一种改进自适应权重稀疏区域立体匹配算法

立体匹配是根据两幅或者多幅具有一定视差的图像,获得图像之间视差图的过程.针对自适应权重立体匹配算法难以同时满足精度和速度的不足,提出一种符合人眼视觉特性的改进自适应权重稀疏区域立体匹配算法.首先对权重公式进行改进,改进后根据公式计算每个点的权重,其次对图像进行稀疏的区域匹配获得稠密视差图,然后将所得视差图进行左右一致性检测及遮挡填充,最后对视差图进行中值滤波,以去除孤立的误匹配点和噪声点.实验结果表明,改进方法比Yoon的自适应权重算法匹配效率提高了90多倍,比SSD精度提高了12.34%,能够快速的获得精确的视差图,满足系统对实用性的要求.

改进权重自适应GA及冷连轧轧制规程多目标优化

针对聚合多目标优化方法的权重难以确定的问题,提出了一种改进的权重自适应方法,并以遗传算法为基础对冷连轧轧制规程进行多目标优化.首先,结合某冷轧厂实际的轧制规程优化过程,选取等功率裕量、轧制能耗及带钢打滑概率作为优化目标,建立了冷连轧轧制规程的多目标优化模型.然后将改进的权重自适应遗传算法(GA)应用于不同规格的带钢轧制规程多目标优化中,结果表明,与实际应用的轧制规程相比,该方法有效的降低了3个目标函数的值;与权重自适应GA相比,改进的权重自适应GA的针对性更强,同时重要性高的目标收敛速度更快.

基于蚁群算法的施工项目工期-成本优化

工期-成本优化是施工项目计划的一个重要方面.它从实质上属于一类多目标优化问题.结合近年来提出的一种新的进化算法-蚁群算法(ACO),尝试对工期成本问题(TCTP)进行求解.通过与改进自适应权重方法(MAWA)的结合,ACO算法不仅可以找到最优解,还可以得到问题的帕雷托前沿.通过一个算例验证了算法的有效性,并和枚举法和遗传算法的计算结果进行了比较.结果表明蚁群算法对于工期成本优化问题的求解是十分适用的.