回溯搜索優(yōu)化算法（Backtracking Search Optimization Algorithm,BSA）是一種新興的群智能算法,它最大的特點(diǎn)是其本身的回溯性,即具有記憶前代歷史種群的功能。該特點(diǎn)使算法在每次迭代過程中能夠同時(shí)利用當(dāng)代信息和歷史信息,來增強(qiáng)種群多樣性。并且已經(jīng)在電力系統(tǒng)、控制工程、圖像處理等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。但該算法提出的時(shí)間較短,在理論與應(yīng)用方面的研究還存在很多不完善的地方,算法本身也存在一些不足,如當(dāng)算法的歷史信息和當(dāng)前信息相等時(shí),算法易于陷入“早熟狀態(tài)”。因此,如何提高算法的收斂速度以及拓展算法的應(yīng)用領(lǐng)域是一個(gè)研究方向。本文所做的主要工作如下:（1）由于BSA算法的隨機(jī)性較強(qiáng),并且沒有得到有利的引導(dǎo),導(dǎo)致算法后期陷入局部最優(yōu),收斂速度有所下降。針對(duì)這些問題,本文提出了基于正余弦的反射變異策略的BSA算法（RSCBSA）。在這個(gè)算法中,設(shè)計(jì)了一個(gè)基于正余弦的反射變異策略,提高了算法的尋優(yōu)能力和算法的收斂速度。（2）將基于正余弦反射變異策略的BSA算法與最大類間差算法進(jìn)行了結(jié)合,提出了一種基于正余弦反射變異策略的回溯搜索優(yōu)化算法的最大類間差算法,并將其用于求解... 

【文章來源】：河北地質(zhì)大學(xué)河北省

【文章頁數(shù)】：78 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

測(cè)試函數(shù)F1-F23的收斂圖

回溯搜索優(yōu)化算法的研究及在圖像分割中的應(yīng)用26圖3.1（續(xù)）測(cè)試函數(shù)F1-F23的收斂圖表3.2單峰基準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)的結(jié)果BenchmarkfunctionPSOABCDECABSARSCBSAF1best2.6078E-215.3796E-162.5816E-462.5562E+021.4976E-170.0000E+00mean3.9736E-077.5685E-165.4588E-451.6712E+032.4454E-150.0000E+00worst3.6505E-065.4117E-152.4629E-444.1270E+032.8521E-140.0000E+00std1.3868E-126.8910E-312.6423E-899.5577E+053.0966E-290.0000E+00

不同a值的測(cè)試函數(shù)F1-F23的收斂曲線

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]基于群智優(yōu)化的多閾值圖像分割算法研究[D]. 李林國.南京郵電大學(xué) 2017
[2]鐵路集裝箱中心站物流系統(tǒng)資源調(diào)配優(yōu)化與仿真研究[D]. 曾鳴.西南交通大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3129739