資源描述：
《基于禁忌搜索的人工蜂群算法及其應(yīng)用.pdf》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫(kù)。
1、第32卷第7期計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究Vo1．32No．72015年7月ApplicationResearchofComputersJu1．2015基于禁忌搜索的人工蜂群算法及其應(yīng)用劉蓓蕾，江銘炎，張振月(山東大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，濟(jì)南250100)摘要：人工蜂群算法(artificialbeecolonyalgorithm，ABC)是一種簡(jiǎn)單有效的群智能算法，通過蜜蜂之間的相互合作尋找最優(yōu)解。禁忌搜索算法(tabusearchalgorithm，TS)是人工智能與局部鄰域搜索算法的結(jié)合，具有非常好的全局尋優(yōu)能力。為了提高ABC的搜索效率和全局尋優(yōu)能力，結(jié)合Ts，在ABC中增加一
2、個(gè)禁忌表，提出了一種基于禁忌搜索的人工蜂群算法(artificialbeecolonyalgorithmbasedontabusearch，TSABC)。通過對(duì)10個(gè)常用的標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，對(duì)TSABC算法進(jìn)行了驗(yàn)證，并將其應(yīng)用于圖像邊緣檢測(cè)中。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，TSABC取得了較好的優(yōu)化效果，提高了尋優(yōu)精度和收斂速度，邊緣檢測(cè)結(jié)果也更理想。關(guān)鍵詞：蜂群算法；禁忌搜索算法；禁忌表；鄰域搜索；圖像邊緣檢測(cè)’中圖分類號(hào)：TP301．6文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號(hào)：1001—3695(2015)07—2005—04doi：10．3969／j．issn．1001-3695．2015．0
3、7．022ArtificialbeecolonyalgorithmbasedontabusearchanditsapplicationLiuBeilei，JiangMingyan，ZhangZhenyue(SchoolofInformationScience&Engineering，ShandongUniversity，Jinan250100，China)Abstract：ABCisasimpleandefficientswarm-intelligencealgorithm．Itcanfindtheoptimalsolutionthroughthecollabora-ti
4、onofbeeswithdifferentroles．Tabusearchalgorithm(TS)，combiningartificialintelligencewithlocalneighborhoodsearchalgorithm，performswellinglobaloptimization．ToimprovetheSearcheficiencyandglobaloptimizationsearchabilityofABC，thispaperpresentedanovelABCalgorithmbasedonTS(TSABC)byaddingatabulistt
5、oABC．ItalsoexperimentedonsometestfunctionstoverifyTSABCwhichhadbeenappliedtotheimageedgedetection．n1eresultoftheexperimentshowsthatTSABCimprovestheoptimizationaccuracyandtheconvergencerate．TheimageedgedetectionresultisalsobetterthanthestandardABCandTS．Keywords：artificialbeecolonyalgorithm
6、；tabusearchalgorithm；tabulist；neighborhoodsearch；imageedgedetection0引言1人工蜂群算法人工蜂群算法是一種模擬蜜蜂群體尋找優(yōu)良蜜源的仿人工蜂群算法是以蜂群的自組織模擬模型為基礎(chǔ)提出生智能計(jì)算方法。該模型由土耳其學(xué)者Karaboga在2005年的J。不同工種的蜜蜂分工各不相同，蜜蜂之間可以通過搖提出J，其有簡(jiǎn)潔、魯棒性好和易于實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)。禁忌搜索擺舞、氣味等多種方式交流，協(xié)調(diào)完成多種工作。蜂群按照分算法是人工智能與局部鄰域搜索算法的結(jié)合J，將其與蜂群工不同可劃分為采蜜蜂、跟隨蜂及偵查蜂。其中采蜜蜂和跟隨算法結(jié)
7、合起來，可以解決蜂群算法容易陷入局部極值的蜂各占蜂群的半數(shù)，用于蜜源的開采，較少的偵查蜂尋找新問題。蜜源。邊緣檢測(cè)是圖像分割、目標(biāo)區(qū)域識(shí)別、區(qū)域形狀提取等圖ABC首先要初始化種群，規(guī)定蜜蜂總數(shù)NP、最大迭代次數(shù)像分析的重要基礎(chǔ)，是圖像處理領(lǐng)域的重要內(nèi)容，是進(jìn)行模maxCycle、蜜源停留最大限制搜索次數(shù)limit。在采蜜的過程式識(shí)別和圖像信息提取的基本手段。人們已經(jīng)提出了許多適中，每個(gè)采蜜蜂對(duì)應(yīng)一個(gè)蜜源，并在其鄰域內(nèi)搜索其他蜜源，用用于不同場(chǎng)合的邊緣檢測(cè)算法，經(jīng)典方法主要分為梯度算式(2)計(jì)算其適應(yīng)度值fitness。根據(jù)貪婪
