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嵌入趋化算子的PSO算法及其在多阈值分割中的应用

来源 :计算机科学 | 被引量 : 11次 | 上传用户：dingchuan646

【摘 要】

：

针对标准粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法在优化选择多阈值时易陷入局部最优等问题,提出一种嵌入趋化算子的PSO算法。首先针对标准PSO算法具有较强的全局寻优能力但局部搜索能力较差,而细菌觅食优化(Bacterial Foraging Optimization,BFO)算法具有较强的局部搜索能力的特点,将BFO算法中具有较强局部搜索能力的趋化算子嵌入到P

【作 者】

：

张新明 涂强 尹欣欣 冯梦清 

【机 构】

：

河南师范大学计算机与信息工程学院,河南省高校计算智能与数据挖掘工程技术研究中心

【出 处】

：

计算机科学

【发表日期】

：

2016年02期

【关键词】

：

粒子群优化算法 细菌觅食优化算法 图像分割 多阈值分割 Particle swarm optimization algorithm  Bacterial for 

【基金项目】

：

河南省重点科技攻关项目（132102110209）, 河南省基础与前沿技术研究计划项目（142300410295）资助.

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针对标准粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法在优化选择多阈值时易陷入局部最优等问题,提出一种嵌入趋化算子的PSO算法。首先针对标准PSO算法具有较强的全局寻优能力但局部搜索能力较差,而细菌觅食优化(Bacterial Foraging Optimization,BFO)算法具有较强的局部搜索能力的特点,将BFO算法中具有较强局部搜索能力的趋化算子嵌入到PSO算法中,形成一种嵌入趋化算子的PSO算法(Chemotaxis Operator embedded

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