Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: optymalizacja koloniami mrówek wielu typów

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Integrating Ant Colony Optimization with Level Set Method for Biomedical Image Boundary Detection

Rahebi J., Hardalaç F.

Przegląd Elektrotechniczny

2013

R. 89, nr 5

218-221

In this paper, ACO-based level set method is introduced to tackle the biomedical image boundary detection problem. The proposed ACO based level set method boundary detection approach is able to construct a pheromone matrix that represents the boundary information presented at each pixel position of the image, according to the movements of a number of ants which are dispatched to move on the image, then this result is initial contour for zero level set function in boundary of image that is segmented. Furthermore, the movements of these ants steers by the local variation of the image’s intensity values that it cause the contour move toward the object and exactly found boundaries. ACO-based method determines the initial contour to reduce the iteration steps. Such improvements simplify level set manipulation and lead to more robust segmentation. Experimental results show that the proposed method is can preserve the detail of the object and can be used to reduce the capacity of more computational tasks in research.

W artykule opisano zastosowanie optymalizacji ACO (ang. Ant Colony Optimization) i metody poziomic w wychwytywaniu naruszenia brzegów obrazów biomedycznych. Proponowana metoda wykrywania granic tworzy matrycę feromonów, reprezentujących informacje brzegowe dla każdego z pikseli obrazu, w oparciu o ruch mrówek poruszających się po nim. Dane te stanowią wartość początkową dla funkcji ustalającej poziomicę zerową granicy obrazu. Pozwala to na redukcję ilości iteracji algorytmu. Wyniki badań eksperymentalnych potwierdzają skuteczność działania metody.

Algorytm wielu kolonii mrówek dla optymalnego dopasowania w ważonych grafach dwudzielnych

Schiff K.

Elektrotechnika i Elektronika

2008

T. 27, z. 2

115-119

Praca prezentuje algorytm wykorzystujący metodę optymalizacji różnymi typami kolonii mrówek dla problemu maksymalnego i minimalnego dopasowania w ważonych grafach dwudzielnych. Algorytm ten wyznacza optymalne dopasowanie, bazując na wyznaczaniu rozdzielnych ścieżek w grafie między wierzchołkami s-t, które stanowią rozwiązanie dla problemu optymalnego dopasowania w ważonych grafach dwudzielnych. Opracowany algorytm został porównany z algorytmem węgierskim i algorytmem mrówkowym o jednym typie kolonii mrówek i omówione zostały wyniki tego porównania.

In this paper algorithm for optimal matching problem in weighted bipartite graph is presented, which is based on multi-type ant colony optimization. Matching problem is modeled as disjoint-paths problem between s-t vertices. Multi-type ants was used in order to find these disjoint paths between s-t vertices which are the solution for optimal matching problem in weighted bipartite graph. The algorithm was compared with Hungarian algorithm and ACO algorithm for optimal matching problem in weighted bipartite graph and results of this comparison was discussed.