小生境演化算法下的WDCT图像压缩方法

针对传统WDCT图像压缩编码算法频率卷曲参数的难选取问题,提出了小生境演化算法下的WDCT图像压缩方法(NEAWDCT).利用小生境演化算法全局寻优的特点,与WDCT图像压缩编码方法相结合,达到自适应选取最优频率卷曲参数的目的.针对频率卷曲参数特征,设计染色体编码方式及演化算子,以加快收敛速度.由于图像能量多集中于低频部分,选择特定范围内的数值初始化种群,不仅能加快算法收敛速度,还保留了种群的多样性.实验结果表明,利用新的NEAWDCT算法生成的WDCT矩阵能有效提高峰值信噪比.

一种改进的演化算法及其在求解复杂优化问题中的应用

针对传统演化算法在求解函数优化,特别是多峰函数优化问题中出现的早熟现象以及演化后期收敛速度慢等问题,提出了一种新的反序小生境演化算法。该算法采用小生境反序交叉算子,以进一步增强局部寻优的能力;引入一种并行演化算法机制,加强群体寻优能力;同时,根据定义域划分初始种群,增加初始种群的覆盖面积。通过仿真实验表明,与传统的小生境演化算法相比较,利用该算法求解复杂多峰函数优化问题能够明显提高问题的求解精度和收敛速度,而且能够得到所有的全局最优解,更好地避免了求解问题时的早熟现象,达到了较好的效果。