【摘 要】
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为了提高蚁群算法的求解性能,从医学图像配准算法的思想出发,提出了一种基于互信息相似度的混合蚁群算法.为了表示最优路径和待配准路径之间的互信息熵,在蚁群算法的概率算子
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院,吉林财经大学信息学院
【基金项目】
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吉林省科技发展计划重点资助项目（20080319）, 吉林大学研究生创新基金资助项目（20111064）
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为了提高蚁群算法的求解性能,从医学图像配准算法的思想出发,提出了一种基于互信息相似度的混合蚁群算法.为了表示最优路径和待配准路径之间的互信息熵,在蚁群算法的概率算子中增加了一个新的相似度影响因子,从而可以增加原算法的全局搜索能力,同时可以加速算法在解空间的搜索速度.将该算法应用在旅行商问题上,根据旅行商问题的特定环境,对混合蚁群算法的算式进行了一定程度的化简,使得算法在解决此类问题时,相应的时间复杂度降低.通过实验与多种传统算法进行对比,结果表明该改进算法在求解性能和跳出局部最小解方面都有一定程度的提高.
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