江新姿
- 作品数:13 被引量:44H指数:4
- 供职机构:江苏科技大学图书馆更多>>
- 发文基金:江苏省计算机信息处理技术重点实验室基金江苏省“青蓝工程”基金江苏省高校自然科学研究项目更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术文化科学经济管理更多>>
- 蚁群算法与遗传算法的混合算法
- 根据蚁群算法与遗传算法的特性,提出了求解旅行商问题的混合算法。首先由遗传算法生成信息素分布,然后由蚁群算法根据累计更新的信息素找出若干组解后,再经过遗传算法的交叉、变异操作,得到更有效的解。与模拟退火算法、标准遗传算法、...
- 高尚江新姿汤可宗
- 关键词:蚁群算法遗传算法旅行商问题
- 文献传递
- 一种基于空间特征矢量的图像分割方法被引量:3
- 2007年
- 针对灰度图像,提出了一种基于空间特征矢量的图像分割方法,构建了以像素的灰度、梯度、像素r的邻域均值为特征的三维特征空间,并将图像像素点对应空间特征点。通过计算像素特征矢量与阈值特征矢量的矢量差,求出矢量差与阈值特征矢量的夹角,然后比较夹角与动态分割参数的关系,判定像素所在区域(目标或背景)。实验表明,该方法可以较快速地实现图像分割,分割的效果也比较好。
- 汤可宗江新姿张磊高尚
- 关键词:图像分割类间方差
- 基于MTSP问题的公共图书馆智慧配送服务
- 2024年
- 随着“互联网+”思维和图书馆服务模式与水平的发展,纸质资源的物流配送成为图书馆借阅平台的最后环节。如何在智慧图书馆智能服务平台中降低图书馆的配送成本、均衡配送员的工作量、提升配送效率是智慧服务的研究方向。在智能计算研究中,解决TSP旅行商问题常采用蚁群算法,因为蚁群算法能利用信息正反馈和启发式信息诱导,从而找出多目标遍历的最优解。针对图书馆馆际与社区物流配送的多旅行商MTSP问题,使用混合蚁群优化算法来实现图书纸质资源最后配送路径最优化处理,可以更好地实现配送效率的综合提升。图书馆高效率优质服务可以更好地提升阅读质量。
- 江新姿安晓丽高尚
- 关键词:多旅行商问题
- 蚁群模糊聚类的图像分割被引量:9
- 2008年
- 蚁群算法的离散性、并行性、鲁棒性、正反馈性特点,非常适合于图像分割。但基本蚁群算法中蚂蚁运动的随机性使得算法进化速度慢且易于陷入局部最小等缺陷。提出了一种基于改进的蚁群模糊聚类的图像分割方法,给出了多种信息素的更新方式。针对算法循环次数多,计算量大的问题,综合考虑图像中像素的灰度,邻域平均灰度,梯度等特征来设置初始聚类中心进行蚁群模糊聚类。实验结果表明,该方法在图像分割中的确能够得到较好的分割结果。
- 汤可宗江新姿高尚
- 关键词:蚁群算法图像分割模糊聚类特征提取
- 基于K-均值与蚁群混合聚类的图像分割被引量:4
- 2011年
- 针对单一聚类算法在图像分割中容易陷入局部最优或有过分割现象,造成分割精确度低等问题,文章提出了基于K-均值聚类和蚁群聚类相结合的新算法。新算法先将K-均值算法作快速分类,根据K-均值分类结果更新蚂蚁各路径上的信息素,指导其他蚂蚁选择,以提高蚁群聚类算法的运行效率。实验结果证明,新算法在图像分割处理的精确度上较单一的K均值和蚁群聚类算法有很大提高。所以进一步表明该方法对于图像分割具有很好的通用性和有效性,是一种实用的、有前途的图像分割方法。
- 江新姿高尚
- 关键词:蚁群聚类K-均值聚类图像分割
- 改进的蚁群禁忌搜索混合算法被引量:3
- 2010年
- 蚁群算法作为一种全局搜索的方法,具有正反馈性、并行性、分布性、自组织性等特点,在求解复杂组合优化问题上具有强大的优势。但是,蚁群算法也存在一些不足之处:例如,算法需要较长的搜索时间、容易出现早熟停滞现象。为了更优地解决旅行商问题,改进单纯用蚁群算法求解旅行商问题的结果,通过蚁群算法、免疫算法和禁忌搜索算法自身的特点,分别对三者的优势和不足进行分析,提出一种将三者混合使用的求解旅行商问题的算法。
- 江新姿高尚
- 关键词:蚁群算法免疫算法禁忌搜索算法旅行商问题
- 高校图书馆读者阅读激励策略研究被引量:5
- 2017年
- [目的/意义]旨在促进高校图书馆读者阅读的策略。[方法/过程]分析高校图书馆阅读现状,提出激励阅读的策略。[结果/结论]通过优化构造阅读学习园地、创新个性化推荐服务、改进学科化服务、推广多元阅读、设立阅读积分、培养阅读榜样等方式,能促进读者养成优良的阅读习惯和正确的阅读方法,有效提高图书馆资源利用率。
- 江新姿
- 蚁群算法与免疫算法的混合算法被引量:12
- 2008年
- 蚁群算法是近些年来启发式算法研究的一个热点,在求解复杂组合优化问题上具有强大的优势。作为一种全局搜索的方法,它具有正反馈性、并行性、分布性、自组织性等特点。但是,蚁群算法也存在一些不足之处:例如,算法需要较长的搜索时间、容易出现早熟、停滞现象。针对上述不足,在深入研究蚁群算法的同时,又对免疫算法进行了一定的研究和分析后,针对蚁群算法中的个体蚂蚁缺乏识别问题特征信息的能力,将免疫算法中疫苗的思想引入到蚁群算法中,提出了蚁群算法与免疫算法的混合算法。将问题的特征信息作为疫苗注射给蚂蚁,使蚂蚁具有"免疫"的能力,旨在借鉴其他仿生算法的长处,利用其优点弥补蚁群算法的不足,从而提高蚁群算法的求解性能。
- 江新姿汤可宗高尚
- 关键词:蚁群算法免疫算法旅行商问题
- 一种求解旅行商问题的改进蚁群算法被引量:3
- 2007年
- 蚁群算法作为一种新型的优化算法,具有很强的适应性和鲁棒性,已广泛的应用于系统控制、人工智能、模式识别等工程领域。由于蚁群算法在搜索过程中易于陷入局部最优解,存在着加速收敛和早熟停滞现象的矛盾。文章针对这些问题,在基本蚁群算法的基础上,从参数的动态调整、信息量的更新规则、局部搜索策略进行相应的改进,引入信息素平滑机制,以求在加快收敛和防止早熟停滞之间取得较好的平衡。旅行商问题的仿真表明:改进后的蚁群算法具有较好的收敛性和稳定性,能够克服算法中早熟和停滞现象的过早出现。
- 汤可宗江新姿张磊高尚
- 关键词:蚁群算法旅行商问题信息素最优解
- 蚁群算法与遗传算法的混合算法
- 根据蚁群算法与遗传算法的特性,提出了求解旅行商问题的混合算法。首先由遗传算法生成信息素分布,然后由蚁群算法根据累计更新的信息素找出若干组解后,再经过遗传算法的交叉、变异操作,得到更有效的解.与模拟退火算法、标准遗传算法、...
- 高尚江新姿汤可宗
- 关键词:蚁群算法遗传算法旅行商问题混合算法
- 文献传递