蟻群算法在圖象分割中的應(yīng)用.pdf

1、20世紀90年代初，意大利學(xué)者等人受螞蟻在覓食過程中可以找出從巢穴到食物源的最短路徑的啟發(fā)，提出了蟻群算法(antcolonyalgorithm)，它是繼禁忌搜索算法、模擬退火算法、遺傳算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等啟發(fā)式搜索算法之后出現(xiàn)的一種新的啟發(fā)式搜索算法。蟻群算法不僅能夠智能搜索、全局優(yōu)化，而且具有穩(wěn)健性(魯棒性)、正反饋、分布式計算、易與其它算法結(jié)合等特點，魯棒性強，在基本蟻群算法模型的基礎(chǔ)上進行修改，便可用于其它問題；正反饋過程使得該

2、方法能很快發(fā)現(xiàn)較好解；分布式計算使得該方法易于并行實現(xiàn)，個體之間不斷進行信息交流和傳遞，有利于發(fā)現(xiàn)較好解，不容易陷入局部最優(yōu)；與啟發(fā)式算法相結(jié)合，可改善算法的性能。它成功應(yīng)用于解決許多組合優(yōu)化問題。一些初步研究和應(yīng)用已顯示出蟻群算法在求解復(fù)雜優(yōu)化問題(特別是離散優(yōu)化問題)方面的一些優(yōu)越性。目前的研究主要集中在比利時、意大利、德國等國家，國內(nèi)的研究始于1998年末，主要在上海、北京、東北少數(shù)幾個學(xué)校和研究所開展了此項工作，主要圍繞TSP及

3、相關(guān)問題的實驗仿真。 圖像分割方法的研究始于上世紀50年代，它是圖像處理中最為基礎(chǔ)和重要的領(lǐng)域之一，近年來對通用分割方法的研究傾向于將分割看作一個組合優(yōu)化問題，并采用一系列優(yōu)化策略完成圖像分割任務(wù)。 該文首先介紹了人工蟻群算法的基本原理，實現(xiàn)流程，分析了蟻群算法的特性，提出一系列改進算法。并概述了這種算法在優(yōu)化問題中的多種應(yīng)用。然后闡述了圖象分割算法的現(xiàn)狀，分割的原理和分類，以及一些常規(guī)的分割方法。 再根據(jù)蟻群算