登录
首页 » 图像处理 » Gbest 指导人工蜂群算法的数值函数优化

Gbest 指导人工蜂群算法的数值函数优化

于 2022-03-13 发布 文件大小:199.32 kB
0 256
下载积分: 2 下载次数: 4

代码说明:

人工蜂群 (ABC) 算法由 Karaboga 最近发明是一种生物启发的优化算法,已被证明是一些常规的生物启发的算法,如遗传算法 (GA)、 差分进化 (DE) 和粒子群优化算法 (PSO) 的竞争力。然而,仍有不足在 ABC 算法 关于其解决方案搜索方程,是善于探索,但在剥削穷人。粒子群优化算法的启发,提出了改进的 ABC 算法由全球最好的 (gbest) 解决方案的信息纳入改善剥削的方程解搜索调用 gbest 指导 ABC (GABC) 算法。在一组数值的基准函数的测试实验结果表明 GABC 算法可以超越 ABC 算法在大多数实验。

下载说明:请别用迅雷下载,失败请重下,重下不扣分!

发表评论

0 个回复

  • 自动选取阈值C++源代码
      算法分两步,首先生成直方图,记录下每个灰度值的像素点个数; pg为存放直方图数据的数组,pg[i]为灰度为i的像素点个数,    ps: ——为全部灰度的一阶矩     ——为全部灰度的零阶矩,即全部像素个数 假定阈值为j,对阈值小于j
    2022-02-16 01:47:05下载
    积分:1
  • ICM算法 用于图像分割
    Markov 随机场  图像分割ICM算法步骤1.设定图像的分类数K、势函数B以及算法迭代次数IterMax2.使用K-均值算法计算初始分割结果3.估计特征场参数4.计算特征场能量 5.计算标记场能量6.根据能量最原则,估计新的分割结果7.判断终止条件是否满足,如果满足则算法停止,否则回到3
    2023-01-05 08:35:03下载
    积分:1
  • 采用最小均方差对图像背景进行预测
    应用背景二维最小均方滤波(TDLMS)实际上是一种典型的自适应线性预测算法,它在预测过程中采用了最小均方误差准则。当红外图像的背景具有强相关性时,二维最小均方滤波是行之有效的方法。关键技术经过上述自适应滤波处理后,将预测背景与原图像差分即可获得抑制背景后的目标图像。这种预测算法的特点是结构简单,速度快,并且能够使差分图像信噪比得到较大的提高。
    2022-01-28 14:22:01下载
    积分:1
  • png转etc1源码
     png转etc1源码供大家学习交流,欢迎大家提意见,源码为png转etc1的代码,文件只有一个.cpp和.h文件,写得不好,如有问题欢迎指证,源码仅供学习参考用。
    2022-01-31 09:26:21下载
    积分:1
  • opengl 画线画三角形
    DFS 和BFS search 解决8 数码问题,宽度优先搜索算法(又称广度优先搜索)是最简便的图的搜索算法之一,这一算法也是很多重要的图的算法的原型。Dijkstra单源最短路径 请点击左侧文件开始预览 !预览只提供20%的代码片段,完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报
    2022-07-24 14:30:25下载
    积分:1
  • vb制作的矩形框
    vb制作的矩形框 vb制作的矩形框vb制作的矩形框vb制作的矩形框vb制作的矩形框vb制作的矩形框vb制作的矩形框vb制作的矩形框vb制作的矩形框vb制作的矩形框vb制作的矩形框vb制作的矩形框vb制作的矩形框vb制作的矩形框vb制作的矩形框vb制作的矩形框vb制作的矩形框
    2022-04-22 18:57:06下载
    积分:1
  • vibe背景建模算法的实现
    采用C语言实现了一种背景建模的方法,vibe算法,该算法性能良好且运算速度较快,该算法基于文章Vibe:a universal background subtraction algorithm for video sequences实现,具有较高的实用价值。
    2022-07-04 02:31:44下载
    积分:1
  • 灰度图 阈值
    灰度图,阈值判断,根据输入的图像内容,计算出当前图片的阈值范围。如果当前的图片的值 大于67,表示图片没有芯片,如果小于60,则表示有芯片,先将图片内容反转,然后处理。注意图片边缘化的处理。返回值的范围大小,可以根据的图片的亮度进行调整。
    2022-02-02 13:27:21下载
    积分:1
  • Harris 角点检测 C++实现
    图像处理中的harris角点检测程序,可以实现对角点的检测,在图像处理中得到了广泛的应用。
    2022-04-21 12:14:15下载
    积分:1
  • 将图像转换为负片图像
    %%我们创造了输入性否定了这个功能%这是一种线性变换%撰稿:Soheil Mohammadpour,26/01/2013,伊朗伊斯法罕%的电子邮件:soheilmpour@gmail.comCLC,全部清除,关闭所有;I = im2double(imread("woman_darkhair.tif"));图,imshow(I,[])%,在下面的行,我们这个创造了性否定图像变换,我们让1->0%和0->1和0.50 - >0.5和...I2 =(Ⅰ-1)* - 1;图,imshow(I2,[]);
    2022-04-08 18:36:37下载
    积分:1
  • 696516资源总数
  • 106914会员总数
  • 0今日下载