Tabu 搜索算法在玉米种子模糊模式识别中的研究及应用下载

weixin_39821620 2019-08-31 11:30:30

本文针对玉米种子图像识别的特点, 提出了基于模糊理论的玉米种子图像识别方法。文中将禁忌搜索算法(Tabu search)引入到C- 均值聚类中, 以克服模糊C- 均值聚类的局部性和对初始聚类中心的敏感性; 最后, 详细设计了上述各算法。该方法为种子的在线检测提供了一种新思路, 也拓展了模糊理论的应用范围。
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本文针对玉米种子图像识别的特点, 提出了基于模糊理论的玉米种子图像识别方法。文中将禁忌搜索算法(Tabu search)引入到C- 均值聚类中, 以克服模糊C- 均值聚类的局部性和对初始聚类中心的敏感性; 最后, 详细设计了上述各算法。该方法为种子的在线检测提供了一种新思路, 也拓展了模糊理论的应用范围。

这里用Tabu搜索算法去解决N皇后的问题只要点击菜单上的“查找Queens”便可以进行搜索

禁忌搜索(Tabu Search, TS)是属于模拟人类智能的一种优化算法。基本流程：禁忌搜索算法在初始化的时候，在搜索空间随机生成一个初始解 i，禁忌表H置空，当前解i记为历史最优解 s，然后进入迭代的搜索过程。在每一次迭代中，都从当前的解i出发，在当前禁忌表H的限制下，构造出解i的邻域A，然后从A中选出适应值最好的解 j 来替换解 i，同时更新禁忌表H。在解 j 替换解 i 之后，如果解 i 的质量得到改善，那么历史最优的解 s 将被解 i 替换；否则，s 保持不变，即使解 i 虽然暂时变差了，但是由于扩大了搜索空间，仍有利于跳出局部最优。得到了新的当前解 i 之后，算法返回迭代的开始继续进行，直到找到最优解或者运行了一定的迭代次数等终止条件的时候结束算法。 ———————————————— 介绍链接：https://blog.csdn.net/qq_44186838/article/details/109270374

蓝桥杯python 如何使用 Tabu 搜索优化算法？使用 Tabu Search 算法优化解决方案，以找到最佳解决方案，该解决方案在指定的迭代次数内，使用有限大小的 Tabu 列表，使给定初始解决方案的目标函数的适应度值最小化。该代码使用 Tabu Search 通过目标函数评估解决方案的适应度并使用邻域函数生成附近的解决方案来迭代研究解决方案。利用禁忌列表，它试图在预定的迭代量内发现适应度最低的最佳解决方案，避免返回以前探索过的解决方案。

一个tabu search算法框架-a tabu search algorithm framework, 简言之就是lib库,有文档说明和原代码!

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