郏宣耀 作品数:16 被引量:76 H指数:5 供职机构: 宁波大红鹰职业技术学院软件学院 更多>> 发文基金: 浙江大学校科研和教改项目 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 理学 自然科学总论 经济管理 更多>>
基于相似性二次度量的高维数据聚类算法 被引量:4 2005年 针对高维数据相似度难定义的问题,提出了一种基于相似性二次度量的高维聚类算法。该算法首先由属性分布相似度和空间距离计算数据对象间实距离矩阵,得到各对象的最近邻表,根据该表内元素的交叉情况计算出数据间的相似性矩阵,最后根据该相似矩阵进行数据聚类。实验结果显示该算法能够获得优秀的聚类结果。 郏宣耀关键词:高维聚类 噪声 一种基于聚类的彩色图像分色算法 被引量:8 2006年 图像分色在纺织和印刷等行业中有着广泛而重要的应用,其目的是用尽量少的颜色来描述一幅彩色图像,使得到的分色图像与原图像尽可能的接近。提出一种基于单遍聚类和K-均值聚类相结合的自适应图像分色算法。该算法首先对原图像颜色进行统计学习,由单遍聚类产生初始调色板,然后根据该调色板对原图像的像素点进行K-均值聚类,产生分色图像。实验结果表明,与单纯K-均值聚类算法相比,该算法能在提高分色图像质量的同时进一步减少颜色数。 郏宣耀 滕少华关键词:K-均值聚类 分色 调色板 求解最大流问题的“构造式”算法 被引量:2 2005年 在前向推进最大流算法的基础上作了改进,提出一种求解最大流问题的“构造式”算法。该算法应用图的深度优先搜索原理,摒弃前向推进最大流算法的并行控制而着眼于每一支流的依次增广,逐步构造中间过程“构造图”的结构并最终得到网络最大流。该方法增强了算法的直观性和可控性,易于实现。 郏宣耀 张帆关键词:最大流 一种图像置乱加密新算法 被引量:1 2006年 提出了一种实用的数字图像置乱新算法。该算法利用线性同余模型产生伪随机序列以对图像进行空间置乱,采用异或操作实现图像的灰度变换。该算法密钥可变,变化数较多,且灰度直方图改变,难以穷举破解。同时解密算法容易求得,解密过程与加密周期无关,从而大大缩短了解密时间。实验结果表明,该算法具有较好的抗攻击和抗干扰能力,并且易于实现,是一种理想的图像置乱方法。 郏宣耀关键词:图像置乱 灰度变换 一种改进的小生境遗传算法 被引量:31 2005年 简单遗传算法(SGA)存在早熟收敛和后期收敛速度慢的弱点,基于小生境(niche)技术的改进遗传算法因其较好地保持了种群多样性,显示出更优的性能,但它存在操作复杂、比简单遗传算法更费时的缺陷,因此提出了一种基于自适应的小生境遗传算法。该算法在多模函数的优化中能够保持种群多样度的稳定性,获取合适的子种群规模,从而以更快的收敛速度获得更优的解。仿真结果表明该算法高效、可靠,易于实现。 郏宣耀 王芳关键词:简单遗传算法 小生境 早熟收敛 自适应 基于最小距离均衡系数的TSP问题求解算法 被引量:1 2005年 提出了一种基于最小距离均衡系数的TSP求解算法,该算法在最近邻算法(NearestneighborAlgorithm)的基础上进行了改进,引入了距离均衡系数的概念,把优化方法从局部最优转化为全局最优,即将最短路径问题转化为最小距离均衡系数问题.仿真结果表明,该算法能够弱化导致最近邻法等算法性能下降的因素,从而在不同情况下保持算法的高有效性. 郏宣耀关键词:旅行商问题 最近邻算法 求解航班时间表问题的混合遗传算法 被引量:2 2005年 针对基于模拟退火的混合遗传算法求解航班时间表问题的特征,利用矩阵编码形成个体,使用模拟退火算法快速形成优良初始解,并构建优良基因库以改良解精度。仿真实验表明,该算法和传统模拟退火算法及遗传算法相比,所得结果的方差降低了20.6%-24.6%,进化代数降为标准遗传算法的16.58%,运行时间缩短6.3%-14.0%,且算法直观,易于实现。 郏宣耀 聂娅关键词:模拟退火 遗传算法 矩阵编码 基因库 一种求解TSP问题的改进遗传算法 2004年 TSP问题是一类经典的NP完全组合优化问题,传统的优化方法由于计算复杂性过大而难以求得全局最优解,遗传算法等智能优化算法在求解这类组合优化问题中表现出了强劲的潜力.作者利用遗传算法对TSP问题进行了研究分析,针对几组benchmark数据进行了仿真实验,在实验的基础上探索了遗传算子和遗传参数的优化设计,实验结果证明了遗传算法在解决TSP问题上的可行性和有效性。 郏宣耀 张帆关键词:TSP问题 组合优化问题 遗传算子 改进遗传算法 NP完全 智能优化算法 双种群改进蚁群算法 被引量:8 2006年 基本蚁群优化(Basic Ant Colony Optimization,BACO)算法在进化中容易出现停滞,其根源是蚁群算法中信息的正反馈.在大量蚂蚁选择相同路径后,该路径上的信息素浓度远高于其他路径,算法很难再搜索到邻域空间中的其他优良解.对此,提出一种双种群改进蚁群(Dual Population Ant colony Optimization,DPACO)算法.借鉴遗传算法中个体多样性特点,将蚁群算法中的蚂蚁分成两个群体分别独立进行进化,并定期进行信息交换.这一方法缓解了因信息素浓度失衡而造成的局部收敛,有效改进算法的搜索性能,实验结果表明该算法有效可行. 郏宣耀 滕少华关键词:正反馈 蚁群算法 双种群 基于自适应策略的遗传优化设计 2006年 早熟收敛和后期收敛速度慢是标准遗传算法(SGA)的一对主要矛盾,给算法的优化效率造成很大影响,对操作算子及其遗传参数的确定实现自适应是解决该问题的有效方法。作者根据各操作算子及其参数的特征对选择、交叉、变异算子进行基于自适应策略的遗传优化设计,使算法很好地缓解了早熟收敛和后期收敛速度慢的矛盾,从而提高了优化效率。仿真结果表明,基于自适应策略的遗传算法比标准遗传算法具有更高的解精度和优化效率。 郏宣耀关键词:自适应