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文章针对道路交通监控中的运动车辆检测问题,提出了一种改进的基于背景差分算法的运动车辆检测方法。该方法改进了背景模型的构建,并运用了数学形态学方法对差分二值化图像进行滤出噪点、填补空洞、边缘平滑等处理。实验结果证明了算法对基于视频的运动车辆检测的有效性和实时性。 相似文献
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本文提出了基于均值聚类的背景估计算法。首先利用提取特征点,然后利用K-means聚类算法去除错误的特征点对。最后利用随机样本一致(RANSAC)算法和最小二乘方法求解运动参数。实验结果表明本文算法比原始算法的峰值信噪比提高。该算法能更加准确的实现运动背景估计,提高了运动背景估计的鲁棒性,同时提高了计算速度。 相似文献
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同时取送货车辆路径问题(VRPSDP)是指车辆在服务过程中,对顾客同时进行取货和送货服务,针对这类问题,提出一种改进的粒子群优化算法。通过惯性权重的更新和路径链接更新策略有效地扩大算法的搜索空间,从而改进了算法的性能。另外,采用邻域搜索扩大策略(ENS)加快了算法的搜索速度。最后,应用所提出的改进的粒子群优化算法求解了两类同时取送货的车辆路径问题的算例。结果表明,该算法与经典的求解结果相比较,取得了比较好的计算结果,表明该算法是求解同时取送货车辆路径问题的有效工具。 相似文献
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同时取送货车辆路径问题(VRPSDP)是指车辆在服务过程中,对顾客同时进行取货和送货服务,针对这类问题,提出一种改进的粒子群优化算法.通过惯性权重的更新和路径链接更新策略有效地扩大算法的搜索空间,从而改进了算法的性能.另外,采用邻域搜索扩大策略(ENS)加快了算法的搜索速度.最后,应用所提出的改进的粒子群优化算法求解了两类同时取送货的车辆路径问题的算例.结果表明,该算法与经典的求解结果相比较,取得了比较好的计算结果,表明该算法是求解同时取送货车辆路径问题的有效工具. 相似文献
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多线程蚁群算法及其在最短路问题上的应用研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对基本蚁群算法,提出一种多线程蚁群算法。该算法引入多线程技术,将线程作为蚂蚁,而且借鉴于自然界中生物个体的差异性,从选择策略方面加强了蚂蚁个体对未知路径的搜索能力;同时对局部搜索和全局更新策略进行了改进。实验结果表明,该算法可以有效地克服基本蚁群算法的收敛速度慢和易出现停滞现象的缺陷,能够较快的收敛到全局最优解。 相似文献
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VRP问题是物流领域的热点研究问题。在对一类典型的VRP问题建立了数学模型,提出了一种改进粒子群优化算法以求解该模型。算法针对问题设计了顺序编码方案,并引入了局部搜索以提高算法的局部搜索能力。仿真结果表明了所提离散粒子群优化算法求解此类VRP问题的有效性。 相似文献
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通过机床主轴结构的分析,建立数学模型优化主轴。改进的蚁群算法,将寻优过程分为粗搜索和精搜索两个步骤,将粗搜索获得的可行解进行变异交叉操作,最后通过精搜索完成整个寻优过程。分别采用改进蚁群算法、基本蚁群算法和常规优化设计对主轴进行优化,对比分析优化结果可知,采用改进蚁群算法优化后体积减少了5.6%,刚度提高了8.2%,并且改进蚁群算法比基本蚁群算法优化耗时减少了36%,比常规优化设计减少了57%,这为机床主轴系统的优化提供了一种切实可行的优化算法。 相似文献
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遗传算法借鉴生物界自然选择和遗传机制,使用群体搜索技术,处理传统搜索方法难以解决的复杂的非线性问题。排课问题是一个NP完全问题,除了穷举法没有绝对的求解方法。高校排课涉及到课程、教室、班级、教师和时间五方面相互关联的因素。按照遗传算法思想,对初始课表进行优化,并用Delphi进行编程,试验结果表明,遗传算法对课表的优化有着比较显著的作用。 相似文献
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文章为PSO算法提供了一种新机制,使其在陷入局部最优时,以更大概率跳出局部最优位置,进入解空间的其他区域进行搜索,可大大增强PSO算法的全局搜索能力。 相似文献
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Cloud manufacturing (CMfg) has emerged as a new manufacturing paradigm that provides ubiquitous, on-demand manufacturing services to customers through network and CMfg platforms. In CMfg system, task scheduling as an important means of finding suitable services for specific manufacturing tasks plays a key role in enhancing the system performance. Customers’ requirements in CMfg are highly individualized, which leads to diverse manufacturing tasks in terms of execution flows and users’ preferences. We focus on diverse manufacturing tasks and aim to address their scheduling issue in CMfg. First of all, a mathematical model of task scheduling is built based on analysis of the scheduling process in CMfg. To solve this scheduling problem, we propose a scheduling method aiming for diverse tasks, which enables each service demander to obtain desired manufacturing services. The candidate service sets are generated according to subtask directed graphs. An improved genetic algorithm is applied to searching for optimal task scheduling solutions. The effectiveness of the scheduling method proposed is verified by a case study with individualized customers’ requirements. The results indicate that the proposed task scheduling method is able to achieve better performance than some usual algorithms such as simulated annealing and pattern search. 相似文献
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惯性权重w的变化会影响粒子群优化算法的搜索能力,本文针对基本粒子群算法不能适应复杂的非线性优化搜索过程的问题,在其基础上提出了一种动态改变惯性权的自适应粒子群算法。该自适应算法引入了h来衡量算法的进化速度,引入s来衡量算法的粒子聚集度,并将其作为函数w的变量,使w与算法的运行状态相关,从而使算法具有动态自适应性。最后,本文引入了两个经典的测试函数对该PSO算法进行测试,结果表明该算法明显优于基本PSO算法。 相似文献
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关于非线性规划的问题的诸多传统解法中都存在效率较低、容易达到局部最优、甚至找不到最优解的局限性。而基本遗传算法也常常由于本身算法的局限性,在搜索最优解的过程中易早熟,局部搜索能力弱,后期收敛过慢。源于这些缺陷,本论文提出使用分层遗传算法来求解一类非线性规划问题,并通过数值实验,结果表明基于分层遗传算法求解一类非线性规划问题是非常有效的。 相似文献
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基于改进遗传算法的TSP问题优化研究 总被引:2,自引:0,他引:2
旅行商问题(TSP问题)已经被证明属于NP完全问题。遗传算法是一种模拟自然界中生物的进化机制的优化策略.是一种基于群体、隐并行搜索策略,是求解TSP问题效率相当高的一种算法。因此.本文提出使用改进的遗传算法.即用个体数量控制选择策略以保证群体的多样性,用顺序交叉算子和部分路径翻转变异算子来提高算法的收敛速度.较好地解决了群体的多样性和收敛速度的矛盾。算法的分析和测试表明.该改进算法的是有效的。 相似文献
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文章采用BCC算法求解发电机经济调度模型。针对细菌个体与群体的搜索特点,引入自适应步长,对细菌每次移动过程中的移动步长和方向进行自适应调整;针对细菌迭代过程中寻我到的最优值,引入公告板,使最优值不被随机抛弃。然后,建立发电机经济调度模型,将细菌群体趋药性算法用于该模型,并采用IEEE-30节点例子进行仿真,验证其有效性。 相似文献
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以含分布式电源配电网规划为研究对象,提出一种反向思维的进化算法,对配电网规划中分布式电源的选址和定容进行优化。建立了含分布式电源配电网规划模型,利用Matlab仿真工具对所提算法进行了仿真,算例仿真结果表明,本算法全局搜索能力较强,收敛速度较快,可适用于配电网的规划优化。 相似文献