目标检测算法
计算机视觉中的目标检测与图像识别算法
计算机视觉中的目标检测与图像识别算法随着计算机科学和人工智能的发展，计算机视觉领域取得了巨大的进步。
目标检测与图像识别算法作为计算机视觉的重要组成部分，被广泛应用于图像处理、自动驾驶、安防监控等领域。
本文将介绍目标检测与图像识别算法的基本原理和现有的一些应用案例。
一、目标检测算法的基本原理目标检测算法是一种将图像中的目标物体准确定位并进行分类的技术。
下面简要介绍几种常见的目标检测算法。
1. Haar特征和级联分类器Haar特征是一种在图像中表示目标物体特征的算法。
通过计算图像的亮度差异和边缘信息，可以将目标物体与背景区分开来。
级联分类器是通过级联多个分类器来提高检测的准确率和速度，例如Viola-Jones算法就是基于这个思想。
2. HOG特征和支持向量机HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征是一种在图像中表示目标物体轮廓和纹理信息的算法。
通过计算图像中不同方向的梯度直方图，可以提取出物体的边缘特征。
支持向量机是一种常用的机器学习算法，通过构建一个二分类模型，可以将图像中的目标物体和背景进行分类。
3. 卷积神经网络卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种深度学习算法。
通过多层卷积、池化和全连接层的组合，可以有效地提取图像的局部特征和全局特征，从而实现目标检测和图像分类。
目前，一些基于CNN的目标检测算法，如YOLO和Faster R-CNN等，取得了很好的效果。
二、图像识别算法的基本原理图像识别算法是一种通过学习和推理来自动识别图像中的物体或场景的技术。
下面介绍几种常见的图像识别算法。
1. 特征提取和分类器特征提取是将图像中的像素点转化成数值特征的过程，常用的方法有颜色直方图、纹理特征和形状特征等。
分类器是通过学习一组样本数据来构建一个分类模型，可以将图像的特征和已知类别进行关联。
2. 深度学习算法深度学习算法是一种通过多层神经网络来模拟人脑进行图像识别的方法。
目标检测与图像分割算法介绍
实习过程中掌握的图像识别和计算机视觉算法引言:在当今数字化时代，图像识别和计算机视觉算法被广泛应用于各个领域，包括人工智能、医疗、自动驾驶、安防监控等。
作为一名实习生，我有幸参与了一个图像识别项目，并在实习期间掌握了一些关键的图像识别和计算机视觉算法。
在本文中，我将分享我在实习过程中所学到的内容，包括卷积神经网络、目标检测、图像分割等。
正文:一、卷积神经网络(CNN)卷积神经网络是图像识别和计算机视觉中最重要且常用的算法之一。
在实习期间，我研究并实践了卷积神经网络的基本原理和应用。
卷积神经网络的核心思想是模仿人类大脑中的视觉处理方式，通过多层次的卷积和池化操作，从图像中提取特征，并进行分类和识别。
卷积层负责提取图像的局部特征，池化层则进行降维和减少计算量。
在实习期间，我使用Python和深度学习框架TensorFlow搭建了一个简单的卷积神经网络模型，并通过对手写数字(MNIST)的识别任务进行训练和测试。
通过调整网络结构和参数，我逐步提高了模型的准确率和性能。
二、目标检测(Object Detection)目标检测是图像识别中的一个重要任务，它不仅可以定位和识别图像中的目标，还可以给出目标的边界框。
在实习期间，我了解了目标检测的基本原理和几种常见的目标检测算法。
其中，基于滑动窗口的目标检测算法是最早被提出和应用的方法之一。
该算法通过在图像上滑动不同尺寸和比例的窗口，并使用分类模型判断窗口中是否存在目标。
然而，这种方法计算量大，效率低下。
受此启发，我学习了更高效的目标检测算法，如基于候选区域的方法(R-CNN系列)和单阶段的检测算法(YOLO、SSD)。
三、图像分割(Image Segmentation)与目标检测类似，图像分割也是图像识别领域中的重要任务。
图像分割的目标是将图像中的每个像素分配到不同的类别，从而实现对图像的精细化处理和理解。
在实习期间，我学习了几种常见的图像分割算法，包括基于聚类的方法(K-means、Mean-Shift)和基于深度学习的方法(FCN、U-Net)。
列举三个目标检测算法
列举三个目标检测算法目标检测算法是计算机视觉领域的一项重要研究课题，其目的是识别图像或视频中存在的特定目标并标注其位置。
下面将介绍三种常见的目标检测算法：RCNN、YOLO和SSD。
一、RCNN（Region-based Convolutional Neural Networks）RCNN是目标检测领域的经典算法之一，其主要思想是先通过选择性搜索算法生成一系列候选框，再利用卷积神经网络（CNN）对每个候选框进行分类和位置回归。
RCNN的流程包括四个步骤：1）在输入图像上运行选择性搜索算法，得到一些候选框；2）对每个候选框进行裁剪和尺寸调整，使其适应CNN的输入要求；3）将裁剪后的候选框输入预训练好的CNN模型进行特征提取；4）利用提取到的特征进行分类和位置回归。
RCNN在目标检测任务中取得了较好的效果，但其速度较慢，不适用于实时场景。
二、YOLO（You Only Look Once）YOLO是一种实时目标检测算法，其主要特点是将目标检测任务转化为一个回归问题，通过一个卷积神经网络直接在输入图像上预测目标的类别和位置。
YOLO的核心思想是将输入图像划分为网格，并在每个网格上预测目标的类别和位置。
相比于RCNN等算法，YOLO具有以下优点：1）速度快，可以实时运行；2）单一模型可以直接预测多个目标；3）对小目标检测效果好。
然而，YOLO也存在一些问题，如对于小目标的检测效果不如其他算法。
三、SSD（Single Shot MultiBox Detector）SSD是一种结合了YOLO和RCNN的目标检测算法，其主要思想是在不同尺度的特征图上预测目标的类别和位置。
与YOLO类似，SSD也将输入图像划分为网格，但不同的是，SSD在每个网格上预测多个不同尺度和长宽比的候选框，并通过卷积操作预测每个候选框的类别和位置。
SSD的优势在于能够检测不同尺度的目标，并保持较高的检测精度。
然而，SSD在处理小目标时仍存在一定的困难。
目标检测算法分类
目标检测算法分类目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其主要任务是在图像或视频中确定物体的位置和类别。
目标检测算法可以分为两大类：基于传统机器学习的目标检测算法和基于深度学习的目标检测算法。
1. 基于传统机器学习的目标检测算法（1）滑动窗口检测法滑动窗口检测法是一种基于特征提取和分类器分类的方法。
它将不同大小的窗口移动到图像中，并使用分类器对每个窗口进行分类来确定物体的位置和类别。
该方法需要从图像中提取特征，常用的特征包括Haar、HOG、LBP等。
（2）视觉词袋模型视觉词袋模型是一种基于局部特征描述符构建视觉词汇表并使用SVM 分类器进行分类的方法。
该方法首先对图像进行分割，然后提取每个区域内的局部特征描述符，并通过聚类得到一组视觉词汇表。
最后使用SVM分类器对每个区域进行分类。
2. 基于深度学习的目标检测算法（1）R-CNN系列算法R-CNN系列算法是一种基于深度学习的目标检测算法，它采用两个阶段的方法：首先使用Selective Search等方法提取候选框，然后对每个候选框进行分类和回归。
该方法主要包括R-CNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN三个版本。
（2）YOLO系列算法YOLO系列算法是一种基于深度学习的端到端目标检测算法，它将目标检测问题转化为一个回归问题，并使用单个神经网络同时预测物体的类别和位置。
该算法具有速度快、精度高等优点，主要包括YOLOv1、YOLOv2和YOLOv3三个版本。
（3）SSD系列算法SSD系列算法是一种基于深度学习的目标检测算法，它使用多层特征图进行物体分类和位置预测，并通过多尺度预测来提高检测精度。
该方法具有速度快、精度高等优点，主要包括SSD和MS-SSD两个版本。
总之，在目标检测领域中，基于传统机器学习的方法逐渐被基于深度学习的方法所替代。
未来随着计算机硬件性能的提升以及深度学习技术的不断发展，目标检测算法将会更加精确、快速和实用化。
2024目标检测算法
2024目标检测算法
随着人工智能技术的不断发展，目标检测算法在计算机视觉领
域扮演着越来越重要的角色。
2024年，我们迎来了一场全新的目标
检测算法革命，这将彻底改变我们对于智能视觉的认知和应用。
2024目标检测算法的突破之处在于其融合了深度学习、强化学
习和自然语言处理等多种先进技术，使得算法在目标检测的准确性、速度和适用性上都有了质的飞跃。
首先，在准确性上，新算法利用
了更加精细的特征提取和更加智能的模型训练方法，使得在复杂场
景下目标的识别和定位能力得到了大幅提升。
其次，在速度上，新
算法采用了更加高效的计算架构和并行处理技术，使得在大规模数
据集上的检测速度大大提高，为实时应用提供了可能。
最后，在适
用性上，新算法将自然语言处理技术与目标检测相结合，实现了对
于语义信息的理解和利用，使得算法在复杂场景下的应用更加灵活
和智能。
2024目标检测算法的问世，将为各行各业带来巨大的改变。
在
智能交通领域，新算法将为自动驾驶汽车和交通监控系统提供更加
可靠的视觉识别能力，提高交通安全和效率。
在工业生产领域，新
算法将为机器人视觉系统和智能制造提供更加精准的目标识别和定
位能力，推动智能制造的发展。
在医疗健康领域，新算法将为医疗影像识别和疾病诊断提供更加准确和快速的支持，提高医疗诊断的水平。
总之，2024目标检测算法的问世将开启智能视觉的新纪元，为人工智能技术的发展带来新的机遇和挑战。
随着算法的不断完善和应用，我们相信智能视觉将会为人类社会带来更加美好的未来。
目标检测算法介绍
目标检测算法介绍目标检测是计算机视觉领域的一个重要任务，它旨在在图像或视频中准确地识别和定位多个感兴趣的目标。
目标检测算法是基于传统图像处理和深度学习的技术的发展而来的，它在许多领域有广泛的应用，例如自动驾驶、智能监控、视频分析等。
1.基于传统图像处理的方法基于传统图像处理的目标检测算法主要包括以下几个步骤：特征提取、目标分类和目标定位。
特征提取：传统的特征提取方法主要包括颜色直方图、梯度方向直方图、SIFT（尺度不变特征变换）等。
这些特征可以通过对图像进行滤波、采样、变换等操作得到，用于描述图像的局部或全局特征。
目标分类：目标分类是指将提取的特征与已知的目标模型进行比对，从而确定目标的类别。
常用的分类方法有SVM（支持向量机）、AdaBoost （自适应增强法）等。
这些方法通过训练分类器来建立目标模型，并利用特征与模型之间的相似度进行分类。
目标定位：目标定位是指确定目标在图像中的位置。
主要方法包括滑动窗口、HOG（方向梯度直方图）和图像分割等。
滑动窗口的方法通过在图像上以不同尺度和位置滑动窗口，判断窗口内是否存在目标。
而HOG方法则是通过计算图像中不同区域的梯度直方图，来确定目标的边界。
2.基于深度学习的方法随着深度学习的发展，基于深度学习的目标检测算法逐渐成为主流。
基于深度学习的目标检测算法主要包括两类：两阶段方法和一阶段方法。
两阶段方法：两阶段方法一般包括两个步骤：候选框生成和目标分类。
其中，候选框生成阶段通过使用一些先进的候选框生成方法，如R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等，得到感兴趣的候选框。
然后，目标分类阶段使用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，对候选框进行分类和定位。
一阶段方法：一阶段方法是指直接从输入图像中提取目标的位置和分类信息，而不需要显式地进行候选框生成。
YOLO（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）是目前比较流行的一阶段目标检测算法。
目标检测的算法
目标检测的算法目标检测是计算机视觉领域中的一项重要任务，其目的是识别和定位图像或视频中的特定目标。
目标检测算法是实现这一任务的关键，下面将介绍几种常用的目标检测算法。
一、基于滑动窗口的目标检测算法：滑动窗口算法是目标检测中最早也是最经典的算法之一。
该算法通过在图像上以不同的大小和比例移动窗口，然后在每个窗口中使用分类器来判断窗口内是否存在目标对象。
然而，滑动窗口算法计算量大，且对目标尺寸和比例变化不敏感。
二、基于特征的目标检测算法：基于特征的目标检测算法通过提取图像中的特征来进行目标检测。
其中，Haar特征是一种常用的特征表示方法，它通过比较图像中不同矩形区域的像素值之和来描述目标的特征。
该算法通过训练分类器来学习不同特征之间的权重，进而实现目标的检测。
但是，该算法对光照变化和姿态变化较为敏感。
三、基于深度学习的目标检测算法：近年来，深度学习在目标检测领域取得了显著的进展。
基于深度学习的目标检测算法主要有两类：基于区域的卷积神经网络（R-CNN）和单阶段检测器。
R-CNN算法通过在图像上生成候选区域，并使用卷积神经网络对每个候选区域进行特征提取和分类。
该算法在准确性方面表现出色，但速度较慢。
为了提高速度，Fast R-CNN算法和Faster R-CNN算法相继提出，分别通过共享卷积层和引入区域生成网络来优化算法结构。
单阶段检测器（如YOLO、SSD）在速度方面更具优势，它们通过将目标检测问题转化为图像分类和回归问题来实现快速检测。
这些算法通过在不同尺度和比例上预测目标的位置和类别，实现了实时目标检测。
四、基于注意力机制的目标检测算法：基于注意力机制的目标检测算法是近年来的研究热点。
该算法通过学习图像中不同区域的重要性权重，将注意力放在与目标相关的区域上，从而提高目标检测的准确性和效率。
这类算法可以根据任务需求灵活调整注意力机制，实现不同场景下的目标检测。
总结而言，目标检测是计算机视觉中的重要任务，涉及到滑动窗口法、基于特征的方法、基于深度学习的算法和基于注意力机制的技术。
8种目标检测算法
8种目标检测算法目标检测是计算机视觉领域中一个重要的任务，其目标是在图像或视频中准确地定位和识别出感兴趣的物体。
在过去的几十年中，研究者们提出了许多不同的目标检测算法，旨在提高检测的准确性和效率。
本文将介绍8种经典的目标检测算法，并对它们进行详细比较和分析。
1. R-CNN (Region-based Convolutional Neural Network)R-CNN是一种经典的目标检测算法，它通过两个步骤来进行目标检测：候选区域生成和分类。
首先，R-CNN使用选择性搜索（Selective Search）等方法生成一系列候选区域。
然后，每个候选区域被送入卷积神经网络（CNN）进行特征提取，并使用支持向量机（SVM）进行分类。
虽然R-CNN在准确性上表现良好，但其速度较慢。
2. Fast R-CNNFast R-CNN是对R-CNN的改进，主要通过引入全连接层来解决R-CNN中多次计算相同特征的问题。
Fast R-CNN首先将整个图像输入到CNN中获取特征图，然后根据候选区域的位置从特征图中提取相应的区域特征。
这些区域特征被送入全连接层进行分类和边界框回归。
相比于R-CNN，Fast R-CNN具有更快的速度和更好的检测性能。
3. Faster R-CNNFaster R-CNN是在Fast R-CNN的基础上进一步改进的算法。
它引入了一个称为“区域提议网络”（Region Proposal Network，RPN）的组件，用于生成候选区域。
RPN通过滑动窗口在特征图上移动，并预测每个位置是否包含目标以及对应的边界框。
生成的候选区域被送入Fast R-CNN进行分类和回归。
Faster R-CNN将目标检测任务拆分为两个子任务，从而实现了端到端的训练和推断。
4. YOLO (You Only Look Once)YOLO是一种非常高效的目标检测算法，它采用了完全不同于传统方法的思路。
YOLO将目标检测问题转化为一个回归问题：给定图像，直接在图像上划分网格，并预测每个网格中是否包含目标以及对应的边界框和类别概率。
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function MovingTargetDetectionByMMI() %Moving Target Detection%Based on Maximun Mutual Information %%EDIT BY PSL@CSU%QQ：547423688%Email：anyuezhiji@%2012-06-01%读文件Im1=imread('001.jpg');Im2=imread('002.jpg');Im3=imread('003.jpg');Im1=rgb2gray(Im1);Im2=rgb2gray(Im2);Im3=rgb2gray(Im3);tic;d12=GetDifferenceImg(Im2,Im1);d23=GetDifferenceImg(Im2,Im3);d=d12.*d23;se =;for i=1:4d = imfilter(d,se);endfor i=1:2d = medfilt2(d,);end%%d=abs((d12-d23).^0.7);d=uint8(d/max(max(d))*255);level = graythresh(d);BW = im2bw(d,level);s=regionprops(BW,'BoundingBox'); figure(1)subplot(2,2,1);imshow(uint8(d12/max(max(d12))*255));title('参考帧与前一帧的差值')subplot(2,2,2);imshow(uint8(d23/max(max(d23))*255));title('参考帧与后一帧的差值')subplot(2,2,3);imshow(BW);title('由前后帧得出的差值')subplot(2,2,4);imshow(Im2);%imshow(d);rectangle('Position',s(1).BoundingBox,'Curvature',,'LineWidth',2,'LineStyle','--','EdgeColor', 'r')title('参考帧与检测结果')%求相邻两帧重合部分差值主函数function outImg=GetDifferenceImg(R,F)=dwt2(R,'db1');=dwt2(F,'db1');CA1=uint8(CA1);CA2=uint8(CA2);fprintf('\n------PSO start\n');=PSO(CA1,CA2);while mi<1.2=PSO(CA1,CA2);endfprintf('tx:%f ty:%f ang:%f mi:%f\n',pa(1),pa(2),pa(3),mi);fprintf('------PSO end\n\n');%pa=;fprintf('------Powell start\n');mi_old=0;while abs(mi-mi_old)>0.01mi_old=mi;=powell(R,F,pa);endfprintf('------Powell end\n\n');time=toc;fprintf('tx:%.4f ty:%.4f ang:%.2f mi:%f\n',pa(1),pa(2),pa(3),mi);fprintf('time:%f\n',time);outImg=GetDifference(pa(1),pa(2),pa(3),R,F);%figure(6);imshow(outImg);%求相邻两帧重合部分差值function outImg=GetDifference(tx,ty,ang,R,F)=size(R);%R=im2double(R);F=im2double(F);theta=ang*pi/180; %旋转角度转弧度cx=floor(n/2); %旋转的中心点cy=floor(m/2);outImg=zeros(m,n);for j=1:mfor i=1:n%参考图像在浮动图像平移后的对应点% x=i-tx; %列% y=j-ty; %x=(i-cx)*cos(theta)-(j-cy)*sin(theta)+cx-tx;y=(i-cx)*sin(theta)+(j-cy)*cos(theta)+cy-ty;x1=floor(x);y1=floor(y);rval=R(j,i);%图像重合部分求差if(x1>=1&&x1<n&&y1 style="margin: 0px; word-break: break-all; word-wrap: break-word;">=1&&y1<m)dy=y1-y;dx=x1-x;%双线性插值fval=(F(y1+1,x1)-F(y1,x1))*dy+(F(y1,x1+1)-F(y1,x1))*dx+(F(y1+1,x1+1)+F (y1,x1)-F(y1,x1+1)-F(y1+1,x1))*dy*dx+F(y1,x1);outImg(j,i)=abs((rval-fval).^0.7*exp(-min()/20));%outImg(j,i)=abs((rval-fval).^2.5/(min()).^0.2);endendend%outImg=uint8(outImg/max(max(outImg))*255);%双线性插值求互信息function out=BI_mi(tx,ty,ang,R,F)=size(R);hist=zeros(256,256);ha = zeros(1,256);hb = zeros(1,256);%归一化到256级灰度% if max(max(r))~=min(min(r)) %max(max(a))结果是A中最大的元素，max(A)结果一个行向量，元素分别是A的每个列向量的最大的元素% r = (r-min(min(r)))/(max(max(r))-min(min(r)));% else% r = zeros(M,N);% end%% if max(max(f))-min(min(f))% f = (f-min(min(f)))/(max(max(f))-min(min(f)));% else% f = zeros(M,N);% end%% r = double(int16(r*255))+1;% f = double(int16(f*255))+1;R=R+1;F=F+1;theta=ang*pi/180; %旋转角度转弧度cx=floor(n/2); %旋转的中心点cy=floor(m/2);%求联合概率密度for j=1:mfor i=1:n%参考图像在浮动图像平移后的对应点% x=i-tx; %列% y=j-ty; %x=(i-cx)*cos(theta)-(j-cy)*sin(theta)+cx-tx;y=(i-cx)*sin(theta)+(j-cy)*cos(theta)+cy-ty;x1=floor(x);y1=floor(y);rval=R(j,i);%图像重合部分求差if(x1>=1&&x1<n&&y1 style="margin: 0px; word-break: break-all; word-wrap: break-word;">=1&&y1<m)dy=y1-y;dx=x1-x;%双线性插值fval=(F(y1+1,x1)-F(y1,x1))*dy+(F(y1,x1+1)-F(y1,x1))*dx+(F(y1+1,x1+1)+F (y1,x1)-F(y1,x1+1)-F(y1+1,x1))*dy*dx+F(y1,x1);hist(fval,rval)=hist(fval,rval)+1;endendend%下面求边缘概率密度for i=1:256ha(i)=sum(hist(i,: ));hb(i)=sum(hist(:,i));end%调用互信息函数out=MI(hist,ha,hb);%下面是求互信息的函数function mi=MI(hist,ha,hb)%hsum = sum(sum(hist));index = find(hist~=0);p=hist/hsum;Hab=sum(sum(-p(index).*log(p(index)))); %联合熵hsum = sum(sum(ha));index = find(ha~=0);p = ha/hsum;Ha = sum(sum(-p(index).*log(p(index)))); %边缘熵hsum = sum(sum(hb));index = find(hb~=0);p = hb/hsum;Hb = sum(sum(-p(index).*log(p(index)))); %边缘熵mi = Ha+Hb-Hab;%粒子群算法function =PSO(R,F)%粒子群算法%初始化D=3; %维数ps=30; %种群规模VRmin=ones(D,1)*-20; %最小速度VRmax=ones(D,1)*20; %最大速度VR=;%minmax = 1;pos=40*rand(ps,D)-20; %随机产生初始位置vel=8*rand(ps,D)-4; %产生随机速度% ps=15; %种群规模% VRmin=ones(D,1)*-10; %最小速度% VRmax=ones(D,1)*10; %最大速度% VR=;% %minmax = 1;% pos=20*rand(ps,D)-10; %随机产生初始位置% vel=4*rand(ps,D)-2; %产生随机速度%一些参数maxinterations=20; %最大迭代次数iw=1; %固定权重iw1 = 0.9; % 最大惯性权重iw2 = 0.4;iwe = 15;ac1=2;ac2=2;flagg=1;% ergrd=1e-5;% ergrdep=5; %% mv=4;%ergrd=1e-4;ergrdep=5; %mv=4;%%初始个体极值pbest=pos;%求初始全局极值for i=1:psp=pos(i,: ); %第i个粒子位置out(i)=BI_mi(p(1),p(2),p(3),R,F); %求函数值endpbestval=out; %每个粒子当前函数值=max(pbestval); %全局最优函数值gbest=pbest(idx,: ); %全局极值tr(1)=gbestval; %保存当前全局最优函数值% start PSO iterative procedurescnt=0; % counter used for updating display according to df in the optionscnt2=0; % counter used for the stopping subroutine based on error convergence %开始迭代for i=1:maxinterationsfor j=1:psif flagg==1 % randomization control, one random set for each particle at ea ch epochrannum1=rand(1);rannum2=rand(1);endp=pos(j,: ); %第i个粒子位置out(j)=BI_mi(p(1),p(2),p(3),R,F); %求函数值e(j)=out(j);%更新pbestif pbestval(j)<=e(j);%%%====pbestval(j)=e(j);pbest(j,: )=pos(j,: );end%更新gbest=max(pbestval);if gbestval<=iterbestval %%%===gbestval=iterbestval;gbest=pbest(idx1,: );endtr(i+1)=gbestval;te=i;%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%更新速度，位置%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%if i<=iwe %%%===iwt(i)=((iw2-iw1)/(iwe-1))*(i-1)+iw1; %惯性权重elseiwt(i)=iw2;end% iwt(i)=1;%%%%%%%%%%速度%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%if flagg==2 % 粒子的每个参数的随机数不同for dimcnt=1: Drannum1=rand(1);rannum2=rand(1);vel(j,dimcnt)=iwt(i)*vel(j,dimcnt)...+ac1*rannum1*(pbest(j,dimcnt)-pos(j,dimcnt))...+ac2*rannum2*(gbest(1,dimcnt)-pos(j,dimcnt));endelse % 粒子的每个参数的随机数相同vel(j,: )=iwt(i)*vel(j,: )...+ac1*rannum1*(pbest(j,: )-pos(j,: ))...+ac2*rannum2*(gbest(1,: )-pos(j,: ));end% 固定权重% vel(j,: )=iw*vel(j,: )...% +ac1*rannum1*(pbest(j,: )-pos(j,: ))...% +ac2*rannum2*(gbest(1,: )-pos(j,: ));%%%%%%%%%%位置%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% pos(j,: )=pos(j,: )+vel(j,: );%%%%%%%%%速度和位置范围％％％％％％％％％for dimcnt=1: Dif vel(j,dimcnt)>mvvel(j,dimcnt)=mv;endif vel(j,dimcnt)<-mvvel(j,dimcnt)=-mv;endif pos(j,dimcnt)>=VR(dimcnt,2)pos(j,dimcnt)=VR(dimcnt,2);endif pos(j,dimcnt)<=VR(dimcnt,1) %%%===pos(j,dimcnt)=VR(dimcnt,1);endendend %结束一次粒子循环temp=gbest';fprintf('%f,%f,%f,%f\n',temp(1),temp(2),temp(3),gbestval);Y(i)=gbestval;X(i)=i;% 收敛条件tmp1=abs(tr(i)-gbestval);if tmp1>ergrdcnt2=0;elseif tmp1<=ergrd %%%===cnt2=cnt2+1;if cnt2>=ergrdepbreakendendend %迭代结束fprintf('total interations:%d\n',i);%OUT=;pa=gbest;mi=gbestval;%POWELL优化算法function =powell(R,F,x)len=5; %搜索区间itmax=30; %最大循环次数e=1e-3; %允许误差%方向矢量矩阵存放d1,d2,d3三个方向矢量D=;%起始点%x0=;x0=x;fx0=BI_mi(x0(1),x0(2),x0(3),R,F);%fx0=pv_mi(x0(1),x0(2),-x0(3),R,F);%循环搜索for k=0:itmax%从起始点出发，沿d1方向搜索，得到最大值fx1,对应点x1 d1=D(1,: );=oneDimSearch(R,F,x0,d1,len);fprintf('%f, %f, %f, %f\n',x1(1),x1(2),x1(3),fx1);%从x1出发，沿d2方向搜索d2=D(2,: );=oneDimSearch(R,F,x1,d2,len);fprintf('%f, %f, %f, %f\n',x2(1),x2(2),x2(3),fx2);%从x2出发，沿d3方向搜索d3=D(3,: );=oneDimSearch(R,F,x2,d3,len);%加速方向dn=x3-x0;y=sum(dn.*dn);fprintf('%f\n',y);fprintf('%f, %f, %f, %f\n',x3(1),x3(2),x3(3),fx3);if y<=e %满足结束条件，退出循环%%%===pa=x3;mi=fx3;return;end%调整搜索方向%计算目标值下降最多的那个方向cha=;=max(cha);%xe=2*x3-x0;fe=BI_mi(xe(1),xe(2),xe(3),R,F);%fe=pv_mi(xe(1),xe(2),-xe(3),R,F);%这里求极大值if (fe<=fx0) || (2*(fx0-2*fx3+fe)*(fx0-fx3-maxcha)*(fx0-fx3-maxcha) >= (fx0-fe)* (fx0-fe)*maxcha)%不引入新的方向%%%===x0=x3; %下次搜索的新起点fx0=fx3;else %引进新的方向%以xn为起点沿dn进行搜索，得到下次搜索的新起点=oneDimSearch(R,F,x3,dn,len);%替换方向D(4,: )=dn;for i=j0:3D(i,: )=D(i+1,: );endendend %end forpa=x3;mi=fx3;%一维搜索。