山西省自然科学基金(2013011017-7)
- 作品数：8 被引量：48H指数：3
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- 以度为规则的小世界粒子群算法被引量：1
- 2016年
- 针对粒子群算法快速收敛,容易陷入局部最优的现象,提出了一种以度为规则的小世界粒子群算法.该算法将粒子群的分布引入小世界模型,给小世界的随机连接赋予一个规则,即将度最大的粒子和度最小的粒子进行连接,使粒子之间充分交流,避免了粒子之间信息交流不充分而出现的早熟收敛现象.通过测试函数对其进行仿真实验,实验结果表明,以度为规则的小世界粒子群算法不易陷入局部最优,能够更好地寻找最优解,其性能优于传统的粒子群算法.
- 靳雁霞银莉张晓闻张鑫
- 关键词：粒子群小世界多样性
- 位置扰动的粒子群算法被引量：3
- 2014年
- 针对基本粒子群算法具有容易陷入局部极值、对多维搜索空间精度不高等缺陷,提出了一种位置扰动的粒子群算法。算法通过对粒子个体最优位置的一个或多个随机维上的计算,产生对群体最优位置对应维上的扰动,使群体最优位置可以从个体最优位置搜索经验中更直接的学习,并且跳出局部最优。通过几个常用测试函数的测试结果表明,位置扰动的粒子群算法比标准PSO算法在处理多峰值、多维搜索空间问题时有更高的寻优能力。
- 薛敬靳雁霞
- 关键词：粒子群算法
- 融合GASA的Snake模型碰撞检测算法被引量：1
- 2017年
- 针对现有碰撞检测算法难以解决变形体碰撞的实时性和逼真性问题,提出一种基于可变形物体的碰撞检测算法。利用Snake模型对FDH包围盒进行更新,由于传统Snake模型存在弱边缘易溢出的问题,结合模拟退火算法(GASA)的遗传思想对其进行优化。实验结果表明,优化后的碰撞检测算法可快速准确得到碰撞物体的最佳轮廓曲线,弥补了遗传算法和模拟退火算存在的过早收敛和低收敛速度的问题,加快了包围盒的更新速度,提高了碰撞检测效率和逼真程度。
- 李照靳雁霞秦志鹏
- 关键词：碰撞检测模拟退火SNAKE模型
- 求解武器目标分配问题的改进粒子群算法被引量：11
- 2014年
- 在建立多种类型武器目标分配模型的基础上,提出了一种求解该模型的改进粒子群算法。首先,定义粒子聚焦距离变化率,使惯性权重依据聚焦距离变化率自适应调整;其次,采用速度最大值线性递减的策略平衡算法收敛精度与全局寻优能力之间的矛盾;最后,粒子替换策略使算法改善了因自适应惯性权重的引入而造成收敛速度变慢的问题。仿真结果表明,提出模型和算法合理有效,算法收敛快,适合求解各种种群规模的武器目标分配问题。
- 李欣然樊永生
- 关键词：自适应惯性权重
- 粒子群蛙跳算法在图像相关反馈中的研究被引量：2
- 2017年
- 针对在基于内容的图像检索中,底层视觉特征和高层语义特征存在的语义鸿沟问题,提出将粒子群蛙跳算法引入基于内容的图像检索之中.通过使用粒子群蛙跳算法来优化反馈过程,一方面可以增强粒子之间的差异性,使粒子不会停滞于次优解,在检索过程中,检索到更多符合用户需求的图片;另一方面通过粒子种群的迭代寻优,用户对检索到的图片进行评价,可以使计算机更加理解用户的需求.通过仿真实验证明,该方法可以有效地提高图像检索的查准率.
- 银莉靳雁霞张晓闻张鑫
- 关键词：粒子群蛙跳算法图像检索
- 融合优质粒子分布的粒子群优化算法被引量：15
- 2015年
- 针对传统的粒子群算法易于陷入局部最优和对高维空间搜索精度不高的缺点,提出融合优质粒子分布的粒子群优化算法.此算法根据分布估计算法,首先通过统计学习得到概率模型,再根据概率模型来产生优质粒子.这不仅仅能抑制传统粒子群早熟停滞的现象,还使得种群中每个粒子通过向自身历史最优值、群体最优值和优质粒子的学习而具有更佳的解决多峰值,多维搜索空间的能力.通过对几个常用测试函数的仿真实验表明,提出的新算法能够有效地跳出局部最优值,在多峰、多维空间内有更好的全局搜索能力,所以性能优于传统的粒子群优化算法.
- 朱蓉靳雁霞范卫华
- 关键词：粒子群算法分布估计算法
- 融合R-Sphere包围球的变形体碰撞检测算法被引量：14
- 2017年
- 针对变形体碰撞检测算法中实时性较差的问题,提出一种R-Sphere包围球与粒子群优化算法融合的混合碰撞检测算法。将有公共顶点的三角片构造成R-Sphere包围球,利用R-Sphere包围球的旋转不变性和球心固定的特性对包围球更新过程进行优化;利用层次包围球(BVH)树快速剔除不相交的包围体,在确认发生碰撞的包围球中融合粒子群算法,将复杂的三维空间距离检测问题转换为二维离散空间内的寻优问题,快速找到发生碰撞的包围球对。实验结果表明,混合算法有效提高了碰撞检测的实时性。
- 靳雁霞秦志鹏李照
- 关键词：层次包围盒碰撞检测
- 基于优化Snake模型的变形物体碰撞检测算法研究被引量：1
- 2018年
- 针对现有碰撞检测算法难以解决变形物体碰撞的实时性和逼真性问题,提出一种基于可变形物体的改进碰撞检测算法。该算法在K-dops(K-discrete orientation polytopes)包围盒基础上使用Snake模型应用于包围盒更新过程中,使用改进的Pso(Particle swarm optimization)算法对Snake模型进行边界优化。在优化过程中依据碰撞部位的内凹特性,在Snake模型控制点簇与中心点构成的多直线上,采用改进的粒子选取方式和多种群粒子优化算法思想构成多直线群体。实验结果表明,改进后的碰撞检测算法可以快速准确的模拟物体轮廓,简化了包围盒更新过程,提高了碰撞检测效率。
- 李照靳雁霞秦志鹏任超
- 关键词：碰撞检测PSO算法SNAKE模型
