改进蚁群算法在电力线路检修计划中的应用

为了提高制定电力线路检修计划的效率,结合图论中的图着色问题,对辽宁省电力有限公司的线路检修计划进行了制定。在制定的过程中采用了改进的蚁群算法,其算法的核心是蚂蚁的数量随着迭代次数的不同由多变少,增强局部搜索能力,再由少变多,增强全局搜索能力。该算法利于跳出局部最优点,循环变化,在一定程度上防止在寻优过程中过早出现停滞现象。改进蚁群算法的优点是在求得满意解的基础上,大大提高了算法的速度。仿真实验结果表明,新算法的寻优效率优于基本的蚁群算法。

基于同质性和TASOM网络的边缘检测算法

本文提出了一种新的基于同质性和时间自适应自组织神经网络(TASOM)的边缘检测算法。算法首先利用同质性检测到图像的候选边缘点,并根据这些点构造TASOM网络结构;其次,利用Canny算子检测到的边缘点作为网络训练的特征点;最后,通过比较控制点和特征点调整TASOM网络的连接权,实现对网络神经元的自动添加和删减,达到保持边缘的连续性和删除冗余边缘点的目的。试验结果表明所提算法优于传统的边缘检测方法。