研究目的
通过用微差分进化（DE）替代BILS中的确定性搜索（DS），以提高TAN优化的效率和速度，从而实现更优的方向引导。
研究成果
deBILS算法结合了微差分进化与历史信息，在TAN优化方面相比BILS、GA和SS显著提升了效率与质量。该算法实现了速度与质量的平衡，适用于需要复杂结构优化的耗时应用场景。
研究不足
该研究聚焦于二值图像，未深入探讨与问题模型相关（而非算法设计）的链接切割过程。deBILS在更复杂或非二值图像上的有效性尚未得到充分验证。
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[2019年德国慕尼黑国际激光与光电会议暨欧洲量子电子学会议（CLEO/Europe-EQEC）] 2019年欧洲激光与光电会议暨欧洲量子电子学会议（CLEO/Europe-EQEC）——基于量子点激光器的II型激发：滞后环、双稳态及更多现象
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[2019年德国慕尼黑国际激光与光电会议暨欧洲量子电子学会议（CLEO/Europe-EQEC）] 2019年欧洲激光与光电会议暨欧洲量子电子学会议（CLEO/Europe-EQEC）——基于量子点激光器的II型激发：滞后环、双稳态及更多现象
DOI：10.1109/cleoe-eqec.2019.8871440
出版年份：2019
更新时间：2025-09-23 15:19:57
摘要：
本文研究了常用于图像分割和形状建模的拓扑活性网（TAN）优化问题。TAN是一种包含多个节点的拓扑结构，在优化节点位置的同时需保持预定义的拓扑形态。TAN优化通常耗时较长，甚至构建单一解都较为困难。该问题通常采用基于确定性搜索（DS）的"最佳改进局部搜索"（BILS）算法解决，但由于其在无潜力探测上耗费过多精力而效率低下。本文提出用微差分进化（DE）替代BILS中的DS以增强方向引导性，所得算法称为deBILS。其微种群能高效利用历史信息寻找潜在有前景的搜索方向，从而提升探测效率。结果表明deBILS能为TAN各节点探测有潜力的邻域。实验验证deBILS不仅比普通BILS，也比遗传算法和散射搜索算法具有显著更高的搜索速度和解的质量。
作者：
Yuan-Long Li，Zhi-Hui Zhan，Yue-Jiao Gong，Jun Zhang，Yun Li，Qing Li
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