基于烟花算法的平面视觉图像分块像素点压缩模型

为进一步提升图像压缩质量,降低图像存储空间的同时减少图像信息损失,提出基于烟花算法的平面视觉图像分块像素点压缩模型。采用基于图像纹理的自适应分块方式,通过不断对比分块图像的纹理复杂度与设定复杂度阈值,对平面视觉图像进行分块处理;经块截断编码方法获取分块平面视觉图像最优公共位图后,形成向量,利用烟花算法寻优出最优向量值以及对应位图的6个量化值,完成平面视觉图像分块像素点压缩。实验表明:该模型压缩后平面视觉图像与原始图像相比,色彩亮度几乎一致,图像信息几乎没有缺损,压缩后的图像峰值信噪比高。

烟花算法求解JSP问题的研究

烟花算法是一种新型智能优化算法,该算法模拟烟花在空中爆炸产生火花这一过程。烟花算法的求解过程包含两种机制:产生爆炸火花,从而实现算法的局部和全局寻优过程;产生高斯变异火花,从而增加种群的多样性以便将优良个体遗传到下一代。通过设计四个参数实验,分析了主要参数对算法求解能力的影响,找出求解作业车间调度问题的较优参数。最后通过对作业车间调度的标准问题进行仿真对比实验,证明了烟花算法求解作业车间调度问题的有效性和稳定性。

有关烟花数据算法求解JSP问题的讨论

烟花算法是一类新型的智能优化的算法,这种算法是对烟花在空中爆炸产生火花的过程进行模拟。烟花算法在求解的过程中,要有两个充分条件,其一是产生爆炸火花,在算法的布局的过程中实现全局和局部的优化,其二是产生高斯变异火花,从而实现种群的多样性,确保优良的个体可以得到遗传。分析不同的参数对算法的求解能力产生的影响,从而在车间调度的过程中可以产生最优的参数。在对作业车间调度分析的基础上,采用仿真实验的方式,确保算法求解的准确性和稳定性。

基于外卖配送路径优化的问题研究

外卖配送是当今一种新型行业,只有对配送路径的各方面进行优化,才能提高配送效率,降低成本,保证配送安全,增加收益。文章以食品外卖配送为例,研究分析如何基于烟花算法解决在安全性下外卖配送路径优化的问题,算法流程涉及应用C语言进行了编程运算。论文首先介绍了外卖配送路径优化的问题的产生,然后详细的介绍了烟花算法的原理,包括其爆炸和变异的原理。论文最后以C语言程序的结果为基础,对烟花算法中一些主要参数进行了分析,有效地解决了算法中存在的不足。从而实现了基于烟花算法对外卖配送路径优化问题的求解和编程。