基于差分进化策略的天牛须搜索算法及其应用

摘要：

针对天牛须搜索(BAS)算法收敛结果高度依赖单个个体、勘探能力弱、容易陷入局部最优解的问题,提出一种基于差分进化策略的天牛须搜索(BASD)算法.该算法使用佳点集方法初始化天牛种群,提高了算法的种群多样性;引入动态差分进化思想,设计了一种精英演化竞争指导策略,较好地平衡了算法的开采和勘探能力.通过14个基准函数对BASD算法进行测试,并与几种先进智能优化算法的优化结果进行比较.结果显示,BASD算法的优化性能整体更好.将BASD算法应用于图像增强中,结果表明,使用BASD算法增强后的图像灰度分布更均匀、分布范围更大.

关键词：天牛须搜索、差分进化、佳点集理论、图像增强

所属期刊栏目：45

分类号：TP306.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金11547026

在线出版日期：2023-06-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：920-930