说明:粒子群优化算法是一种启发式的全局优化方法,也基于群智能优化算法。它来自研究的观点,飞鸟和鱼的羊群运动行为。该算法是广泛应用和迅速发展其易于实施和调整所需的几粒子。本文提出了一种原则的粒子群优化算法的主要思想 ;总结了优点和缺点。
说明:基于像素的人流密度检测方法核心思想是,人群密度越高边缘像素点在图像中所占比例越大,人数越多的前景像素点占图像比例越高,即通过人群边缘像素来量化人群密度。前景人数与前景像素比例或者边缘像素比例成正比。因此,可以通过统计图像中人群前景的总像素数来确定人数。
说明:该代码是基于极值粒子群优化功能,可根据PSO算法的粒子群优化算法的MATLAB编程功能的基于极值原理,极端非线性函数的优化,并给出了分析结果,然后展开案例研究,增加适应性突变,惯性权重,从而提高了代码。操作与图像和PDF文件的结果。
说明:该算法,解决了不收敛的问题,聚类效果非常好(效果图如附件图片所示)。改进的蚁群算法是基于遗传算法的改进,在基本遗传算法的基础之上,加入了变异因子,产生变异,从而更快的收敛。
说明:粒子群算法,也称粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization),缩写为 PSO, 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等[ 开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种,和模拟退火算...