人工魚群算法研究及其在圖像增強中的應(yīng)用

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1、人工魚群算法研究及其在圖像增強中的應(yīng)用作者姓名劉慧敏導(dǎo)師姓名、職稱姜建國教授一級學(xué)科計算機科學(xué)與技術(shù)二級學(xué)科計算機應(yīng)用技術(shù)申請學(xué)位類別工學(xué)碩士提交學(xué)位論文日期2014年11月學(xué)校代碼10701學(xué)號1203121685分類TN82號TP30密級公開西安電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文人工魚群算法研究及其在圖像增強中的應(yīng)用作者姓名：劉慧敏一級學(xué)科：計算機科學(xué)與技術(shù)二級學(xué)科：計算機應(yīng)用技術(shù)學(xué)位類別：工學(xué)碩士指導(dǎo)教師姓名、職稱：姜建國教授提交日期：2014年11月ResearchonArtificalFishSwarmAlgorithmandItsApplicationinIm

2、ageEnhancementAthesissubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinComputerScienceandTechnologyByLiuhuiminSupervisor:Prof.JiangjianguoNovember2014西安電子科技大學(xué)學(xué)位論文獨創(chuàng)性（或創(chuàng)新性）聲明秉承學(xué)校嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶W(xué)風(fēng)和優(yōu)良的科學(xué)道德，本人聲明所呈交的論文是我個人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進行的研究工作及取得的研究成果。盡我所知，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝中所羅

3、列的內(nèi)容以外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果；也不包含為獲得西安電子科技大學(xué)或其它教育機構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻均已在論文中作了明確的說明并表示了謝意。學(xué)位論文若有不實之處，本人承擔(dān)一切法律責(zé)任。本人簽名：日期：西安電子科技大學(xué)關(guān)于論文使用授權(quán)的說明本人完全了解西安電子科技大學(xué)有關(guān)保留和使用學(xué)位論文的規(guī)定，即：研究生在校攻讀學(xué)位期間論文工作的知識產(chǎn)權(quán)單位屬于西安電子科技大學(xué)。學(xué)校有權(quán)保留送交論文的復(fù)印件，允許查閱、借閱論文；學(xué)?？梢怨颊撐牡娜炕虿糠謨?nèi)容，允許采用影印、縮印或其它復(fù)制手段保存論文。同時

4、本人保證，獲得學(xué)位后結(jié)合學(xué)位論文研究成果撰寫的文章，署名單位為西安電子科技大學(xué)。保密的學(xué)位論文在年解密后適用本授權(quán)書。本人簽名：導(dǎo)師簽名：日期：日期：摘要摘要最優(yōu)化方法對于解決生活中的問題有著重要的意義，也一直是眾多專家學(xué)者研究的主題。比較于經(jīng)典的進化算法和基于梯度特征的優(yōu)化算法，群智能尋優(yōu)算法表現(xiàn)出了良好得自組織性，簡單的個體行為，優(yōu)秀的全局尋優(yōu)本領(lǐng)等諸多特點，近年來已發(fā)展成為一個新的熱門科研領(lǐng)域。其中，人工魚群算法(AFSA)是起源于對魚群追尾(AF_Follow)、聚群(AF_Swarm)和覓食行為(AF_Prey)模仿的智能尋優(yōu)算法，有強健的魯棒性、優(yōu)良

5、的全局收斂性和較低的初始要求等特點，能為非線性函數(shù)的尋優(yōu)研究提供較優(yōu)的解決方案。但對于一些復(fù)雜情況，算法本身還是存在一些問題，例如算法尋優(yōu)精度低、每次迭代耗時較長、尋優(yōu)后期收斂速度慢等。為此，文章對AFSA進行改善，提出采用VPS變種群策略的人工魚群算法(VAFSA)。對尋優(yōu)步長進行動態(tài)地調(diào)整，以提高優(yōu)化的準(zhǔn)確度；提出了具有記憶功能的行為選擇策略，即人工魚在行為選擇時會首先模擬執(zhí)行上次迭代的行為，若此次行為的結(jié)果優(yōu)于上次行為的結(jié)果，則執(zhí)行此行為，而不再模擬執(zhí)行其他行為進行比較，減少了算法每一代的進化時間；采用變種群策略提高魚群進化后期的多樣性，從而提高尋優(yōu)后期的

6、收斂速度。從實驗結(jié)果可以看出，VAFSA的性能相比AFSA有大幅提高，算法的尋優(yōu)精度更加準(zhǔn)確，每次迭代的耗時更少，尋優(yōu)后期的收斂速度更快。研究了圖像關(guān)于增強的原理，灰度變換擬合采用歸一化的非完全的Beta函數(shù)，目標(biāo)函數(shù)使用均方誤差，圖像增強問題被轉(zhuǎn)變?yōu)閷ふ夷繕?biāo)函數(shù)的最優(yōu)值問題，采用VAFSA進行優(yōu)化，提出了一種全新的圖像增強算法。試驗結(jié)果展示了新增強算法獲得的圖像具有較好的視覺效果和質(zhì)量。針對采用VPS(VariousPopulationStrategy)變種群策略的人工魚群算法，如何合理地設(shè)置種群初始規(guī)模、最大規(guī)模和種群增大策略、維持策略、減小策略及此過程中人

7、工魚的行為選擇是影響算法性能的關(guān)鍵。在后續(xù)科研中，將進一步鉆研種群變換策略，提高VAFSA的性能。此外，還可以考慮VAFSA在其他領(lǐng)域的應(yīng)用研究。關(guān)鍵詞：人工魚群算法，動態(tài)步長，行為選擇，變種群策略，圖像增強論文類型：應(yīng)用基礎(chǔ)研究類I西安電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文IIABSTRACTABSTRACTOptimizationmethodissignificantforsolvinglifeproblems,anditisalwaysthestudytopicofmanyexpertsandscholars.Comparedwithtraditionalevoluti

8、onaryalgorit