用粒子群优化算法重构超二次曲面三维模型

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粒子群优化算法(详细易懂_很多例子)

惯性权重
1998年，Shi和Eberhart引入了惯性权重w，并提出动态调整惯性权重以平衡收敛的全局性和收敛速度，该算法被称为标准PSO算法惯性权重w描述粒子上一代速度对当前代速度的影响。w值较大，全局寻优能力强，局部寻优能力弱；反之，则局部寻优能力强。当问题空间较大时，为了在搜索速度和搜索精度之间达到平衡，通常做法是使算法在前期有较高的全局搜索能力以得到合适的种子，而在后期有较高的局部搜索能力以提高收敛精度。所以w不宜为一个固定的常数。
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粒子群算法的思想源于对鸟群捕食行为的研究．模拟鸟集群飞行觅食的行为，鸟之间通过集体的协作使群体达到最优目的，是一种基于Swarm Intelligence的优化方法。马良教授在他的著作《蚁群优化算法》一书的前言中写到：大自然对我们的最大恩赐！ “自然界的蚁群、鸟群、鱼群、羊群、牛群、蜂群等，其实时时刻刻都在给予我们以某种启示，只不过我们常常忽略了大自然对我们的最大恩赐！......”
社会经验部分
前次迭代中自身的速度
自我认知部分
粒子的速度更新主要由三部分组成：
c1,c2都不为0，称为完全型粒子群算法
完全型粒子群算法更容易保持收敛速度和搜索效果的均衡，是较好的选择．
粒子群算法的构成要素-最大速度
添加标题
第1步在初始化范围内，对粒子群进行随机初始化，
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第5步更新粒子的速度和位置，公式如下．
添加标题
第3步更新粒子个体的历史最优位置．
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第6步若未达到终止条件，则转第2步．
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包括随机位置和速度．
添加标题
第4步更新粒子群体的历史最优位置．
初始位置：

基于粒子群优化算法的多聚焦图像融合

基于粒子群优化算法的多聚焦图像融合
李爽;林立宇;陈荣元
【期刊名称】《光电工程》
【年(卷),期】2009(36)6
【摘要】现有融合方法的融合规则不能根据图像的后续使用目的进行自适应调整,不同融合方法的优点也不易综合,为解决这些缺点,提出一种基于粒子群优化算法的融合方法.该方法首先把利用DBSS(2,2)离散小波变换和梯度金字塔融合方法分别产生的图像一起作为初始粒子,然后根据后续处理的要求来构造由多个图像评价指标的加权和所组成的目标函数,再利用粒子群优化算法来优化目标函数从而获取最终的结果图像.两组实验从主观视觉和定量评价指标(标准方差、平均梯度、熵、空间频率,相关系数、均方交叉熵等)两方面证明了该方法的有效性.
【总页数】6页(P109-114)
【作者】李爽;林立宇;陈荣元
【作者单位】武汉大学,测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉,430079;武汉大学,测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉,430079;武汉大学,测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉,430079;湖南商学院,现代教育技术中心,长沙,410205
【正文语种】中文
【中图分类】TP391;TN91.73
【相关文献】
1.免疫粒子群优化算法在多聚焦图像融合中的应用 [J], 杨粤涛;曹峰;高伟林;张锋;
2.基于超像素级卷积神经网络的多聚焦图像融合算法 [J], 聂茜茜;肖斌;毕秀丽;李伟生
3.基于NSST和NLMF的多聚焦图像融合 [J], 吴剑;吴晓红;何小海;李林怡;卿粼波
4.基于NSST和NLMF的多聚焦图像融合 [J], 吴剑;吴晓红;何小海;李林怡;卿粼波
5.基于参数自适应PCNN和卷积稀疏的多聚焦图像融合 [J], 李致金;顾鹏;钱百青因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

如何实现粒子群优化算法求解二次规划问题

ｉｍａｇｅ１．ｃａｎｖａｓ．１ｉｎｅｔｏ（Ｏ，２７０）；
ｉｍａｇｅ１．ｃａｎｖａｓ．ＭｏｖｅＴｏ（１９９，Ｏ）：ｉｍａｇｅ１．ｃａｎｖａｓ．１ｉｎｅｔｏ（１９９，２７０）；
置，并求出适应度值。
从上述过程可知，粒子通过跟踪两个 “ 极值 ”来更新自己．
∥ 上面代码将让程序显示出最佳值
有兴趣的朋友，快快试一下吧。（作者：倪慧刚）
第一个就是粒子本身所找到的最优解，这个解叫做个体极值
ｌｌｌＩ最雌
／／防止ｆｌｏａｔｐｉｏｎｔｄｉｖｉｓｉｏｎｂｙｚｅｒｏ出现
ｉｆ（ａｂｓ（ｓｔｒｔｏｆ１０ａｔ（ＩａｂｅＩ２６．Ｃａｐｔｉｏｎ）一３．１４１５９２６５３５８９７９３２３８４６２６）＜ａｂｓ（ｓｔｒｔｏｆｌｏａｔ《ｌａｂｅＩ２７．Ｃａｐｔｉｏｎ）一３．１４１５９２６５３５８９７９３２３８４６２６））
口ｐａｔｒｉｅｌｅ＿ｌｏｃ＿ｆｉｔ。２）在迭代过程中，根据粒子群优化算法公式（见网络资
／／因为ｆｌｏａｔ的数值太小，

化学工程：化学工程基础学科

针对在三维重构过程中用ＬＭ（ｅｅ．．Ｌｖｎｂｒ．ｄｒｕｒｔ方法求解超二次曲面ｅｇｑＭａｑａｄ）参数拟合问题的不足，提出了用粒子群・优化算法来进行超二次曲面参数拟合的新方法．该文详细阐述了超二次曲面的三维表示特性，ＬＭ算法拟合超二次曲广面参数模型的分析，以及用粒子群优化算法拟合超二次曲面参数模型的原理、实现方法和实验结果．用粒子群优化算法对超二次曲面进行参数拟合，克服了ＬＭ方法的缺陷，取了满意的效果．图．４表５参９关键词：三维重构；超二次曲面；参数拟合
０６１３６１１８５０・６２０
基于ＭＡＳ的动态生产调度与控制及系统开发＝ｎｍｃｐｏｕｔｎｓｈｄｌｇＤｙａｉｒｄｃｏｃｅｕｉｉｎ
ａｄｃｎｏａｅｎＭＡＳｎｄｙｔｍｎｏｔｌｂｓｏｒｄａｓｓｅ
ｄｖｌｐｎ［，中］曹岩（ｅｅｍｅｔ刊ｏ／西安工业学
院，西安７０３）１０２，郭颜军，赵汝嘉，，小型微型计算机系统．０６，２（） —２ｏ７５．一
９４９９２～２
［，中］陈宝兴（刊／漳州师范学院计算机科学系，漳州３３０）６００，肖文俊，，应用数学学报．０６９２．６￣３７一２ｏ，２（） —３２６该文给出了一种方法用于构造紧优双环网络无限族（≥１，）并用此方法构造出了４族３紧优无限族，３族新的４紧优一．无限族，３族５紧优无限族及２族６．鸽

用粒子群优化算法重构超二次曲面三维模型

用粒子群优化算法重构超二次曲面三维模型
黄芳;樊晓平;罗熊
【期刊名称】《小型微型计算机系统》
【年(卷),期】2006(27)5
【摘要】针对在三维重构过程中用L-M(Levenberg-Marquardt)方法求解超二次曲面参数拟合问题的不足,提出了用粒子群优化算法来进行超二次曲面参数拟合的新方法.本文详细阐述了超二次曲面的三维表示特性,L-M算法拟合超二次曲面参数模型的分析,以及用粒子群优化算法拟合超二次曲面参数模型的原理、实现方法和实验结果.用粒子群优化算法对超二次曲面进行参数拟合,克服了L-M方法的缺陷,取了满意的效果.
【总页数】6页(P878-883)
【作者】黄芳;樊晓平;罗熊
【作者单位】中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,410083;中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,410083;中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,410083【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.用协同演化并行PSO重构扩展的超二次曲面模型 [J], 黄芳;樊晓平;瞿志华
2.基于二次曲面和自组织系统的自由曲面重构研究 [J], 许斌;唐立新;师汉民
3.基于二次曲面的点云数据三维重构 [J], 李耀辉;武志峰;宣兆成;
4.基于二次曲面的点云数据三维重构 [J], 李耀辉;武志峰;宣兆成
5.适用于三坐标测量系统的二次曲面重构方法 [J], 刘忠途;龙舟;宗志坚
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改进粒子群算法的三维空间路径规划研究

1 引言
三维空间路径规划是指在具有障碍物的三维环境中，按照预定义的评价标准，寻找一条从起始位置到目标位置的无碰撞最优（次优）路径[1]。目前，常用的三维路径规划算法主要有遗传算法[2]、D*算法[3]、粒子群算法（PSO）[4]和蚁群算法等[5]，其中 PSO 算法作为一种新的群
智能优化算法，因具有操作简单和易于实现等优点，近年来，被广泛应用于三维路径规划领域[6]。
Research on Three- Dimensional Space Path Planning Based on Improved Particle Swarm Optimization Algorithm YANG Chaojie, PEI Yijian, LIU Peng
Institute of Information, Yunnan University, Kunming 650500, China
Abstract：An adaptive chaotic particle swarm optimization algorithm（SACPSO）is proposed for three-dimensional space path planning. Firstly, the three-dimensional space environment modeling is carried out, and considers the three evaluation functions of path length, obstacle risk degree and path smoothness to formulate the fitness function. Then a new adaptive update strategy is proposed for the three control parameters in the algorithm, so as to dynamically adjust the global exploration and local exploitation capabilities of the algorithm. Finally, when the population falls into the local extremum, the proposed adaptive logistic chaotic map is used to optimize the global optimal particle and guide the population to jump out of the local extremum point. Comparing the algorithm with other improved particle swarm optimization algorithms, the results show that the algorithm uses fewer iterations when converging to the global optimal solution, and the quality of the generated path is higher, which effectively improves the computational efficiency and reliability of particle swarm optimization used in path planning problem in three-dimensional space. Key words：path planning; three-dimensional space; particle swarm; self-adaptive; Logistic chaotic map

求解二次规划的粒子群优化算法

求解二次规划的粒子群优化算法
徐丛丛;刘文斌;李响
【期刊名称】《南京工程学院学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2010(008)003
【摘要】粒子群是一种智能优化算法,通过群体中个体间的相互作用寻找复杂空间中的最优区域,二次规划是一类基本而又重要的非线性规划问题.本文讨论一种改进的粒子群算法求解二次规划问题,进行了数值试验,数值结果表明算法的有效性.【总页数】4页(P5-8)
【作者】徐丛丛;刘文斌;李响
【作者单位】南京中医药大学信息技术学院实验中心,江苏,南京210046;中国矿业大学理学院,江苏徐州221008;中国矿业大学理学院,江苏徐州221008
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.改进的和声搜索算法求解凸二次规划及线性规划 [J], 雍龙泉;贾伟;黎延海
2.基于光滑逼近函数的高阶牛顿法求解凸二次规划 [J], 雍龙泉;贾伟;黎延海
3.交替方向乘子法求解混合约束二次规划问题 [J], 刘琬纯;何洪津
4.Gauss回代交替方向法求解一类二次规划逆问题 [J], 李丽丹;张宏伟;张立卫
5.如何实现粒子群优化算法求解二次规划问题 [J], 王文举
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基于(μ+λ)演化策略的超二次曲面三维建模与分割

Ａｂｔａｔｓｒｃ
Ｆｏｈｅｄｓｒｔｎｒｅｕａａａｐｉｔ，ａｎｅｍｅｈｄｏｒｔｉｃｅｅａｄｉｒｇｌｒｄｔｏｎｓｗｔｏｆ３Ｄｄｌｎｎｅｍｏｅｉｇａｄｓｇｍｅａｉｎｗａｎｔｔｏｓ
ｍｅｈｏａｏｎｙａｈｉｖｈｅｅｆｃｉｅｍｏｌｇａｄｓｇｎａｉｎ，ｂｕｌｏｏｔｉｈｏｏｏｃｒｌｔｏｔｄｃｎｎｔｏｌｃｅｅｔｆｅｔｖｄｅｉｎｅｍｅｔｔｏｎｔａｓｂａｎｔｅｔｐｌｇｉｅａｉｎ
摘要针对离散不规则数据点的三维建模与分割，用超二次曲面参数模型作为初始化种子，合（＋Ａ演化策略结）来产生最佳初始化播种状态，采用最近邻方案对最佳初始化种子进行合并与分割．验结果表明，方法既产生了实该较好的建模与分割效果，又得到物体各部分之间的拓扑关系，作为物体识别的重要依据．可
ｐｒｐｓｄ．Ｂｙｕｉｇｔｅｓｐｒｕｄｉａａｔｉｄｌｓｉｉｉｌｓｅ，ｔｅｂｅｔｉｔａｅｄｎｔｔｓｏｏｅｓｎｈｕｅｑａｒｃｐｒｍｅｒｃｍｏｅｓａｎｔａｅｄｓｈｓｎｉｉｌｓｅｉｇｓａｅｗａ
ｏｔｉｅａｅｎｔｅ（＋）ｅｏｕｉａｙｓｒｔｇ，ｈｎｔｅｎａｅｔｅｈｏｉｇａｐｏｃｓｔｉｄｆｒｂａｄｂｓｄｏｈｎｖｌｏｒａｅｙｔｅｈｅｒｓｎｉｂｒｐｒａｈｗａｉｚｔｎｔｇｎｕｌｅｏ

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当 F (x0, y0, z0) = 1 时, 点落在超二次曲面的表面; 当 F (x0, y0, z0) > 1 时, 点落在超二次曲面的外面; 当 F (x0, y0, z0) < 1 时, 点落在超二次曲面的里面[7, 8]. 2. 3 用三维数据点来拟合超二次曲面参数模型
首先我们通过传感器得到物体表面的一组离散的三维数
Recon struct ion of Superquadr ic 3D M odels by Part icle Swarm O pt im iza t ion A lgor ithm
HU AN G Fang, FAN X iao 2p ing, LU O X iong
(C olleg e of Inf orm a tion S cience and E ng ineering , C en tra l S ou th U n iversity , C hang sha 410083, C h ina)
第 27 卷第 5 期 2006 年 5 月
小型微型计算机系统 M IN I- M ICRO SYST EM S
V o l127 N o. 5 M ay 2006
用粒子群优化算法重构超二次曲面三维模型
黄芳, 樊晓平, 罗熊
(中南大学信息科学与工程学院, 湖南长沙 410083) E2m ail: hfang@m ail. csu. edu. cn
超二次曲面矢量形式 (1) 变换成如下隐函数形式:
2
x a1
Ν2 +
y
2 Ν2
Ν2
Ν1 +
a2
2
z a3
Ν1 = 1
(2)
这个式子提供了一个三维点相对于超二次曲面表面的位置信
息. 如图 2 所示, 点到超二次曲面的欧拉距离 d 被定义成点到超二次曲面函数表面的距离, 且在点到超二次曲面中心点的
连线上.
图 2 点到超二次曲面距离示意图
d = r02rs = r0 12F 2Ν21 (x 0, y 0, z 0) =
r0
F
Ν1 2
(x
0,
y
0,
z
0)
21
(3)
上式表明, 对于空间中的任意一点, 我们要决定它相对于超二
次曲面的位置只要通过计算方程式 (2) 左边的值来得到. 设
(2) 左边为 F (x, y, z) 则有如下性质:
摘要: 针对在三维重构过程中用 L 2M (L evenberg2M arquardt) 方法求解超二次曲面参数拟合问题的不足, 提出了用粒子群优化算法来进行超二次曲面参数拟合的新方法. 本文详细阐述了超二次曲面的三维表示特性, L 2M 算法拟合超二次曲面参数模型的分析, 以及用粒子群优化算法拟合超二次曲面参数模型的原理、实现方法和实验结果. 用粒子群优化算法对超二次曲面进行参数拟合, 克服了L 2M 方法的缺陷, 取了满意的效果. 关键词: 三维重构; 超二次曲面; 参数拟合; L 2M 算法; 粒子群优化算法; 导向因子中图分类号: T P391 文献标识码: A 文章编号: 100021220 (2006) 0520878206
图 1 超椭圆族的各种表面形状图
= 0 时形状为直角正方体; 当 Ν1= 0、Ν2= 1 时形状为圆柱体. 很显然我们只需要用五个参数就能表示大量不同的形状[2, 6]. 在实际应用中我们必须将模型统一到环境坐标系统, 以描述整个物体环境. 因此, 可将超二次曲面矢量形式进行坐标变换, 即通过坐标平移与旋转产生新的矢量形式, 其模型参数共有 11 个[7]. 另外, 我们还可以通过其他方法来产生变形的超二次曲面, 以扩大模型的表示能力, 如锥化、弯曲和凹陷等[2]. 2. 2 点到超二次曲面的距离
(4)
通常从传感器获得的物体表面的三维点并没有形成一个全包
围形式, 而是集中在物体的某一个可视的侧面, 所以数据拟合
后可能会产生多组不同参数的超二次曲面模型, 导致模型的
不确定性. 为此 (4) 式中 a1a2a3 为全局形状约束因子, 以加强模型的约束[2, 6]. 另外, F Ν1 (x i, y i, z i) 21 这项在 (3) 式的基础上作了一点变化以加强数值的稳定性, 它同样由点到超二次曲面的欧拉距离来决定, 其关系式如下[2, 8]:
5 期
黄芳等: 用粒子群优化算法重构超二次曲面三维模型
879
数的优化问题. 其中最主要的原因是粒子群优化算法简单、性能稳定、效率高, 并且只有少量几个参数需要进行调整[4]. 粒子群优化算法的应用领域可划分为: 函数优化、神经网络训练、工业系统优化与控制以及其他遗传算法的应用领域[5]. 我们将粒子群优化算法用于对超二次曲面进行参数拟合, 克服了 L 2M 方法的缺陷, 取得了令人满意的效果.
F Ν1 (x i, y i, z i) 21=
d rs
ห้องสมุดไป่ตู้
d rs
+2
(5)
3 用L -M 算法拟合超二次曲面参数模型分析
3. 1 用L -M 算法求解非线性最小二乘优化问题的基本原理通过上面的分析, 超二次曲面模型参数的拟合问题被转
化成非线性最小二乘优化问题, 该问题求解的传统方法是用 L 2M 算法[1, 2, 6]. 下面我们来简要分析以下 L 2M 方法的原理, 以下为非线性最小二乘问题的模型:
2 超二次曲面的三维表示特性
在计算机图形学中, 用超二次曲面进行三维建模已经运
用多年. 作为超二次曲面的扩展它可以表示四类模型: 超椭
圆、超环、超单叶双曲面和超双叶双曲面, 其中只有超椭圆为
无孔全封闭表面, 所以在大多数情况下通常使用超椭圆来表
示物体的空间占有[6]. 我们的应用将超二次曲面的定义限定
Abstract: In th is p ap er, a new m ethod of sup erquad ric p a ram etric fitting by p a rticle sw a rm op tim iza tion a lgo rithm w a s p ropo sed. It a im ed a t rem edying the defect of sup erquad ric p a ram etric fitting p rob lem w h ich is so lved w ith L 2M (L evenberg2 M a rqua rd t) m ethod in 3D recon struction. T h is p ap er investiga ted 3D rep resen ta tion cha racteristic of sup erquad rics and the ana lysis of fitting sup erquad ric p a ram etric m odel u sing L 2M a lgo rithm. It p resen ted the p rincip le, im p lem en ting m ethod and exp erim en ta l resu lts of fitting sup erquad ric p a ram etric u sing p a rticle sw a rm op tim iza tion. T he resu lts show ed the effectiveness of the p ropo sed app roach. Key words: 3D recon struction; sup erquad rics; p a ram etric fitting; L evenberg2M a rqua rd t a lgo rithm ; p a rticle sw a rm op tim iza tion a lgo rithm ; gu ide facto r
据点, 然后用超二次曲面模型来恢复这一组点所包围的物体
形状. 这样就要选择一组合适的参数使得超二次曲面模型能
准确地表示物体形状. 很显然只有这些离散的点到超二次曲
面表面的距离越近模型就越精确. 考虑到全局误差最小, 我们
把它转化成非线性最小二乘优化问题来求解, 则有如下描述:
N
m in∑ i= 1
a1a2a3 F Ν1 (x i, y i, z i) 21 2
最能表示物体的整体特征的是它的空间占有属性, 即物体的容积模型. 用超二次曲面来表示物体的容积模型能有效地反映物体的空间占有属性. 由于超二次曲面的数学描述很稳定, 所以模型重构方法也很稳定. 超二次曲面能用高度压缩的数据来表示三维物体, 即用少量的参数来描述形状各异的
三维物体, 通常也叫做参数模型[2]. 所以三维建模的过程实际上是对超二次曲面进行参数拟合的过程. 这类问题的常规方法是把它转化成非线性最小二乘问题, 通常用 L 2M (L evenberg2M a rqua rd t) 方法来求解[1, 2, 6]. 但是, L 2M 方法不适用于目标函数非线性程度很高的大残量问题[3]. 很明显, 超二次曲面函数的非线性程度很高, 而且在实际应用过程中, 通过传感器采集到的物体图像数据或程距数据 (R ange D ata) 是一组离散的数据点不具有认知特性, 使得超二次曲面模型参数的初始状态不能确定. 所以用最小二乘法对超二次曲面函数进行数据拟合属于大残量问题. 我们的实验也表明用 L 2M 方法经常因收敛太慢而无法求解, 因此我们提出用粒子群优化算法来解决这一问题.
收稿日期: 2005201212 基金项目: 国家自然科学基金项目 (69975003) 资助; 湖南省自然科学基金项目 (05JJ 40130) 资助; 中南大学博士论文创新选题基金 (030618) 资助. 作者简介: 黄芳, 女, 1963 年生, 副教授, 博士研究生, 研究方向为虚拟现实技术, 计算机图形学, 演化计算; 樊晓平, 男, 1961 年生, 教授, 博士, 博士生导师, 研究向为虚拟现实技术, 机器人控制, 智能交通系统; 罗熊, 男, 1976 年生, 系统分析员, 博士研究生, 研究方向为虚拟现实技术, 计算机网络.