针对人工蜂群(ABC)算法开发能力弱的缺点,提出一种基于适应度分割机制和自适应搜索策略的ABC算法(FSABC)。首先,在雇佣蜂和跟随蜂阶段开始前,根据适应度值将种群划分为高适应度子种群和低适应度子种群,并通过动态调整子种群大小,更好地...针对人工蜂群(ABC)算法开发能力弱的缺点,提出一种基于适应度分割机制和自适应搜索策略的ABC算法(FSABC)。首先,在雇佣蜂和跟随蜂阶段开始前,根据适应度值将种群划分为高适应度子种群和低适应度子种群,并通过动态调整子种群大小,更好地平衡算法的开发性和探索性,并更合理地分配搜索资源;其次,对跟随蜂中的高适应度子种群提出一个策略池和一种新的自适应搜索方式,以避免算法陷入局部最优解;再次,为了加强算法的开发能力,根据高适应度子种群的特点,设计一个新的搜索策略和一个策略池,以发挥该子种群的优势,从而提高算法的性能;最后,对于复杂的多峰问题,在适应度景观中存在许多局部最优解,其中一些可能接近全局最优解,因此,搜索一个好的解的邻域将有助于找到更好的解,甚至可能找到全局最优解,鉴于此,使用一个邻域搜索算子加强算法的开发能力。基于22个经典测试函数进行比较实验的结果表明,在30维和50维问题上,与ABCLGII(ABC algorithm with Local and Global Information Interaction)相比,所提算法的Friedman检验的秩次等级分别提高了30.8%和11.7%,可见,所提算法的性能求解精度更优,并能有效处理全局数值优化问题。展开更多
提出了一种基于块特性与自适应搜索窗口的运动估计算法(Motion estimation algorithm based on blockcharacteristic and adaptive search window,MBC-ASW),该算法在充分利用视频图像的时间、空间相关性的同时,根据运动向量的统计特性,...提出了一种基于块特性与自适应搜索窗口的运动估计算法(Motion estimation algorithm based on blockcharacteristic and adaptive search window,MBC-ASW),该算法在充分利用视频图像的时间、空间相关性的同时,根据运动向量的统计特性,分别在帧层和块层进行自适应搜索窗口的粗调与微调,并且针对不同的块进行相应的编码处理。在PC上利用C语言实验验证了该算法的可行性,评估了其性能,并与经典的全搜索算法(Fullsearch motion estimation,FS)、三步搜索算法(Three step search,TSS)、新三步搜索算法(New three stepsearch,NTSS)和钻石搜索算法(Diamond search,DS)进行了详细的比较,该算法在性能和效率上均有较大程度的提高,对不同的序列具有较强的自适应性。展开更多
文摘针对人工蜂群(ABC)算法开发能力弱的缺点,提出一种基于适应度分割机制和自适应搜索策略的ABC算法(FSABC)。首先,在雇佣蜂和跟随蜂阶段开始前,根据适应度值将种群划分为高适应度子种群和低适应度子种群,并通过动态调整子种群大小,更好地平衡算法的开发性和探索性,并更合理地分配搜索资源;其次,对跟随蜂中的高适应度子种群提出一个策略池和一种新的自适应搜索方式,以避免算法陷入局部最优解;再次,为了加强算法的开发能力,根据高适应度子种群的特点,设计一个新的搜索策略和一个策略池,以发挥该子种群的优势,从而提高算法的性能;最后,对于复杂的多峰问题,在适应度景观中存在许多局部最优解,其中一些可能接近全局最优解,因此,搜索一个好的解的邻域将有助于找到更好的解,甚至可能找到全局最优解,鉴于此,使用一个邻域搜索算子加强算法的开发能力。基于22个经典测试函数进行比较实验的结果表明,在30维和50维问题上,与ABCLGII(ABC algorithm with Local and Global Information Interaction)相比,所提算法的Friedman检验的秩次等级分别提高了30.8%和11.7%,可见,所提算法的性能求解精度更优,并能有效处理全局数值优化问题。
文摘提出了一种基于块特性与自适应搜索窗口的运动估计算法(Motion estimation algorithm based on blockcharacteristic and adaptive search window,MBC-ASW),该算法在充分利用视频图像的时间、空间相关性的同时,根据运动向量的统计特性,分别在帧层和块层进行自适应搜索窗口的粗调与微调,并且针对不同的块进行相应的编码处理。在PC上利用C语言实验验证了该算法的可行性,评估了其性能,并与经典的全搜索算法(Fullsearch motion estimation,FS)、三步搜索算法(Three step search,TSS)、新三步搜索算法(New three stepsearch,NTSS)和钻石搜索算法(Diamond search,DS)进行了详细的比较,该算法在性能和效率上均有较大程度的提高,对不同的序列具有较强的自适应性。
