基于惯性权重调整的果蝇优化算法在WSN中的应用

目的:针对无线传感器网络随机部署节点的区域覆盖和传感器节点能量消耗问题,提出一种基于惯性权重余弦自适应调整策略的改进果蝇优化算法。方法:该算法在果蝇优化算法基础上,通过引入惯性权重的学习因子调整策略,在线调整算法的搜索步长。结果:增强了果蝇个体的自适应性及全局搜索能力,从而实现全局最优。结论:仿真实验表明,提出的改进果蝇优化算法不仅提高了收敛速度和全局搜索能力,还显著提升了WSN的覆盖率。

一种求解图像分割问题的限速-离散蜂群优化算法

为解决图像领域中的归一化彩色图像分割问题,提出一种限速-离散蜂群优化算法。根据问题模型将蜂群算法中的位置重新定义为离散化的位置,增加个体蜂的速度定义;引入一个限速过程,设计限速作用函数,增加种群的多样性,解决了算法早熟收敛的问题,同时在个体蜂的位置更新中采用自适应权重调整策略,提高算法稳定性和收敛速度。仿真实验结果表明,该算法在收敛速度和图像处理效果上优于标准蜂群算法,并验证了该算法在归一化彩色图像分割问题中的高效性和优越性。