基于集成策略的正余弦算法及其应用研究

发布时间：2021-03-08 20:04

　　正余弦算法（SCA）是一种基于种群的新型优化算法,因其结构简单,易于实现,在一些优化领域得到较好的应用。但仍存在一些缺点,如收敛速度慢、易于陷入局部最优解,应用领域有待进一步拓展等。如何提高算法的整体性能,拓展其应用领域,是发挥正余弦算法性能中关键一步。由于不同的进化操作方法,在提高算法性能中具有不同的作用,基于集成思想的优化方法设计,成为近些年研究的热点。本论文从操作方法和集成多种策略两个方面出发,以正余弦算法作为基本的优化算法载体,研究基于集成策略的优化算法,提高正余弦算法整体性能,并将研究的算法应用于图像的多阈值分割中,为图像分割提供新的方法。论文的主要研究内容如下:（1）针对基本SCA算法缺乏自适应性,解决问题单一,提出了一种基于交叉变异机制的正余弦算法（ICMSCA）。该方法首先对SCA中的个体适应度值进行排序,根据不同个体的自身情况,采用不同的交叉操作;在交叉策略中引入自适应操作,以提高算法的自适应性;最后根据不同个体不同维度采用自适应变异操作,使算法的性能得到提高。在典型基准测试函数集上进行仿真实验,验证了改进SCA算法的性能。（2）针对基本SCA算法收敛速度慢,多样性差... 

【文章来源】：淮北师范大学安徽省

【文章页数】：61 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

改进算法流程图

集成策略概率选择法的流程图

基于集成策略的正余弦算法及其应用研究23其中，tijV是变异操作后产生的个体，tijX是还没进行变异操作的个体。经过大量的实验验证CR=0.9时，算法性能最好。该交叉策略大大增加了种群的多样性，极大地降低了陷入局部极值的可能性。根据前面选择的两种交叉和两种变异，现在将它们两两组合，形成新的效果，组合方式如图3.2。按照这种组合方式，得到四个模块，在算法中分别进行应用。图3.2交叉变异分模块组合3.2.2分模块集成策略框架PMSCA算法中，将两种交叉方法和两种变异方法两两组合，形成四个模块，即变异1与交叉1组成一个模块，变异1与交叉2组成一个模块，变异2与交叉1组成一个模块，变异2与交叉2组成一个模块，这种局部范围内操作方法的组合打包，成为一个整体再作为整个算法的一种具体操作选择策略，扩大了个体自身的更新格局，使每个个体充分进化，有利于提高算法的多样性，很好的平衡了算法的局部搜索和全局开发能力。记这四个模块中的每个模块为操作一O1，操作二O2，操作三O3，操作四O4。依据在ESCA算法中集成多种变异策略的思路，集成这四个模块。具体步骤如下：Step1：根据实际问题初始化种群及其对应的参数；Step2：采用SCA算法的更新策略产生种群；Step3：对操作方法O1，O2，O3，O4进行编码，针对第一代个体，每个个体以随机等概率选择四种操作，即P=1/4(3.12)

【参考文献】：
期刊论文
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[3]基于精英混沌搜索策略的交替正余弦算法[J]. 郭文艳,王远,戴芳,刘婷.  控制与决策. 2019(08)
[4]基于二维Renyi交叉熵的刀具磨损图像分割[J]. 马英辉,吴一全.  电子测量与仪器学报. 2016(12)
[5]引导小生境回溯优化算法[J]. 王鹏,陈得宝,邹锋,李峥.  计算机工程与应用. 2017(21)
[6]基于多目标人工鱼群算法的硅单晶直径检测图像阈值分割方法[J]. 刘丁,张新雨,陈亚军.  自动化学报. 2016(03)
[7]改进的最小交叉Tsallis熵的小目标声呐图像分割[J]. 张金果,郭海涛,吴君鹏,李依桐.  吉林大学学报(工学版). 2014(03)
[8]基于萤火虫算法的二维熵多阈值快速图像分割[J]. 陈恺,陈芳,戴敏,张志胜,史金飞.  光学精密工程. 2014(02)
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[10]基于交叉变异策略的双种群差分进化算法[J]. 谭跃,谭冠政,伍雪冬.  计算机工程与应用. 2010(18)

硕士论文
[1]遗传算法优化的BP神经网络的声呐图像分割[D]. 毕盛楠.内蒙古大学 2018
[2]差分演化算法的集成探索及其变异策略的改进与应用[D]. 廖雄鹰.武汉科技大学 2018
[3]物体碰撞优化算法及应用研究[D]. 吴晓鹏.广西民族大学 2018
[4]求解全局优化问题的进化算法集成研究[D]. 牛勇永.中南大学 2014



本文编号：3071595