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[IEEE 2019年计算机、通信、化学、材料与电子工程国际会议(IC4ME2) - 孟加拉国拉杰沙希(2019.7.11-2019.7.12)] 2019年计算机、通信、化学、材料与电子工程国际会议(IC4ME2) - 基于表面等离子体共振的低损耗微结构光纤折射率传感器

DOI：10.1109/IC4ME247184.2019.9036645 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，甚至构建单一解都颇具难度。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，由此形成的算法称为deBILS。其微种群能有效利用历史信息寻找潜在优质搜索方向，从而提升探测效率。结果表明deBILS能为TAN各节点探寻优质邻域。实验验证deBILS不仅较常规BILS，甚至比遗传算法和散射搜索算法都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
AI智能分析
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研究概述 实验方案

研究目的

通过用微差分进化（DE）替代BILS中的确定性搜索来提高TAN优化的效率和解决方案质量，从而得到deBILS算法。

研究成果

deBILS算法通过整合微差分进化（micro-DE）进行TAN优化，在搜索速度和解的质量上均展现出优于传统BILS、GA和SS算法的性能。该算法能有效利用历史信息确定有潜力的搜索方向，是机器智能领域复杂结构优化问题的有力工具。

研究不足

该研究聚焦于预处理后的二值图像，未探究deBILS算法对原始未处理图像的有效性。此外，算法性能仅在特定图像集上测试，其对于其他类型图像或优化问题的泛化能力尚未完全验证。

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