基于蚁群算法的图像边缘检测_毕业设计答辩PPT
蚁群算法最全集PPT课件
采用智能优化算法，如遗传算法、粒子群算法等，对算法参数进行 优化，以寻找最优参数组合，提高算法性能。
04
蚁群算法的实现流程
问题定义与参数设定
问题定义
明确待求解的问题，将其抽象为优化 问题，并确定问题的目标函数和约束 条件。
参数设定
根据问题的特性，设定蚁群算法的参 数，如蚂蚁数量、信息素挥发速度、 信息素更新方式等。
动态调整种群规模
根据搜索进程的需要，动态调整参与搜索的蚁群规模，以保持种群 的多样性和搜索的广泛性。
自适应调整参数
参数自适应调整策略
根据搜索进程中的反馈信息，动态调整算法参数，如信息素挥发速 度、蚂蚁数量、移动概率等。
参数动态调整规则
制定参数调整规则，如基于性能指标的增量调整、基于时间序列的 周期性调整等，以保持算法性能的稳定性和持续性。
06
蚁群算法的优缺点分析
优点
高效性
鲁棒性
蚁群算法在解决组合优化问题上表现出高 效性，尤其在处理大规模问题时。
蚁群算法对噪声和异常不敏感，具有较强 的鲁棒性。
并行性
全局搜索
蚁群算法具有天然的并行性，可以充分利 用多核处理器或分布式计算资源来提高求 解速度。
蚁群算法采用正反馈机制，能够实现从局 部最优到全局最优的有效搜索。
强化学习
将蚁群算法与强化学习相结合，利用强化学习中的奖励机制指导 蚁群搜索，提高算法的探索和利用能力。
THANKS
感谢观看
蚂蚁在移动过程中会不断释放新 的信息素，更新路径上的信息素 浓度。
蚂蚁在更新信息素时，会根据路 径上的信息素浓度和自身的状态 来决定释放的信息素增量。
搜索策略与最优解的形成
搜索策略
毕业设计论文-基于蚁群算法的图像边缘检测-附代码
毕业设计论文-基于蚁群算法的图像边缘检测-附代码上海工程技术大学毕业设计(论文) 基于蚁群算法的图像边缘检测目录摘要 ...............................................................1 ABSTRACT .............................................................2 1 绪论 (3)1.1 研究背景 ...........................................................31.2 研究现状和发展方向 (4)6 1.3 研究目的和意义 .....................................................2 图像边缘检测概述 ..................................................... 7 2.1 边缘的定义及类型 ................................................... 8 2.2 常用的边缘检测方法 (10)2.3 其他边缘检测方法 .................................................. 15 2.3.1 基于小波变换的边缘检测 .......................................... 15 2.3.2 基于数学形态学的边缘检测 (16)17 2.4 传统边缘检测的不足 ................................................3 蚁群算法 ............................................................ 17 3.1蚁群算法的基本原理 (18)3.2 基于蚁群算法的图像边缘检测 ........................................21 4 实验结果及分析 ...................................................... 22 4.1 基于蚁群算法的图像边缘检测流程 .................................... 22 4.2 实验结果与性能分析 (26)4.2.1 参数对边缘检测的影响 ............................................ 294.2.2 与传统方法的比较 ................................................ 35 5 总结与展望 .......................................................... 37 参考文献 .............................................................. 39 附录 ................................................. 错误～未定义书签。
蚁群算法PPT
貌似是这个样子 的耶、、、、、
K-means算法
那我们就看下 基于信息素的 K-means算法咯！
Prat 3 Part 2 Part 1
Part 4
重复(2)(3) 计算对象 对调整后 直到各个 到中心的 的新类计 聚类中心 随机选择K 距离，将 算新的聚 不再发生 个对象作 变化 类中心 为初始聚 对象归到 最近中心 类中心
转移概率公式说明：
(t ) ij (t ) P (t ) ij sj (t ) sj (t )
ij
sS
S X s | dij R, s 1,...n表示分布在聚类中心 C j 内的数据对象集合；若 P (t ) P0 则 X i 归并到C ij
LOGO
呀呵？ 你怎么这次这么 聪明呢？
所以，我们 将蚁群和 K-means结合 起来！
哦，这和 爬山式的聚类算法 不是很相似吗？ 那它是不是也会 陷入局部最小呢？
基于信息素的K-means
改善 局部收敛！
K-means
数据对象
数据聚类
聚类中心
不同属性 蚂蚁
哎呀，着什么急啊! 好说好说！ 蚁群算法就是模拟 蚂蚁找食物嘛！
多啦A梦，救命啊！ 我要研究基于蚁群算法 的数据挖掘 啊！啊！啊！
1
首先呢， 蚁群算法的
1991年由M.Dorigo提出
发展 和研究现状
2 3 4 5
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2
α是一个衡量相异度 参数； d(Oi,Oj)是Oi和Oj的 距离；
2 f (Oi ) if f (Oi ) k2 Pd (Oi ) 1 if f (Oi ) k2S
毕业答辩-数字图像边缘检测算法的分析实现ppt课件
二、主要内容及工作
soble改进算子
❖ 针对Sobel算子存在的一些 不足，例如：数字图像边 缘定位精度不高，噪声抑 制力不高等，提出了改进 的soble 算法。
❖ 改进的soble算法在原有水 平和垂直模板的基础上新 增6个方向模板以确保提高 定位精度，并在此基础上 确定一个最佳阈值从而实 现对soble算子的改进。
使用差分方程对x和y方向上的 二阶偏导数近似 ，就成为能用来 近似拉普拉斯算子的卷积模板：
0 1 0 2 1 4 1
0 1 0
11
Laplacian算子实验结果分析
❖ 优点：利用二阶导数零交叉特性检测边缘，对图像中的阶跃 性边缘点定位准确
❖ 缺点：对噪声非常敏感，丢失一部分边缘的方向信息，造成 一些不连续的检测边缘，不能得到边缘的方向等信息。 12
1
图像边缘检测算法的分析与实现
一、研究背景及意义
二、主要内容及工作
算 法 的 研 究
经 典 边 缘 检 测
MATLAB soble
的
各 种
改 进 算 子
及 分 析
实 现
边 缘 检 测 算 子
2
一、研究背景及意义
❖ 背景意义：视觉是人类最重要的感知手段，图
像又是视觉的基础。而图像的边缘检测是图像分 割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析 领域十分重要的基础，是图像识别中提取图像特 征的一个重要属性。图像边缘检测技术起源于20 世纪20年代，60年代后期快速发展成为一门新兴 学科。图像理解和分析的第一步往往就是边缘检 测。目前它已成为机器视觉研究领域最活跃的课
T T
0
A
255
19
❖ 现在本文给出一种阈值的选择方法：经过Sobel算子检测后的 图像假设可以表示成：
使用蚁群算法进行图像分割报告
使用蚁群算法进行图像分割报告绪论蚁群算法是模拟蚂蚁群体觅食行为的仿生优化算法。
本文利用蚁群算法进行图像分割，提取目标图像的边缘路径，概括来说，是通过一定数量的人工蚂蚁根据图像的灰度值特性自由觅食，在觅食的过程中形成的信息素矩阵即代表了图像的边缘特征信息。
1 本例中蚁群算法的几个要素一幅图像中包括目标、背景、边界和噪声等内容，边缘提取的目的是要找出体现这些内容之间区别的特征量。
区别目标和背景的一个重要的特征是像素灰度，因此选用像素的灰度值作为主要特征。
另外，边界点或噪声点往往是灰度值发生突变的地方，而该点处的梯度体现出这种变化，是反映边界点与背景或目标区域内点区别的重要特征。
因此，在定义可见度因数时，一定要把梯度值作为首要特征。
1.1 确定初始蚂蚁数目蚁群算法是一种随机搜索算法，它通过多个候选解组成群体的进化过程来寻求最优解，在这个进化过程中，既需要每个个体的自适应能力，更需要群体的相互协作，这个相互协作，通过个体之间的信息交流来完成。
蚁群的数量越多，算法的全局搜索能力以及算法的稳定性越高，但是若蚂蚁数目较大，会使大量的曾被搜索过的解上的信息量的变化比较平均，信息正反馈的作用不明显，搜索的随机性虽然得到了加强，但收敛速度减慢，在本例中，蚂蚁数目取为图像像素数的开方值。
1.2 蚂蚁转移概率在蚁群算法的第n步，某一点处的蚂蚁转移到像素点（i，j）的概率主要由该点信息素浓度和能见度因数来决定，其计算公式为【1】：∑Ω∈--=ij j i n j i j i n j i n j i p βαβαητητ)()()()(,)1(,,)1(,)(,其中，i Ω表示蚂蚁k 下一步容许去的城市集合。
)(,n j i p 与1j i,-n τj i ,η成正比，1ji,-n τ为从像素点i ，j 的信息素因数，j i ,η为像素点i ，j 的能见度因数，α，β参数分别反映了蚂蚁在转移过程中，像素点所累积的信息素和像素点的启发信息，在蚂蚁选择转移时的相对重要性。
《蚁群算法介绍》课件
输出最优解和相关性能指标。
详细描述
这一步是将最优解和相关性能指标输出，以 便于对算法的性能进行分析和评估。
04
蚁群算法的性能分析
收敛性分析
收敛速度
蚁群算法在优化问题中的收敛速度取决于初始信息素分布、蚂蚁数量、迭代次数等因素 。
最优解质量
蚁群算法在某些问题上可能找到全局最优解，但在其他问题上可能只能找到近似最优解 。
VS
详细描述
这一步是生成初始解的过程，需要按照设 定的规则，将蚂蚁随机放置在解空间中， 并初始化每条路径上的信息素。
迭代优化
总结词
通过蚂蚁的移动和信息素的更新，不断优化 解的质量。
详细描述
这一步是蚁群算法的核心部分，通过模拟蚂 蚁的移动和信息素的更新机制，不断迭代优 化解的质量，最终找到最优解。
结果
多目标优化问题的蚁群算法
针对多目标优化问题，蚁群算法需要 进行相应的改进。
VS
多目标优化问题要求算法在满足多个 冲突目标的同时找到最优解。这需要 对蚁群算法进行相应的调整，以适应 多目标优化的特性。例如，可以通过 引入权重因子来平衡各个目标之间的 矛盾，或者采用非支配排序方法对解 进行分层处理，以便更好地处理多目 标优化问题。
蚁群算法的优化目标
寻找最短路径
蚁群算法的主要目标是找到起点到终 点之间的最短路径，这在实际应用中 可用于解决如旅行商问题、车辆路径 问题等优化问题。
平衡搜索与探索
蚁群算法需要在搜索和探索之间取得 平衡，以避免陷入局部最优解，提高 算法的全局搜索能力。
03
蚁群算法的实现步骤
问题建模
总结词
将实际问题抽象为蚁群算法能够解决的问题模型。
蚂蚁根据局部信息素浓度选择移动方向，倾向于选择信息素浓度较高的路径。
基于蚁群模糊聚类算法的图像边缘检测
基于蚁群模糊聚类算法的图像边缘检测黄红星1 苗 京21，2武汉大学数学学院信息与计算科学系，武汉 430072E-mail：hhx825@摘要本文提出了一种基于蚁群动态模糊聚类算法的图像边缘检测。
算法将蚁群算法与模糊C均值聚类有机的结合，实现了基于改进的目标函数聚类分析。
对比实验表明，该算法具有很强的模糊边缘和微细边缘检测能力。
关键词数据挖掘 蚁群算法 模糊C-均值聚类 边缘检测文献标志码 A 中图分类号TP181Fuzzy Clustering Analysis Based on Ant Colony Algorithm for Image Edge DetectionHuang Hongxing1Miao Jing21,2 College of Mathematics， Wuhan University， Wuhan 430072Abstract: This paper proposes a method of dynamic fuzzy clustering analysis based on ant colony algorithm for image edge detection .The algorithm combines ant colony algorithm with fuzzy C-means clustering organically and realizes clustering analysis based on improved function. Compared experiments show that the algorithm can correctly detect the fuzzy edge and exiguous edge.Keywords: date mining， ant colony algorithm，fuzzy C-means clustering , edge detection1引言数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的但又是潜在有用的信息和知识的过程。
基于蚁群算法的图像边缘检测-毕业设计答辩PPT
正反馈
自然界中的真实蚂蚁在寻找食物的过程中，会分泌相应的信息素，时 间越短，次数越多，信息素量也就会越强。蚂蚁就是通过路径上信息素浓 度的强弱来选择下一个即将行走的路径，最终找到巢穴到食物的最短路径 。这个过程就是所谓的正反馈。
分布式计算
将人工蚂蚁分布在问题空间的各个节点上，每只人工蚂蚁开始独立构
增强：突出图像中梯度幅度值有显著变化的点
检测：确定边缘点
定位：在亚像素分辨率上确定边缘位置和方位
10 10
目录
Contents
工作安排
Part One
研究背景和目的
Part Two
图像边缘检测
Part Three
蚁群算法
Part Four
实验结果及分析
Part Five
总结
Part Six
2021/7/18
21 21
目录
Contents
工作安排
Part One
研究背景和目的
Part Two
图像边缘检测
Part Three
蚁群算法
Part Four
实验结果及分析
Part Five
总结
Part Six
2021/7/18
为了进一步探讨参数改变对蚁群算法边缘 检测结果的影响，下面对十组数据进行了 分析比对，其数值设定如下表所示：
α=10，β=0.1，ρ=0.1
α=10，β=0.1，ρ=0.05
26 26
目录
Contents
工作安排
Part One
研究背景和目的
Part Two
图像边缘检测
Part Three
蚁群算法pt课件.ppt
，则以概率
pij
ij (k 1) , j T ij (k 1)
， pij 0, j T
lT
到达j，L(s) L(s) { j},i : j；若L(s) N且T {l | (i,l) A,l L(s)}{i0}
则到达 i0, L(s) L(s) {i0},i : i0; 重复STEP 2。 16
9
2 简化的蚂蚁寻食过程
假设蚂蚁每经过一处所留下的信息素为一个单位，则经过36个时间单位 后，所有开始一起出发的蚂蚁都经过不同路径从D点取得了食物，此时ABD 的路线往返了2趟，每一处的信息素为4个单位，而 ACD的路线往返了一趟， 每一处的信息素为2个单位，其比值为2：1。
寻找食物的过程继续进行，则按信息素的指导，蚁群在ABD路线上增派一 只蚂蚁（共2只），而ACD路线上仍然为一只蚂蚁。再经过36个时间单位后， 两条线路上的信息素单位积累为12和4，比值为3：1。
一个排列， in1 i1
。
12
4 蚁群算法与TSP问题
TSP问题的人工蚁群算法中，假设m只蚂蚁在图的 相邻节点间移动，从而协作异步地得到问题的解。每 只蚂蚁的一步转移概率由图中的每条边上的两类参数 决定：1 信息素值，也称信息素痕迹。2 可见度，即 先验值。
信息素的更新方式有2种，一是挥发，也就是所 有路径上的信息素以一定的比率进行减少，模拟自然 蚁群的信息素随时间挥发的过程；二是增强，给评价 值“好”(有蚂蚁走过)的边增加信息素。
2
蚁群优化算法研究背景
群智能理论研究领域有两种主要的算法：蚁群算法 (Ant Colony Optimization, ACO)和微粒群算法 （Particle Swarm Optimization, PSO）。前者是 对蚂蚁群落食物采集过程的模拟，已成功应用于许多 离散优化问题。微粒群算法也是起源于对简单社会系 统的模拟，最初是模拟鸟群觅食的过程，但后来发现 它是一种很好的优化工具。
《蚁群算法》PPT
Thank you so much for your time,and have a nice day.
可选路径较少，使种群陷入局部最优。
信息素重要程度因子
蚂蚁选择以前已经走过的路可能性较大， 会使蚁群的搜索范围减小容易过早的收
容易使随机搜索性减弱。
敛,使种群陷入局部最优。
启发函数重要程度因子 虽然收敛速度加快,但是易陷入局部最优
蚁群易陷入纯粹的随机搜索，很难找到 最优解
信息素挥发因子
各路径上信息素含量差别较小，收敛速 信息素挥发较快,容易导致较优路径被排除 度降低
2.并行的算法
每只蚂蚁搜索的过程彼此独立，仅通过信 息激素进行通信。 在问题空间的多点同时开始进行独立的解 搜索，不仅增加了算法的可靠性,也使得算 法具有较强的全局搜索能力。
3
蚁群算法的基本步骤
1）初始化参数；2）构建解空间；3）更新信息素；4）判断终止与迭代。
3 蚁群算法的基本步骤
优化问题与蚂蚁寻找食物的关系
0.04
0.04
0.92 到城市1 到城市3 到城市5
3.3 更 新 信 息 素
蚂蚁访问完所有城市之后，进行信息素的更新。信息素的更新包括挥发和蚂蚁的产生，由以下 公式决定：
第 t+1 次 循 环 后 城 市 i 到 城市j上的信息素含量
信息素残留系数=1-信息素挥发因子
ij (t 1) (1 ) ij (t) ij , (0 1)
2.2 蚁 群 算 法 的 特 点
1.自组织的算法
自组织:组织力或组织指令是来自于系 统的内部。 在抽象意义上讲，自组织就是在没有外 界作用下使得系统嫡减小的过程(即是 系统从无序到有序的变化过程)。
蚁群算法GBASPPT课件
• 引言 • 蚁群算法的基本原理 • 蚁群算法的改进与优化 • 蚁群算法与其他算法的比较 • 蚁群算法的实例分析 • 结论与展望
01
引言
什么是蚁群算法
总结词
简述蚁群算法的定义和模拟对象。
详细描述
蚁群算法是一种模拟自然界中蚂蚁觅食行为的优化算法，通过模拟蚂蚁在寻找 食物过程中的行为，利用正反馈机制，寻找问题的最优解。
信息素的更新
蚂蚁在移动过程中会释放新的信息素 ，增加路径上的信息素浓度。信息素 浓度越高，表示该路径越被推荐，吸 引更多蚂蚁选择。
蚂蚁的移动规则
01
02
03
随机移动
蚂蚁在移动过程中有一定 的随机性，避免陷入局部 最优解。
避免重复路径
蚂蚁会尽量避免重复已经 走过的路径，以探索新的 解空间。
路径选择
蚂蚁根据信息素浓度和启 发式信息（如距离、方向 等）来选择移动路径。
启发式信息的引入
启发式信息
在蚁群算法中引入启发式信息，可以指导蚂蚁的移动方向， 提高算法的搜索效率。常见的启发式信息包括距离、方向、 障碍物等。
启发式信息的作用
启发式信息可以帮助蚂蚁快速找到目标点，避免陷入局部最 优解，提高全局搜索能力。同时，启发式信息还可以指导蚂 蚁在搜索过程中进行路径选择和调整，提高算法的稳定性和 可靠性。
蚂蚁数量和迭代次数的选择
蚂蚁数量和迭代次数的作 用
蚂蚁数量和迭代次数是蚁群算法的两个重要 参数，它们决定了算法的搜索能力和效率。 蚂蚁数量决定了算法中参与搜索的蚂蚁数量 ，而迭代次数决定了算法的搜索深度。
选择蚂蚁数量和迭代次数 的方法
选择合适的蚂蚁数量和迭代次数是蚁群算法 的关键。可以根据问题的规模和复杂度来确 定蚂蚁数量和迭代次数。一般来说，蚂蚁数 量不宜过多或过少，而迭代次数则应足够深 ，以保证算法能够找到最优解。同时，也可 以根据算法的实际运行情况，动态调整蚂蚁
《蚁群算法》课件
目
CONTENCT
录
• 蚁群算法简介 • 蚁群算法的基本原理 • 蚁群算法的实现过程 • 蚁群算法的改进策略 • 蚁群算法的性能评价 • 蚁群算法的应用案例
01
蚁群算法简介
蚁群算法的基本概念
蚁群算法是一种模拟自然界中蚂蚁觅食行为的优化 算法，通过模拟蚂蚁的信息素传递机制来寻找最优 解。
02
蚁群算法的基本原理
信息素的挥发与更新
信息素挥发与更新是蚁群算法中一个重要的过程，它影响着蚂蚁 的移动和信息传递。
在蚁群算法中，信息素是蚂蚁之间传递的一种化学物质，用于标 识路径的优劣。信息素会随着时间的推移而挥发，同时蚂蚁在移 动过程中会释放新的信息素。挥发和更新的过程是动态的，影响 着蚂蚁对路径的选择。
要点一
总结词
信息素更新规则是蚁群算法中的重要环节，通过改进信息 素更新规则，可以提高算法的性能。
要点二
详细描述
在蚁群算法中，信息素更新规则决定了蚂蚁在移动过程中 如何更新信息素。改进信息素更新规则可以提高算法的全 局搜索能力和局部搜索能力。例如，可以采用动态调整策 略，根据蚂蚁的移动路径和状态动态调整信息素的更新量 ，或者采用自适应策略，根据问题的特性和求解结果自适 应地调整信息素更新规则，以提高算法的性能。
详细描述
在蚁群算法中，信息素挥发速度决定了信息素消散的快慢。较慢的挥发速度可以使信息素积累，有利于增强算法 的全局搜索能力；较快的挥发速度则有利于算法的局部搜索。通过调整信息素的挥发速度，可以在全局搜索和局 部搜索之间取得平衡，提高算法的效率和稳定性。
蚂蚁数量与移动规则的调整
总结词
蚂蚁数量和移动规则是蚁群算法中的重要参数，通过调整这些参数，可以改善算法的性 能。
蚁群算法及案例分析.pptx
1、蚂蚁在路径上释放信息素。
2、碰到还没走过的路口，就随机挑选
一条路走。同时，释放与路径长度有
关的信息素。
3、信息素浓度与路径长度成反比。后
来的蚂蚁再次碰到该路口时，就选择
信息素浓度较高路径。
4、最优路径上的信息素浓度越来越
大．
5、最终蚁群找到最优寻食路径。
第2页/共14页
蚁群算法原理
模型普适性不强，不能直接
应用于实际优化问题
正反馈、较强的鲁棒性、全
局性、普遍性
局部搜索能力较弱，易出现
停滞和局部收敛、收敛速度
慢等问题
优良的分布式并行计算机制
长时间花费在解的构造上，
导致搜索时间过长
易于与其他方法相结合
算法最先基于离散问题，不
能直接解决连续优化问题
蚁群算法的
特点
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蚁群算法的特点及应用领域
L_ave=zeros(NC_max,1);
%各代路线的平均长度
while NC<=NC_max
%停止条件之一：达到最大迭代次数
% 第二步：将m只蚂蚁放到n个城市上
Randpos=[];
for i=1:(ceil(m/n))
Randpos=[Randpos,randperm(n)];
end
Tabu(:,1)=(Randpos(1,1:m))';
DrawRoute(C,Shortest_Route)
Tabu(i,j)=to_visit;
end
subplot(1,2,2);
end
plot(L_best)
hold on
if NC>=2
plot(L_ave)
ch2智能理论--蚁群算法PPT课件02
72个时间单位后，两条线路上的信息素单位积累为12和4， 比值为3:1。
若按以上规则继续，蚁群在ABD路线上再增派一只蚂蚁(共 3只)，ACD路线上仍然是一只蚂蚁。
再36个时间单位后，两条线路上的信息素单位积累为24和6 ，比值为4：1。
若继续进行，按信息素指导，最终所有蚂蚁会放弃ACD路 线，都选择ABD路线，这就是正反馈效应。
这种改进型算法能以更快的速度获得更好的解。但是若选择的精英过多，则算法会 由于较早收敛于局部次优解，而导致搜索的过早停滞。
寻找路径时，在路径上释放出一种特殊的信息素。
碰到没有走过的路口，随机挑选一条路径，并释放出与路 径长度有关的信息素。
路径越长，释放的激素浓度越低。
后来的蚂蚁再次碰到这个路口的时候，选择激素浓度较高 路径概率相对较大。
1
1
6
1 24
0 1 12
1 24 0
1 24 16
1 24 1 6 1 24
0
0 1 12 1 12 1 12
0
1 1
12 12
0 1 12
1 12 0
1
12
1 12
1 1 2 1 1 2 1 1 2
0
k
1k1ijk1w k 1 i,j是 w 上 的 一 条 弧
148 148 0 524
196 196 0 1148
148 524 148
0
196 1148 196
0
信息素的更新有2种方式：
• 挥发——所有路径上信息素以一定比率减少 • 增强——给评价值“好”(有蚂蚁走过)的边增加信息素
STEP 0 对n个城市的TSP问题，N 1 ,2 ,...,n A i,ji,j N
基于蚁群算法的图像边缘检测PPT课件
第15页/共42页
蚂蚁的记忆与禁忌表
记忆长度 = 1
记忆长度 = 10
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蚁群规模和初始分布
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蚁群算法边缘检测模 型
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蚁群算法的基本原理 • 蚁群算法是一项基于蚁群特点的群智能技术，最早由Marco Dorigo等人
于1992年提出，称之为蚂蚁系统(ant system，AS)，用于解决在图中寻 找最优路径问题，即旅行商问题(TSP) 。 • 蚁群算法模拟了自然界蚂蚁的觅食过程，它们起初随机地移动，当找到食 物后，在返回蚁群的途中分泌一种信息素(pheromone)，吸引其他蚂蚁 趋向于选择该路径，从而对路径进行巩固和加强。 • 这样，当一只蚂蚁在蚁群与食物之间找到了一条最佳（最短）路径，其他 蚂蚁也随之选择同样的路径，这种正反馈机制使得蚁群最终会趋向于一条 路径。蚁群算法正是模拟了这种群体行为来解决多种多样的问题。
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蚁群规模和初始分布
n
fi
Tstart i1 n
第18页/共42页
蚁群规模和初始分布
Lena 原图
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蚁群规模和初始分布
512只蚂蚁，随机分布方式
9325只蚂蚁，随机分布方式
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蚁群规模和初始分布
3*3均匀分布方式（自动计算 3*3智能方式（自动计算出蚂
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阈值的选择
• 蚁群算法运行之后，需要对其进行阈值化，即根据设定的阈值，将蚁群释放的信 息素量所对应的边缘图像按照每个像素的灰度值大小转换为二值图像，经过这步 我们便可得到边缘结果。
毕业论文答辩--蚁群算法研究及应用PPT32页
1
0
、
倚
南
窗
以
寄
傲
，
审
容
膝
之
易
安
。
31、只有永远躺在泥坑里的人，才不会再掉进坑里。——黑格尔 32、希望的灯一旦熄灭，生活刹那间变成了一片黑暗。——普列姆昌德 33、希望是人生的乳母。——科策布 34、形成天才的决定因素应该是勤奋。——郭沫若 35、学到很多东西的诀窍，就是一下子不要学很多。——洛克
文 家 。汉 族 ，东 晋 浔阳 柴桑 人 （今 江西 九江 ） 。曾 做过 几 年小 官， 后辞 官 回家 ，从 此 隐居 ，田 园生 活 是陶 渊明 诗 的主 要题 材， 相 关作 品有 《饮 酒 》 、 《 归 园 田 居 》 、 《 桃花 源 记 》 、 《 五 柳先 生 传 》 、 《 归 去来 兮 辞 》 等 。
毕业论文答辩--蚁群算法研究及应用
6
、
露
凝
无
游
氛
，
天
高
风
景
澈
。Hale Waihona Puke 7、翩翩新 来燕，双双入我庐 ，先巢故尚在，相 将还旧居。
8
、
吁
嗟
身
后
名
，
于
我
若
浮
烟
。
9、 陶渊 明（ 约 365年 —427年 ），字 元亮， （又 一说名 潜，字 渊明 ）号五 柳先生 ，私 谥“靖 节”， 东晋 末期南 朝宋初 期诗 人、文 学家、 辞赋 家、散
蚁群算法PPT课件
13.04.2020
9
2…蚁群算法及其在VRP中的具体应用
Pm ij
inifnijf(ijm (m )) su sb uib j(ijm (m ))rand(m )
对于蚁群算法中的 等相关参数α、β、γ 的选择， 目前还没有成熟的理论可供参考，一般只能通过
实验进行选择.
信息素挥发：
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VRP已经被证明是NP—hard问题 目前提出的求解算法很多
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1…VRP的问题来源和研究现状
求解方法（Solution）
精确算法（Exact Algorithm）
1.动态规划方法; 2.割平面法; 3.网络流算法; 4.分支定界法
构造启发式算法（Structural Heuristic Algorithm）
来源于生物界的蚁群算法 在车辆路径问题（VRP）中的应用
学号 ： 姓名 ： 指导教师 ：
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来源于生物界的蚁群算法 在车辆路径问题（VRP）中的应用
论文要点： 1…VRP的问题来源和研究现状 2…蚁群算法及其在VRP中的具体应用 3…VRP程序设计和求解分析
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3…VRP程序设计和求解分析
第1阶段，根据蚁群优化准则，每次将一个不在线 路上的点增加进线路，直到所有的点都被安排进 线路为止；
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3…VRP程序设计和求解分析
从当前点出发，根据选择概率选择下一个点
即在选择时，计算当前点到所有可选点的选择概率， 加以比较，并选择概率最大的点。
1.扫描法; 2.节约算法; 3.最邻近法; 4.最近插入法
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蚁群算法
Part Four
时间越短，次数越多，信息素量也就会越强。蚂蚁就是通过路径上信息素 浓度的强弱来选择下一个即将行走的路径，最终找到巢穴到食物的最短路 径。这个过程就是所谓的正反馈。
实验结果及分析
Part Five
研究背景和目的
Part Two
图像边缘检测
Part Three
一、工作安排
蚁群算法
Part Four
实验结果及分析
Part Five
总结
Part Six
目录
Contents
工作安排
Part One
进展情况
2015年5月
1、学习蚁群算法代码 2、完成程序最终调试
研究背景和目的
Part Two
2015年3月
Contents
工作安排Part OneFra bibliotek算法特征
自组织
在自然界中，类似蚂蚁、蜜蜂、鱼这类的昆虫，它们的个体虽然简
研究背景和目的
Part Two
单，但是在各自的群体中，个体之间的协作性很强。它们之间相互协作，
共同完成某项群体任务，这就体现出了群体的自组织性。
图像边缘检测
Part Three
正反馈
自然界中的真实蚂蚁在寻找食物的过程中，会分泌相应的信息素，
基于蚁群算法的图像边缘检测
指导老师：XXX
Image Edge Detection based on Ant Colony Algorithm 汇报人：XXX
一
二
工作安排
研究背景和目的
图像边缘检测概述 蚁群算法 实验结果及分析 总结
目录
Contents
三 四 五 六
目录
Contents
工作安排
Part One
1、完成立题表、任务书 2、撰写开题报告 3、翻译英文文献
3 4
2015年6月
1、撰写结题报告 2、整理毕设成果 3、准备答辩
图像边缘检测
Part Three
蚁群算法
Part Four
1
实验结果及分析
Part Five
2
2015年4月
1、查阅文献，学习理论 2、完成代码初步编写
总结
Part Six
4
研究背景和目的
Part Two
滤波：去噪、平滑图像，提高检测效果
图像边缘检测
Part Three
蚁群算法
Part Four
增强：突出图像中梯度幅度值有显著变化的点
实验结果及分析
Part Five
检测：确定边缘点
定位：在亚像素分辨率上确定边缘位置和方位
总结
Part Six
10
目录
Contents
工作安排
目录
Contents
工作安排
Part One
主要思想
研究背景和目的
Part Two
实验设计
理论学习
图像边缘检测
Part Three
蚁群算法
Part Four
毕业设计
算法研究
实验结果及分析
Part Five
实验分析
总结
Part Six
5
目录
Contents
工作安排
Part One
研究背景和目的
Part Two
8
目录
Contents
工作安排
Part One
研究背景和目的
Part Two
图像边缘检测
Part Three
三、图像边缘检测概述
蚁群算法
Part Four
实验结果及分析
Part Five
总结
Part Six
目录
Contents
工作安排
Part One
图像边缘检测流程
原始图像 平滑图像 梯度图像 边缘点 边缘图像
工作安排
Part One
由于在图像的采集过程中，图像的清晰度会受到一些因素 的干扰，导致产生噪声、图像模糊、对比度不强等问题，使边
缘的提取或强化受到影响。因此，传统的边缘检测算法效果并
不理想，表现在：
研究背景和目的
Part Two
1 2
传统的边缘检测定位精度不高
图像边缘检测
Part Three
有效检测需要使用多个不同尺度的边缘检测算子 在平滑噪声图像中，去噪容易丢失图像的高频信息
生物医学图像
实验结果及分析
Part Five
总结
Part Six
光学显微 图像分析
遥感图像分析
7
目录
Contents
工作安排
Part One
研究目的
研究背景和目的
Part Two
图像边缘检测
Part Three
蚁群算法
Part Four
实验结果及分析
Part Five
总结
Part Six
图像边缘检测
图像边缘检测
Part Three
二、研究背景和目的
蚁群算法
Part Four
实验结果及分析
Part Five
总结
Part Six
目录
Contents
工作安排
Part One
研究背景
地质勘探 X射线图像
研究背景和目的
Part Two
图像边缘检测
Part Three
蚁群算法
Part Four
粒子物理 数字图像处理
14
总结
Part Six
目录
Contents
工作安排
Part One
算法原理
昆虫学家经过观察发现，蚂蚁在 寻找食物源时，能在走过的路径上释 放信息激素，并且它们分泌的信息量 会随着所走路径的增长和时间的推迟 而不断挥发，在一定范围内的其他蚂
研究背景和目的
Part Two
图像边缘检测
Part Three
蚁群算法
Part Four
蚁能够感知到这种物质的存在及其强
度，并由此决定它们以后的行为。从 同一地点出发的一群蚂蚁通过各自的 路径选择方式找到一个相同食物源时 ，通过较短路径的蚂蚁可以在相同时 间内在自己经过的路径上搬运更多次 数的食物回巢。
实验结果及分析
Part Five
总结
Part Six
15
目录
Part One
传统边缘检测算子
1 2
Roberts算子
研究背景和目的
Part Two
Sobel算子
图像边缘检测
Part Three
3
Prewitt算子
蚁群算法
Part Four
4
Canny算子
实验结果及分析
Part Five
5
Laplacian算子
总结
Part Six
Kirsch算子
6
11
目录
Contents
总结
Part Six
目录
Contents
工作安排
Part One
算法背景
研究背景和目的
Part Two
图像边缘检测
Part Three
蚁群算法
Part Four
实验结果及分析
Part Five
蚁群算法又称蚂蚁算法， 它是在1992年由意大利 科学家Marco Dorigo 等人受自然界蚂蚁觅食 过程中路径选择行为的 启迪而提出的一种新型 搜索优化算法。
图像多为斜坡边缘，而大多数检测算子都是节约边缘
蚁群算法
Part Four
3 4
实验结果及分析
Part Five
总结
Part Six
12
目录
Contents
工作安排
Part One
研究背景和目的
Part Two
图像边缘检测
Part Three
四、蚁群算法
蚁群算法
Part Four
实验结果及分析
Part Five