIFT点的特征描述子,并利用该描述子对SIFT点进行匹配,得到这两幅图像特征点对应的坐标,最后使用仿射变换求出全场位移和应变参数。将该方法运用到模拟散斑图像中,并与基于差分进化算法的DIC方法进行对比。实验结果表明,所提算法不仅能够克服传统方法在转角大于7°容易失效的问题,还可以以较高的精度和效率计算出形变参数。
- 杨俊林彭卫曾小强
- 关键词:光学测量大变形尺度不变特征变换仿射变换
- 基于吸收和再生变异的粒子群优化算法
- 2013年
- 标准粒子群算法随着迭代次数的增加,整个粒子种群的多样性呈下降趋势,种群很快在当前最优位置的吸引下容易陷入局部最优而无法逃脱。因此,如何增加种群多样性,使粒子逃脱局部最优,成为增强算法全局寻优能力的关键。为了克服粒子群算法早熟收敛的缺点和增加其粒子多样性,通过引入"吸收"、"再生变异"算子,设计了一种新的粒子群优化算法,通过对常用基准函数的数值试验,证明了新算法不仅能有效地避免早熟收敛,而且具有更好的收敛效果。
- 周利军彭卫曾小强易波
- 关键词:粒子群算法早熟收敛多样性