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仿生群智能优化算法及在点云配准中的应用研究

仿生群智能优化算法及在点云配准中的应用研究

作者:马卫
出版社:东南大学出版社出版时间:2021-10-01
开本: 其他 页数: 194
本类榜单:自然科学销量榜
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仿生群智能优化算法及在点云配准中的应用研究 版权信息

仿生群智能优化算法及在点云配准中的应用研究 内容简介

本书针对布谷鸟搜索算法和人工蜂群算法,利用模式搜索趋化,全局侦察策略和二阶振荡机制等提出了新的改进的群智能优化算法以提高算法的性能,并应用于解决三维点云配准优化问题。(1)提出了一种基于模式搜索趋化的布谷鸟搜索算法。该方法采用全局探测和模式移动交替的模式搜索趋化策略,利用自适应竞争机制动态选择很优解数量,并结合优势集搜索机制加强局部搜索,仿真实验结果表明,其局部开采性能与寻优精度更具优势。(2)提出了一种基于全局侦察搜索的人工蜂群算法。该方法由侦察蜂大视域全局快速侦察,并引入预测与选择机制改进引领蜂和跟随蜂搜索策略,加强算法邻域搜索。仿真实验结果表明,算法的全局搜索性能增强,有效避免早熟收敛,提高了寻优精度。(3)提出了一种基于二阶振荡扰动的人工蜂群算法。该方法在雇佣蜂群觅食过程中,引入二阶振荡扰动策略,通过异步变化学习机制,增强局部开采性能加强求解精度。仿真实验结果表明,算法有效实现全局探索和局部开采的有效平衡,增强了搜索的适应性,该方法在点云配准中的应用中也取得了较好的结果。

仿生群智能优化算法及在点云配准中的应用研究 目录

**章 绪论 1.1 研究背景 1.2 仿生群智能优化算法研究现状 1.2.1 布谷鸟搜索算法研究现状 1.2.2 人工蜂群算法研究现状 1.3 本书研究思路 1.3.1 问题的提出 1.3.2 研究方案 1.4 本书研究工作 1.4.1 本书工作 1.4.2 本书结构 第二章 仿生群智能优化及点云配准相关研究进展 2.1 概述 2.2 局部开采 2.3 全局勘探 2.4 均衡搜索 2.5 点云配准 2.6 本章小结 第三章 基于模式搜索的布谷鸟搜索算法 3.1 引言 3.2 布谷鸟搜索算法及局限性 3.2.1 布谷鸟的生物机理 3.2.2 布谷鸟搜索算法原理 3.2.3 布谷鸟搜索算法的特点 3.2.4 CS算法求解全局优化问题的局限性 3.3 PSCS算法的基本策略 3.3.1 模式搜索趋化策略 3.3.2 自适应竞争排名构建机制 3.3.3 合作分享策略 3.4 计算机数值仿真实验结果与箅法比较 3.4.1 测试函数与评价标准 3.4.2 PSCS算法参数设置 3.4.3 PSCS与CS算法比较 3.4.4 与改进cS算法以及其他智能优化算法的比较 3.5 算法复杂性的分析与讨论 3.5.1 复杂性分析 3.5.2 讨论 3.6 算法在点云配准上的应用拓展 3.6.1 点云配淮优化模型 3.6.2 点云简化与特征点提取 3.6.3 基于模式搜索布谷鸟算法的点云配准优化 3.6.4 实验结果与算法比较 3.7 本章小结 第四章 基于全局侦察搜索的人工蜂群算法 4.1 引言 4.2 人工蜂群算法和侦察蜂的生物机理 4.2.1 蜜蜂的群体采蜜机理 4.2.2 人工蜂群优化算法的原理 4.2.3 人工蜂群优化算法的特点 4.2.4 侦察蜂全局快速侦察的生物机理 4.3 基于全局侦察策略改进的人工蜂群算法 4.3.1 相关定义 4.3.2 侦察蜂的全局侦察机制 4.3.3 觅食蜂的局部邻域搜索机制 4.3.4 SABC算法步骤 4.4 计算机数值仿真实验结果与讨论 4.4.1 侦察蜂规模系数对收敛的影响 4.4.2 SABC与ABC算法的实验对比 4.4.3 SABC与PS—ABC算法的实验对比 4.4.4 算法对维数变化的影响 4.4.5 与经典的不同算法的实验比较 4.4.6 计算时间复杂度分析 4.5 本章小结 第五章 基于二阶振荡扰动的人工蜂群算法 5.1 引言 5.2 基于二阶振荡扰动的人工蜂群算法 5.2.1 搜索机制 5.2.2 异步变化学习因子 5.2.3 基于目标函数值的选择寻优 5.3 数值仿真实验结果与分析 5.3.1 基准测试函数 5.3.2 参数设置 5.3.3 所提算法与其他算法的实验比较 5.4 二阶振荡扰动策略人工蜂群算法的点云配准优化 5.4.1 SOABC算法在点云配准中的应用 5.4.2 实验结果及算法分析 5.5 本章小结 第六章 总结与展望 6.1 本书工作总结 6.2 下一步研究方向 致{射 参考文献
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