多态细菌趋药性的传感器图像自动配准

传统的图像配准的相似性测度函数对噪声过于敏感,且需要先验知识约束。对此加以改进,提出一种新的相似性测度模型。为了对模型求解,引入一种新的优化算法——细菌趋药性算法,并对其做出改进,得到多态细菌趋药性算法。实验表明,修正的相似性测度模型对噪声免疫;同时多态细菌趋药性算法比精英遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、细菌群体趋药性算法等收敛更快,且能以更大概率收敛到全局最优。

多态细菌趋药性优化

在细菌群趋药性规则与细菌趋药性算法的基础上,提出一种新的函数优化算法——多态细菌趋药性算法。该算法克服了细菌趋药性算法收敛较慢、易陷入局部最优的不足,利用菌群之间的交互信息来修正其觅食过程。对不同函数优化结果表明该算法性能优于遗传算法、粒子群算法、细菌趋药性算法,是一种具有进一步研究价值的集群函数优化方法。