微粒群算法的應(yīng)用研究及其可視化工具的設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、鑒于科學(xué)研究和實際工程中許多問題的復(fù)雜性、約束性、非線性、多局部極小和建模困難等特點，尋找適用于各種不同需求的新型智能優(yōu)化方法一直是許多學(xué)科的一個重要研究方向。群智能優(yōu)化技術(shù)是模仿自然界群體生物行為特征而產(chǎn)生的一類新興智能優(yōu)化算法，該算法在沒有集中控制且不提供全局模型的前提下，為求解復(fù)雜問題的最優(yōu)解提供了更好的方法。微粒群算法是群智能優(yōu)化算法的一種，因為微粒群算法概念簡單，容易實現(xiàn)，短短幾年時間里，微粒群算法及其應(yīng)用的研究正逐漸成為一個

2、研究熱點。 本文在研究微粒群算法的基本原理和研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，主要對微粒群算法在圖像處理中的應(yīng)用和微粒群算法可視化工具的設(shè)計兩個方面進行了研究。微粒群算法在圖像處理中應(yīng)用的關(guān)鍵是如何把圖像處理的問題轉(zhuǎn)換成最優(yōu)化問題，以及微粒群算法中微粒的定義、搜索空間和適應(yīng)度函數(shù)的確定。微粒群算法可視化工具的設(shè)計與實現(xiàn)的關(guān)鍵是如何設(shè)計工具的處理流程，工具中微粒群算法的實現(xiàn)，適應(yīng)度函數(shù)和微粒的繪制以及接口設(shè)計。 本文主要把微粒群算法應(yīng)用到

3、了圖像配準(zhǔn)、圖像增強、圖像復(fù)原中，分別建立了圖像配準(zhǔn)、圖像增強、圖像復(fù)原的優(yōu)化模型，設(shè)計了相應(yīng)的PSO優(yōu)化策略，最后用實驗驗證了微粒群算法應(yīng)用在圖像處理中的可行性，并指出這些方法不僅能夠成功，而且有一定的實際應(yīng)用價值。 本文設(shè)計并實現(xiàn)了一個微粒群算法可視化工具，依據(jù)系統(tǒng)功能和設(shè)計目標(biāo)，此工具能夠仿真PSO處理流程，能夠通過界面調(diào)整PSO算法的參數(shù)，選擇適應(yīng)度函數(shù)，選擇顯示方式等。實驗表明，本文所設(shè)計的工具滿足了設(shè)計之前的功能要求