【摘 要】
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回溯搜索优化算法(Backtracking Search Optimization Algorithm,BSA)是一种新兴的群智能算法,它最大的特点是其本身的回溯性,即具有记忆前代历史种群的功能。该特点使算法在每次迭代过程中能够同时利用当代信息和历史信息,来增强种群多样性。并且已经在电力系统、控制工程、图像处理等领域得到了广泛应用。但该算法提出的时间较短,在理论与应用方面的研究还存在很多不完善的地
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回溯搜索优化算法(Backtracking Search Optimization Algorithm,BSA)是一种新兴的群智能算法,它最大的特点是其本身的回溯性,即具有记忆前代历史种群的功能。该特点使算法在每次迭代过程中能够同时利用当代信息和历史信息,来增强种群多样性。并且已经在电力系统、控制工程、图像处理等领域得到了广泛应用。但该算法提出的时间较短,在理论与应用方面的研究还存在很多不完善的地方,算法本身也存在一些不足,如当算法的历史信息和当前信息相等时,算法易于陷入“早熟状态”。因此,如何提高算法的收敛速度以及拓展算法的应用领域是一个研究方向。本文所做的主要工作如下:(1)由于BSA算法的随机性较强,并且没有得到有利的引导,导致算法后期陷入局部最优,收敛速度有所下降。针对这些问题,本文提出了基于正余弦的反射变异策略的BSA算法(RSCBSA)。在这个算法中,设计了一个基于正余弦的反射变异策略,提高了算法的寻优能力和算法的收敛速度。(2)将基于正余弦反射变异策略的BSA算法与最大类间差算法进行了结合,提出了一种基于正余弦反射变异策略的回溯搜索优化算法的最大类间差算法,并将其用于求解图像分割问题。通过实验对比可以看出,改进后算法获得的评价指标更好,分割效果更佳。
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