说明:自己开发已发表的SQP-RO算法,解决鲁棒优化问题
说明:标准化切割算法既可以度量不同组之间的总不相似性,也可以度量组内的总相似性。令人惊奇的是,分裂点的最优解很容易通过求解一个广义特征值问题来计算。一种解决视觉中知觉分组问题的新方法。我们的方法不是关注局部特征及其在图像数据中的一致性,而是着眼于提取图像的全局印象。他们将图像分割视为一个图分割问题,提出了...
说明:应用背景遗传算法是根据自然界生物染色体进化的数学模型。首先对种群进行初始化,对每个个体计算适应度,生产下一代。如果生成的种群达不到优化的终止条件,则按照适应度选择优良个体、父代进行交叉或变异,生成子代,然后用子代取代父代,再生成下一个子代。循环执行这一过程,直到满足优化终止条件为止。在遗传算法寻优过...
说明:Level Set方法的基本思想是将平面闭合曲线隐含地表达为二维曲面函数的水平集,即具有相同函数值的点集,通过Level Set函数曲面的进化隐含地求解曲线的运动.尽管这种转化使得问题在形式上变得复杂,但在问题的求解上带来很多优点,其最大的优点在于曲线的拓扑变化能够得到很自然的处理,而且可以获得唯一...
说明:蚁群论文
说明:层次分析法是将决策问题按总目标、各层子目标、评价准则直至具体的备投方案的顺序分解为不同的层次结构,然后得用求解判断矩阵特征向量的办法,求得每一层次的各元素对上一层次某元素的优先权重,最后再加权和的方法递阶归并各备择方案对总目标的最终权重,此最终权重最大者即为最优方案。这里所谓“优先权重”是一种相对的...
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...
说明:遗传算法(Genetic Algorithm ,GA) 是借鉴生物界自然选择和群体进化机制形成的一种全局寻优算法。与传统的优化算法相比 ,遗传算法具有如下优点[1]: 1) 不是从单个点 ,而是从多个点构成的群体开始搜索 ; 2) 在搜索最优解过程中 ,只需要由目标函数值转换得来...
说明:多目标差分进化算法(nsde)将非支配排序思想及精英策略与差分进化算法的差分进化机制相融合,经实测,在解决同一问题时,能够比nsga-2算法节省一半的时间,而且能够得到比nsga-2更优秀的帕累托前沿,能够得到更优秀的非劣解集