细菌觅食优化算法研究及其在图像匹配中的应用

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细菌觅食优化算法是近年来提出的一种基于大肠杆菌觅食行为的仿生类智能计算方法,因算法具有鲁棒性强、通用性好、便于理解和实现等特性,其寻优原理及应用前景得到了国内外研究人员的较多关注。针对该算法收敛速度慢的缺陷,现有的算法优化主要集中在对算法本身的趋向性操作改进以及与其它优化算法的结合等方面,而对于复制操作和迁徙操作并没有得到有效的改进。
　　本文针对原始细菌觅食算法在寻优过程中步长固定、寻优速度慢的缺陷,提出了一种基于前进次数的自适应移动策略,加快了收敛速度并提高了解的精度;针对原算法中对排名前半数的优秀个体直接加倍的复制操作引起菌群多样性降低的问题,提出了确定性选择与动态概率轮盘赌结合的混合选择策略,在保证优良个体能进入到下一代的原则下增加了群体的多样性;针对原始细菌觅食算法中固定的迁徙概率且随机迁移可能引发最优解“逃逸”的问题,提出了基于惯性权重因子的自适应个体迁徙策略,以及基于迁徙次数的自适应基准迁徙策略,加快算法收敛。仿真结果表明,本文改进后的细菌觅食算法能够更准确、更快速地寻找到全局最优解,并在一定程度上有效地避免了陷入早熟收敛现象。
　　本文通过研究图像匹配理论,将图像匹配问题转化为一个最优化问题,即将寻找图像最佳匹配点问题转化为求在基准图中与模板图相似度值最大的匹配子图的问题,并按照本文提出的改进后的细菌觅食算法的实现步骤形成一种新的图像匹配搜索策略。仿真结果证明,本文提出的图像匹配算法收敛效果好,运算量小,有效地避免了穷尽搜索问题提高了搜索效率,匹配结果精确。
　　目前对该算法的研究在一定程度上改善了算法的性能,但对于优化高维函数的问题,原始算法及改进算法都表现出性能不佳的情况。在后续的研究工作中,将进一步加强对该算法本身的研究,尤其是算法参数设置。

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作者
周美茹;
展开▼
作者单位

西安电子科技大学;

展开▼
授予单位西安电子科技大学;
学科计算机技术
授予学位硕士
导师姓名姜建国;
年度 2014
页码
总页数
原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类 TP391.41;
关键词
细菌觅食优化算法; 自适应步长; 图像匹配; 轮盘赌选择; 最优解逃逸;

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