基于mean-shift局部搜寻之粒子群最佳化演算法

粒子群算法(PSO,Particle Swarm Optimization)已广泛应用在各种最佳化问题中,其算法精神主要是透过随机数来搜寻一最佳的位置,但随机数无法很准确地找到真正的最佳点,本研究主要是利用mean shift来搜寻局部最佳值,以弥补粒子群算法的不足,除此之外再加上浮动权重以及突变机制来加强PSO全域搜寻能力.
mean-shift局部搜索 粒子群算法 局部最佳值
李建诚 胡文盛
元智大学通讯工程学系
国内会议
福州
中文
12-14
2008-05-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)