توضیحات
شبیه سازی تشخیص لبه تصویر به کمک الگوریتم بهینه سازی مورچگان با متلب
پروژه Matlab زیر شامل کد و مثال های تشخیص لبه تصویر در متلب با استفاده از بهینه سازی کلونی مورچه است. برنامه آزمایشی تشخیص لبه تصویر با استفاده از بهینه سازی کلونی مورچه.
الگوریتم بهینه سازی کلونی مورچه ها (ACO) یک روش احتمالی برای حل مسائل محاسباتی است که می توان با یافتن مسیرهای خوب از طریق نمودارها کاهش یابد. مورچه های مصنوعی برای روش های چند عاملی الهام گرفته از رفتار مورچه های واقعی هستند. ارتباطات مبتنی بر pheromone از مورچه های بیولوژیکی ، اغلب الگوی غالب مورد استفاده است. ترکیبی از مورچه های مصنوعی و الگوریتم های جستجوی محلی به یک روش انتخاب برای بسیاری از کارهای بهینه سازی شامل نوعی از نمودارها ، به عنوان مثال مسیریابی وسایل نقلیه و مسیریابی اینترنتی تبدیل شده است. فعالیت گسترده در این زمینه منجر به کنفرانس هایی شده است که صرفاً به مورچه های مصنوعی و کاربردهای تجاری متعددی توسط شرکتهای تخصصی مانند AntOptima اختصاص داده شده است.
در الگوریتم های بهینه سازی کلونی مورچه ها ، یک مورچه مصنوعی یک عامل محاسباتی ساده است که به دنبال راه حل های مناسب برای یک مسئله بهینه سازی معین است. برای استفاده از الگوریتم کلونی مورچه ها ، مشکل بهینه سازی باید به مشکل پیدا کردن کوتاهترین مسیر در یک نمودار تبدیل شود. در مرحله اول هر تکرار ، هر مورچه به صورت تصادفی یک راه حل را می سازد ، یعنی نظمی که باید در آن لبه ها در نمودار دنبال شود. در مرحله دوم ، مسیرهای یافت شده توسط مورچه های مختلف مقایسه می شود. مرحله آخر شامل بروزرسانی سطح pheromone در هر لبه است.(منبع)
تشخیص لبه یک روش پردازش تصویر برای یافتن مرزهای اشیاء موجود در تصاویر است. با کشف ناپیوستگی ها در روشنایی کار می کند. تشخیص لبه برای تقسیم بندی تصویر و استخراج داده ها در مناطقی مانند پردازش تصویر ، بینایی رایانه ای و بینایی ماشین استفاده می شود.
شبیه سازی تشخیص لبه تصویر به کمک الگوریتم بهینه سازی مورچگان با متلب توسط متخصصان گروه پروماد انجام شده است.فایلهای نرم افزاری پروژه به صورت کامل پس از خرید فایل بلافاصله در اختیار شما قرار خواهد گرفت.
سیاوش –
چقدر کامل بود
Mahin –
Awliii bud , kheli karbordi bud
omran –
برای چی از الگوریتم مورچگان استفاده کرده؟