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基于改进粒子群的云计算任务调度算法
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作者 陈攀 孙鉴 +3 位作者 吴隹伟 武涛 杨晓焕 马宝全 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第12期5045-5057,共13页
传统粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)在云计算任务调度的性能和效率方面仍然存在局部搜索效率较低、搜索精度有限等不足,导致难以找到全局最优解并容易陷入局部最优解,针对此问题提出一种改进的粒子群任务调度算法(improve... 传统粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)在云计算任务调度的性能和效率方面仍然存在局部搜索效率较低、搜索精度有限等不足,导致难以找到全局最优解并容易陷入局部最优解,针对此问题提出一种改进的粒子群任务调度算法(improved particle swarm optimization,IPSO)。首先,通过反向学习策略生成分布更加均匀的初始种群,提高算法的收敛速度。其次,在粒子更新过程中引入正弦余弦算法(sine cosine algorithm,SCA)以此提高粒子的寻优能力,平衡全局搜索和局部开发两个过程。最后,添加了基于平均适应度的搜索行为进一步扩大搜索解空间以找到更好的最优解,防止陷入局部最优。在CloudSim仿真平台上进行实验验证。实验结果表明:改进粒子群算法在降低系统任务的成本和最大完工时间上均有着显著的优势。特别是当任务数量达到500时,IPSO在总成本上相较于自适应粒子群算法(adaptive particle swarm optimization,AdPSO)、正弦余弦粒子群算法(sine cosine algorithm-particle swarm optimization,SCA-PSO)、模拟退火粒子群算法(simulated annealing particle swarm optimization,SAPSO)、增强型吞噬遗传算法(enhanced phagocytosis genetic algorithm,EPGA)、竞争交叉机制遗传算法(competitive crossover mechanism genetic algorithm,C2PGA)、反向学习粒子群算法(opposition based learning-particle swarm optimization,OBL-PSO)和PSO分别提升了10%、4.6%、8.6%、9.2%、8.2%、10.4%和11.3%,在最大完工时间上分别提升了34.1%、27%、41.7%、28.5%、21.6%、50.3%和54.8%,验证了IPSO在不同任务规模下解决云计算任务调度问题的可行性和有效性。 展开更多
关键词 云计算 任务调度 粒子算法(pso) 正弦余弦算法(SCA) CloudSim
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基于微粒子群优化算法的差速器壳体轻量化设计 被引量:14
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作者 陈黎卿 张栋 +2 位作者 陈无畏 胡芳 黄民锋 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第9期24-31,共8页
针对汽车差速器的轻量化,提出了基于微粒子群优化算法和参数化模型相结合进行优化的设计方法。通过计算模态和试验模态相结合,验证了差速器壳体有限元模型的准确性;基于微粒子群算法,建立了以质量最小和安全系数均方根值最大为目标的优... 针对汽车差速器的轻量化,提出了基于微粒子群优化算法和参数化模型相结合进行优化的设计方法。通过计算模态和试验模态相结合,验证了差速器壳体有限元模型的准确性;基于微粒子群算法,建立了以质量最小和安全系数均方根值最大为目标的优化模型,进行了轻量化设计。优化结果显示:壳体质量由优化前的6.26kg下降到5.67kg,减轻了10.4%;优化后壳体的最大应力、最大应变和最小安全系数等性能指标均有不同程度的提高,验证了轻量化是成功的。 展开更多
关键词 有限元分析 优化 轻量化设计 微粒子算法 差速器
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基于微粒子群优化算法的数字散斑图像相关方法 被引量:9
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作者 梁智锦 王开福 +1 位作者 顾国庆 张成斌 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2014年第5期603-607,共5页
为了能够通过一步搜索同时得到数字散斑图像中所测点的整像素和亚像素位移信息,采用灰度插值的方法构造了亚像素子区,改进了基于微粒子群算法的数字图像散斑相关方法。对含有平移信息的模拟散斑图和具有应变的模拟散斑图进行相关计算,... 为了能够通过一步搜索同时得到数字散斑图像中所测点的整像素和亚像素位移信息,采用灰度插值的方法构造了亚像素子区,改进了基于微粒子群算法的数字图像散斑相关方法。对含有平移信息的模拟散斑图和具有应变的模拟散斑图进行相关计算,验证了该方法的适用性;在对具有微小面内位移转动的试件进行测量时,比较了整像素的微粒子群算法和不同量级的灰度插值下的亚像素微粒子群算法。结果表明,基于微粒子群算法的亚像素数字散斑图像相关方法在测量小位移方面具有一定的优越性。 展开更多
关键词 图像处理 数字散斑相关 微粒子优化算法 灰度插值
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基于协同微粒子群算法的暂态稳定约束最优潮流 被引量:1
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作者 叶琳 肖谭南 +4 位作者 吕晓祥 王建全 王超 杨逸 周丽华 《机电工程》 CAS 2015年第1期101-106,共6页
针对电力系统预防控制的实现问题,提出了一种基于协同微粒子群算法的暂态稳定约束最优潮流计算方法。暂态稳定约束最优潮流问题是在最优潮流问题上加入暂态稳定功角约束,形成的高维非线性动态优化问题。微粒子群算法能够通过较少的粒子... 针对电力系统预防控制的实现问题,提出了一种基于协同微粒子群算法的暂态稳定约束最优潮流计算方法。暂态稳定约束最优潮流问题是在最优潮流问题上加入暂态稳定功角约束,形成的高维非线性动态优化问题。微粒子群算法能够通过较少的粒子数搜索到全局最优解,有效地求解高维复杂优化问题。利用该方法,对存在失稳预想事故的新英格兰10机39节点系统进行了分析计算,并与多种智能算法的调度结果进行了比较。研究结果表明,使用协同微粒子群进化算法求解暂态稳定约束最优潮流是有效与准确的,其计算量小于已报道算法,优化结果更优,能够应用到电力系统的暂态稳定分析中,为电力系统预防控制提供了一种思路。 展开更多
关键词 微粒子算法 电力系统 预防控制 暂态稳定 最优潮流
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基于微粒子群理论的二维最大类间方差阈值分割算法 被引量:1
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作者 张俊宝 陈红林 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2009年第3期247-250,共4页
针对传统二维最大类间方差(Otsu)阈值分割算法处理红外图像耗时的缺点,提出了一种应用微粒子群理论的二维Otsu阈值分割算法。该算法利用粒子群理论的群体智能的特点,通过优化得出粒子的个体极值和全局极值,并根据这两种极值来更新粒子... 针对传统二维最大类间方差(Otsu)阈值分割算法处理红外图像耗时的缺点,提出了一种应用微粒子群理论的二维Otsu阈值分割算法。该算法利用粒子群理论的群体智能的特点,通过优化得出粒子的个体极值和全局极值,并根据这两种极值来更新粒子的位置和速度以获得最佳的分割阈值向量。通过对算法中惯性权重和学习因子的讨论确定了最佳的参数选择方案。仿真结果表明,该算法计算准确,流程简单,其运行时间仅为原始算法的5%左右,是一种快速有效的图像阈值分割算法。 展开更多
关键词 图像分割 二维Otsu算法 微粒子算法
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基于PSO算法的煤矿瓦斯事故致因分析 被引量:1
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作者 张洽 憨瑞东 陈涛 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第2期104-110,共7页
为科学防治煤矿瓦斯事故,系统分析我国煤矿瓦斯事故风险因素以及因素耦合关系,采用Python软件,建立基于粒子群优化(PSO)算法的关联规则挖掘模型,并进行验证;结合人因分析与分类系统(HFACS)事故风险模型,对煤矿瓦斯事故风险因素进行分类... 为科学防治煤矿瓦斯事故,系统分析我国煤矿瓦斯事故风险因素以及因素耦合关系,采用Python软件,建立基于粒子群优化(PSO)算法的关联规则挖掘模型,并进行验证;结合人因分析与分类系统(HFACS)事故风险模型,对煤矿瓦斯事故风险因素进行分类,并使用PSO-频繁模式增长(FP-growth)算法挖掘煤矿瓦斯事故调查报告的关联规则。结果表明:PSO-FP-growth算法相较于PSO-Apriori算法运行速度及关联规则效果更优;根据瓦斯事故风险因素关联规则可视化及高支持度关联因素显示,我国煤矿瓦斯事故发生的主要风险因素是煤矿企业安全监督管理存在缺陷、瓦斯防治技术不到位、员工安全意识淡薄以及现场管理人员管理意识和技术不到位造成的。 展开更多
关键词 粒子优化(pso)算法 煤矿瓦斯事故 事故致因 关联规则 人因分析与分类系统(HFACS)
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改进粒子群优化(MPSO)算法在动态配水中的应用 被引量:6
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作者 罗志平 周新志 王标 《中国农村水利水电》 北大核心 2007年第6期43-45,48,共4页
基于在水资源不充足的情况下,对都江堰灌区六大干渠水资源的合理分配,使农业效益达到最大。首先建立灌区优化配水模型,并将粒子群优化算法(PSO)及其改进的算法应用于该模型。分别对标准PSO、两种改进PSO(MPSO)算法与遗传算法进行仿真对... 基于在水资源不充足的情况下,对都江堰灌区六大干渠水资源的合理分配,使农业效益达到最大。首先建立灌区优化配水模型,并将粒子群优化算法(PSO)及其改进的算法应用于该模型。分别对标准PSO、两种改进PSO(MPSO)算法与遗传算法进行仿真对比,结果显示采用PSO算法及其MPSO在农业经济效益上可获得更好的寻优效果,提高了水资源的利用率。 展开更多
关键词 都江堰灌区 农业效益 配水模型 粒子优化算法(pso) 改进pso(Mpso)
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基于PSO微粒群算法的复杂网络社区结构发现 被引量:5
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作者 戴飞飞 唐普英 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第22期56-58,共3页
复杂网络社区结构划分日益成为近年来复杂网络的研究热点,到目前为止,已经提出了很多分析复杂网络社区结构的算法。但是大部分算法还存在一定的缺陷,而且有些算法由于其时间复杂度的过高导致其不适合应用于对大型网络的分析。提出了一... 复杂网络社区结构划分日益成为近年来复杂网络的研究热点,到目前为止,已经提出了很多分析复杂网络社区结构的算法。但是大部分算法还存在一定的缺陷,而且有些算法由于其时间复杂度的过高导致其不适合应用于对大型网络的分析。提出了一种基于PSO微粒群算法的复杂网络社区结构分析方法。此方法无需预先知道组成该复杂网络的社区数量、社区内的节点数以及任何门限值。该算法的可行性用Zachary Karate Club和College Football Network模型进行验证。 展开更多
关键词 复杂网络 社区结构 pso微粒算法
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基于粒子群优化算法的无线传感器网络节点优化部署研究 被引量:1
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作者 罗奇 罗坚 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期1983-1988,共6页
无线传感器网络是一种感知区域环境信息的分布式网络,在监测过程中其节点容易受到外界因素的影响,导致监测效果不理想。为此,研究基于粒子群优化算法的无线传感器网络节点优化部署方法。利用无线传感器网络的节点传播特性,对各节点间的... 无线传感器网络是一种感知区域环境信息的分布式网络,在监测过程中其节点容易受到外界因素的影响,导致监测效果不理想。为此,研究基于粒子群优化算法的无线传感器网络节点优化部署方法。利用无线传感器网络的节点传播特性,对各节点间的分布关系展开分析,引入轮盘法,剔除无线传感器网络中的恶意节点。在网络中建立一个可将节点均分的网格,通过安全定位法划分未知节点的活动区域,引入数学形态的组合关系建立节点部署模型,通过粒子群优化算法对部署模型展开求解,完成节点的优化部署。仿真结果表明,所提方法的丢包率低于0.6%,在运行15轮之后感知误差降至0.55,能够有效延长网络的生命周期,实现无线传感器网络节点优化部署。 展开更多
关键词 无线传感器网络 节点优化部署 粒子优化算法 加权网络安全定位法 轮盘法 二进制pso理念
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PSO粒子群算法在神经网络泛化能力中研究 被引量:6
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作者 刘军 邱晓红 +1 位作者 汪志勇 杨鹏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第29期34-36,67,共4页
利用PSO粒子群算法对神经网络的权值和阈值,隐藏层中神经元的传递函数系数进行优化。针对网络训练效果好,而泛化能力很差的情况,将训练样本均方差和权值的平方和结合作为PSO算法的目标函数。实验表明,该方法比惯性权值PSO-BP算法和基本... 利用PSO粒子群算法对神经网络的权值和阈值,隐藏层中神经元的传递函数系数进行优化。针对网络训练效果好,而泛化能力很差的情况,将训练样本均方差和权值的平方和结合作为PSO算法的目标函数。实验表明,该方法比惯性权值PSO-BP算法和基本梯度下降法好,不但稳定性好,而且预测精度高,泛化能力得到明显加强。 展开更多
关键词 BP网络 pso粒子算法 传递函数 逼近 泛化
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粒子置换的双种群综合学习PSO算法 被引量:6
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作者 纪伟 李英梅 +1 位作者 季伟东 张珑 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2021年第4期766-776,共11页
针对粒子群算法(PSO)种群多样性低和易于陷入局部最优等问题,提出一种粒子置换的双种群综合学习PSO算法(PP-CLPSO)。根据PSO算法的收敛特性和Logistic映射的混沌思想,设计并行进化的PSO种群和混沌化种群,结合粒子编号机制,形成双种群系... 针对粒子群算法(PSO)种群多样性低和易于陷入局部最优等问题,提出一种粒子置换的双种群综合学习PSO算法(PP-CLPSO)。根据PSO算法的收敛特性和Logistic映射的混沌思想,设计并行进化的PSO种群和混沌化种群,结合粒子编号机制,形成双种群系统中粒子的同号结构和同位结构,其中粒子的惯性权重根据适应度值自适应调节;当搜索过程陷入局部最优时,PSO种群同位结构下适应度值较差的粒子,根据与混沌化种群间的同号结构执行粒子置换操作,实现了双种群系统资源的合理调度,增加了种群的多样性;进而综合双向搜索的同位粒子学习策略和线性递减搜索步长的局部学习策略,进行全局探勘和局部搜索,提高了算法的求解精度。实验选取9个基准测试函数,同时与4个改进的粒子群算法和4个群智能算法进行对比验证,实验结果表明,PP-CLPSO算法在求解精度和收敛速度等方面具备较好的综合性能。 展开更多
关键词 粒子算法(pso) 双种系统 粒子编号 粒子置换 综合学习
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用于机组组合优化的蚁群粒子群混合算法 被引量:31
12
作者 陈烨 赵国波 +2 位作者 刘俊勇 刘天琪 李华强 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第6期52-56,共5页
提出了一种用于求解机组组合优化问题的蚁群粒子群混合优化算法。通过将机组组合解编码为机组操作序列,降低了蚁群算法搜索的难度,使其空间复杂度由指数型降为线性型,使采用蚁群算法求解更大规模的机组组合问题成为可能。采用协同粒子... 提出了一种用于求解机组组合优化问题的蚁群粒子群混合优化算法。通过将机组组合解编码为机组操作序列,降低了蚁群算法搜索的难度,使其空间复杂度由指数型降为线性型,使采用蚁群算法求解更大规模的机组组合问题成为可能。采用协同粒子群算法求解多时段负荷的经济分配问题时,用一个粒子群处理一个时段的优化问题,通过共享粒子群间的惩罚项解决了机组爬升率的约束问题。10机和20机系统的仿真实验和分析结果验证了该方法正确性、有效性和优越性。 展开更多
关键词 机组组合 算法(ACO) 粒子优化(pso) 操作编码
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一种惯性权重动态调整的新型粒子群算法 被引量:49
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作者 刘建华 樊晓平 瞿志华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第7期68-70,共3页
在简要介绍基本PSO算法的基础上,提出了一种根据不同粒子距离全局最优点的距离对基本PSO算法的惯性权重进行动态调整的新型粒子群算法(DPSO),并对新算法进行了描述。以典型优化问题的实例仿真验证了DPSO算法的有效性。
关键词 粒子算法(pso算法) 全局最优性 动态粒子算法(Dpso) 收敛性
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基于线性规划和遗传-粒子群算法的烧结配料多目标综合优化方法 被引量:14
14
作者 李勇 吴敏 +2 位作者 曹卫华 王春生 赖旭芝 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第12期1740-1746,共7页
针对钢铁企业二次配料工艺,本文采用将硫含量折算为可比成本,兼顾节能减排目标和配料成本,建立了二次配料多目标优化模型;提出了一种基于线性规划和遗传–粒子群算法(GA–PSO)的钢铁烧结配料优化方法.首先采用线性规划算法进行求解,若... 针对钢铁企业二次配料工艺,本文采用将硫含量折算为可比成本,兼顾节能减排目标和配料成本,建立了二次配料多目标优化模型;提出了一种基于线性规划和遗传–粒子群算法(GA–PSO)的钢铁烧结配料优化方法.首先采用线性规划算法进行求解,若线性规划方法无法求得最优解,则采用GA–PSO算法进行搜索.该方法应用于某钢铁企业360m2生产线的"配料优化与决策支持系统"中,实际运行结果表明,该算法在保证烧结矿质量的前提下,能够有效地减少二氧化硫排放,降低配料成本. 展开更多
关键词 烧结 配料 线性规划(LP) 粒子算法(pso) 遗传算法(GA)
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基于粒子群优化算法的配电网重构和分布式电源注入功率综合优化算法 被引量:77
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作者 赵晶晶 李新 +1 位作者 彭怡 任亚英 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第17期162-166,共5页
随着分布式电源(distributed generation,DG)在配电网中安装比例逐年增加,配电自动化应加强对DG的优化调度功能,发挥DG对配电网优化的有利作用。配电网重构是配电网优化的重要措施,DG联网后,DG注入配电网功率直接影响配电网重构结果。... 随着分布式电源(distributed generation,DG)在配电网中安装比例逐年增加,配电自动化应加强对DG的优化调度功能,发挥DG对配电网优化的有利作用。配电网重构是配电网优化的重要措施,DG联网后,DG注入配电网功率直接影响配电网重构结果。为使配电网性能达到整体最优,提出了一种基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)的配电网重构和DG注入功率综合优化算法。该算法根据PSO并行计算的特点,采用PSO和二进制粒子群优化算法(binary particle swarm optimization,BPSO)相结合的方式,对转换开关状态和DG注入功率2种控制变量同时处理,达到配电网网损、电压偏差最小的目的。将DG作为可调度设备,对配电网重构和DG注入功率进行综合优化,提高了含DG配电网的电能质量和供电可靠性。将该算法应用到3馈线配电系统,仿真结果验证了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 分布式电源(DG) 配电网重构 综合优化 粒子优化算法(pso)
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基于粒子群优化算法的支持向量机研究 被引量:51
16
作者 谷文成 柴宝仁 滕艳平 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期705-709,共5页
基于粒子群优化算法提出了一种通过优化支持向量机模型参数,建立更佳的支持向量机数学模型的方法.针对双螺旋分类问题,分别利用基于粒子群优化算法所建立的支持向量机分类器和标准支持向量机分类器进行了仿真实验,利用所建立的评价体系... 基于粒子群优化算法提出了一种通过优化支持向量机模型参数,建立更佳的支持向量机数学模型的方法.针对双螺旋分类问题,分别利用基于粒子群优化算法所建立的支持向量机分类器和标准支持向量机分类器进行了仿真实验,利用所建立的评价体系对仿真实验所获得的实验数据进行了评估,评估结果表明基于粒子群优化算法的支持向量机分类器明显优于标准支持向量机分类器,其分类结果表明基于粒子群优化算法的支持向量机分类器提高了分类结果的准确性,同时也验证了基于粒子群优化算法的支持向量机分类器在数据分类中的有效性. 展开更多
关键词 粒子优化算法(pso) 支持向量机(SVM) 优化 双螺旋分类 评价
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基于免疫粒子群算法的电力系统无功优化 被引量:25
17
作者 鲁忠燕 邓集祥 汪永红 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第24期55-59,共5页
为提高粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法的收敛性能,将免疫算法(immunity algorithms,IA)的免疫信息处理机制引入到标准粒子群算法,形成一种新的优化算法,即免疫粒子群算法。该算法将免疫算法的免疫记忆和自我调节机制... 为提高粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法的收敛性能,将免疫算法(immunity algorithms,IA)的免疫信息处理机制引入到标准粒子群算法,形成一种新的优化算法,即免疫粒子群算法。该算法将免疫算法的免疫记忆和自我调节机制引入PSO,并采用基于粒子浓度机制的多样性保持策略;同时,用免疫算法的"接种疫苗"和"免疫选择"来指导搜索过程。改进后的算法可以很好的保持优化过程中粒子群的多样性,抑制优化过程中出现的退化现象,保证算法的收敛精度和收敛速度。IEEE30节点系统算例仿真表明,IA-PSO算法与标准PSO算法相比,能够及时跳出局部最优得到全局最优解,且收敛速度快、精度高。 展开更多
关键词 免疫算法(IA) 粒子优化算法(pso) 免疫粒子算法(IA-pso) 无功优化
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基于粒子群优化算法的多模态医学图像刚性配准 被引量:7
18
作者 冯林 张名举 +2 位作者 贺明峰 戚正君 滕弘飞 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第5期695-699,共5页
提出了一种基于轮廓特征点及利用PSO(粒子群优化)求解多模态医学图像自动配准新方法.首先采用数学形态学中腐蚀和膨胀算法对图像进行预处理,用区域生长法提取图像的边缘;再用subtractive聚类算法提取出轮廓特征点,将两个特征点集的均方... 提出了一种基于轮廓特征点及利用PSO(粒子群优化)求解多模态医学图像自动配准新方法.首先采用数学形态学中腐蚀和膨胀算法对图像进行预处理,用区域生长法提取图像的边缘;再用subtractive聚类算法提取出轮廓特征点,将两个特征点集的均方根极小值作为配准准则,然后用PSO算法求解空间变换参数.该算法适用于多模态医学图像配准,与其他算法相比,PSO算法具有操作方便、可靠性好、不易陷入局部极值等优点. 展开更多
关键词 轮廓特征 多模态 粒子优化算法 pso算法 配准 聚类算法 特征点 医学图像 取出 区域生长法
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粒子群优化算法中惯性权重综述 被引量:38
19
作者 周俊 陈璟华 +1 位作者 刘国祥 许伟龙 《广东电力》 2013年第7期6-12,共7页
粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法是基于鸟群觅食行为的一种新型的群体智能算法,而惯性权重是PSO算法中一个极其重要的参数,其值的选取直接关系粒子在寻优过程中的开发能力和探索能力。在介绍PSO算法的基本原理的基础上... 粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法是基于鸟群觅食行为的一种新型的群体智能算法,而惯性权重是PSO算法中一个极其重要的参数,其值的选取直接关系粒子在寻优过程中的开发能力和探索能力。在介绍PSO算法的基本原理的基础上,分析惯性权重对粒子群优化算法在收敛性方面的影响,综述了现有文献对惯性权重的研究进展,并评述了各种惯性权重取值策略所取得的研究成果和存在的不足之处。 展开更多
关键词 粒子优化(pso)算法 惯性权重 智能算法 收敛性 开发能力 探索能力
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基于遗传粒子群混合算法的机组组合优化 被引量:31
20
作者 张炯 刘天琪 +1 位作者 苏鹏 张鑫 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2009年第9期25-29,共5页
节能发电调度的目标是实现能耗量最小,合理安排机组发电计划则更为至关重要。在参考文献的基础上,提出了一种用于机组组合优化的遗传粒子群混合优化算法。先用遗传算法求解机组组合,再用粒子群优化算法求解负荷经济分配。按照节能调度... 节能发电调度的目标是实现能耗量最小,合理安排机组发电计划则更为至关重要。在参考文献的基础上,提出了一种用于机组组合优化的遗传粒子群混合优化算法。先用遗传算法求解机组组合,再用粒子群优化算法求解负荷经济分配。按照节能调度思路对遗传算法进行了改进,提高了优化性能。给出了10机算例系统优化结果,验证了该混合算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 机组组合 负荷经济分配 遗传算法(GA) 粒子优化(pso)
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