不同测度下基于并行混合遗传算法的深度像配准及比较

实现了基于并行混合遗传算法的深度像精确配准,并比较了四种不同测度下算法的收敛速度和配准精度。首先根据进程 数将种群划分为相应数量的子种群,然后每一个进程维护一个子种群的交叉、变异和选择,并通过采用环状的最优个体迁移策 略和退火选择算子,实现了基于粗粒度并行混合遗传算法的深度像精确配准。此外,还比较了点对均值、中值、点面距离以及 表面间平均体积四种测度下算法的性能和优劣。实验结果表明,并行计算技术的应用能够有效的加速遗传算法的收敛,减少算 法的运行时间。
并行混合遗传算法 深度像配准 退火选择 表面间平均体积测度 并行计算
李楠 高鹏东 鲁永泉 余文华
中国传媒大学高性能计算中心 北京 100024;中国传媒大学信息工程学院 北京 100024 中国传媒大学高性能计算中心 北京 100024
国内会议
2010年全国高性能计算学术年会(HPC china2010)
北京
中文
112-119
2010-10-27(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)