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粒子群算法和蟻群算法（粒子群算法和蟻群算法哪個好）

發(fā)布時間：2023-04-13 22:20:12 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 135

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本文目錄:

1、群智能算法及其應(yīng)用的介紹
2、粒子群算法遺傳算法蟻群算法模擬退火算法和貝葉斯是一類算法嗎
3、智慧工地中的圖像傳感技術(shù)的應(yīng)用進展
4、什么是智能優(yōu)化算法

粒子群算法和蟻群算法（粒子群算法和蟻群算法哪個好）

一、群智能算法及其應(yīng)用的介紹

群智能算法作為一種新興的演化計算技術(shù)，已成為越來越多研究者的關(guān)注焦點，它與人工生命，特別是進化策略以及遺傳算法有著極為特殊的聯(lián)系。群智能理論研究領(lǐng)域主要有兩種算法：蟻群算法和粒子群優(yōu)化算法。蟻群算法是對螞蟻群落食物采集過程的模擬，已成功應(yīng)用于許多離散優(yōu)化問題。粒子群優(yōu)化算法也是起源于對簡單社會系統(tǒng)的模擬，最初是模擬鳥群覓食的過程，但后來發(fā)現(xiàn)它是一種很好的優(yōu)化工具。

粒子群算法和蟻群算法（粒子群算法和蟻群算法哪個好）

二、粒子群算法遺傳算法蟻群算法模擬退火算法和貝葉斯是一類算法嗎

粒子群算法、遺傳算法、蟻群算法、模擬退火算法，這些是一類算法，是一種基于迭代的優(yōu)化算法，用于求最優(yōu)解。

貝葉斯分類算法另一類，它是統(tǒng)計學(xué)的一種分類方法，利用概率統(tǒng)計知識進行分類的算法。

三、智慧工地中的圖像傳感技術(shù)的應(yīng)用進展

本文內(nèi)容來自以下文章：

楊曉嬌,于忠,冮軍.智慧工地中的圖像傳感技術(shù)的應(yīng)用進展[J].四川建筑,2021,41(S1):41-44.

摘要：文章對智慧工地中的圖像傳感技術(shù)的發(fā)展歷程、以及圖像技術(shù)、視頻技術(shù)、激光雷達點云技術(shù)在建筑工地中的應(yīng)用作介紹，并介紹了智能算法在圖像處理技術(shù)領(lǐng)域的發(fā)展應(yīng)用。最后提出為了更好地滿足施工監(jiān)管的需求，圖像技術(shù)可以通過視頻技術(shù)、激光雷達點云技術(shù)在時間、空間上進行交叉驗證，以提高圖像識別的準確性。在智能算法與圖像耦合技術(shù)方面應(yīng)結(jié)合三維技術(shù)形成更加準確地實時反饋信號指導(dǎo)工程施工。

關(guān)鍵詞：圖像傳感技術(shù); 視頻技術(shù); 激光雷達點云技術(shù); 智能算法

智慧工地和智慧建筑的興起與當今智能化、信息化的發(fā)展有著緊密的聯(lián)系。隨著我國城鎮(zhèn)化進程的加快，建筑施工過程日益復(fù)雜，施工現(xiàn)場安全問題，如勞務(wù)人員安全帽和安全繩佩戴、施工現(xiàn)場臨時用電混亂、臨邊防護等問題，也日益凸顯出來，使得傳統(tǒng)施工安全監(jiān)管技術(shù)已經(jīng)無法滿足目前現(xiàn)場施工安全的要求。借助計算機和人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，圖像傳感技術(shù)憑借 處理精度高、靈活性強、再現(xiàn)性好、適用面廣等特點 成功應(yīng)用于建筑施工安全管理等過程，為項目管理人員提供施工現(xiàn)場的安全隱患、施工動態(tài)及進度的實時反饋，提高了建筑施工安全管理效率。

進入21世紀，圖像傳感技術(shù)的應(yīng)用范圍被逐漸拓寬，甚至在某些領(lǐng)域已經(jīng)取得突破。然而，對計算機計算速度、存儲容量要求較高，圖像處理使用頻帶較寬、以及在成像、傳輸方面還有一定的技術(shù)難度等因素，制約了圖像傳感技術(shù)的進一步發(fā)展。

目前，智慧工地系統(tǒng)中包含了大量的各類傳感器和核心的數(shù)據(jù)實時處理技術(shù)，也由此帶來了大量的數(shù)據(jù)獲取、傳遞和處理。隨著智能技術(shù)的發(fā)展，視頻圖像信息在建筑信息數(shù)據(jù)中的占比越來越大，利用圖像傳感技術(shù)對建筑施工進度、人員安全帶和防護柵欄等安全裝置狀態(tài)識別、工程質(zhì)量評價以及施工現(xiàn)場揚塵監(jiān)測等過程進行實時反饋，實現(xiàn)建筑施工過程中的信息識別、安全監(jiān)管、決策分析等功能，使得圖像傳感技術(shù)成為建筑施工管理過程中的重要技術(shù)手段之一。

1 圖像及視頻傳感技術(shù)在智慧工地中的應(yīng)用

1.1 圖像技術(shù)在建筑工地中的應(yīng)用

圖像技術(shù)總體上可以分為 圖像分析、圖像重建和圖像的像質(zhì)改善 三大部分，在建筑施工中圖像技術(shù)一般用于圖像分析，如人臉識別、安全帽/繩識別、火災(zāi)識別、混凝土結(jié)構(gòu)監(jiān)控等。

1. 2 視頻技術(shù)在建筑工地的應(yīng)用

建筑工地是一個復(fù)雜龐大的區(qū)域，利用視頻技術(shù)對建筑物內(nèi)部各個位置情況進行監(jiān)管，對建筑施工現(xiàn)場安全管理進行實時監(jiān)控。從現(xiàn)有的研究和應(yīng)用案例來看，建筑工地對視頻監(jiān)控的需求主要集中在: 地基基礎(chǔ)、地面施工、高層作業(yè)以及文明施工檢查 等階段。其中， 安全問題 是各個階段最突出的問題之一，利用視頻技術(shù)對施工現(xiàn)場的深基坑、高邊坡支護安全、模板工程安全、臨邊洞口防護、腳手架搭設(shè)安全等過程進行監(jiān)管，既減輕了監(jiān)管人員的工作強度，又加強了建設(shè)行政主管部門以及監(jiān)管機構(gòu)的調(diào)控監(jiān)控力度，提高了工作效率。

1.3 激光雷達點云技術(shù)在建筑工地的應(yīng)用

近年來，利用激光雷達技術(shù)處理大規(guī)模的地理空間數(shù)據(jù)，發(fā)展了計算機視覺、計算機圖形學(xué)。從有關(guān)于建筑重建、圖像以及激光雷達建模的文獻中發(fā)現(xiàn)，其中很大一部分內(nèi)容致力于基于圖像的方法進行 建筑重建 。激光雷達利用點云成型技術(shù)能快速獲取大范圍區(qū)域表面采樣點的三維空間數(shù)據(jù)，正是由于其在建模工作上的高效性，因而在 建筑規(guī)劃、建筑施工以及文物保護等 方面起到了重要作用。

2 智能算法對于圖像技術(shù)在智慧建筑領(lǐng)域發(fā)展的影響

2.1 智能算法在圖像處理技術(shù)中的發(fā)展

智能算法自提出以來就引起了國內(nèi)外眾多學(xué)者的廣泛關(guān)注，經(jīng)過多年的發(fā)展和創(chuàng)造，智能優(yōu)化算法已成功應(yīng)用在國民經(jīng)濟的各個領(lǐng)域，為生產(chǎn)生活中的許多復(fù)雜問題提供了一個高效可行的解決方案，成為了學(xué)術(shù)領(lǐng)域中一個重要的研究方向。其中比較經(jīng)典的智能優(yōu)化算法有: 遺傳算法(GA)、蟻群算法(ACO)、粒子群算法(PSO)、差分進化算法(DE)、混合蛙跳算法(SFLA)、人工蜂群算法 等。 在圖像處理技術(shù)上蟻群算法和粒子群算法是最常用的算法 。

總的來說，智能算法用于圖像處理技術(shù)的優(yōu)化具有兩個方面的重要作用。一是基于大數(shù)據(jù)信息平臺的信息匯總數(shù)據(jù)智能處理分析，引導(dǎo)圖像處理技術(shù)的優(yōu)化和發(fā)展; 二是基于大數(shù)據(jù)技術(shù)對于數(shù)字信號的處理架構(gòu)以及模型優(yōu)化，能夠有效輔助現(xiàn)有圖像處理技術(shù)，實現(xiàn)圖像處理技術(shù)的快速升級。

2.2 智能算法和圖像耦合技術(shù)對傳感建模方法的改進

利用 智能算法與圖像耦合技術(shù) 處理施工過程中火災(zāi)識別、污染識別、勞務(wù)人員安全識別等問題具有高速、便捷等特點。智能算法與圖像之間的耦合技術(shù)主要利用圖像本身具有的張量結(jié)構(gòu)，且張量結(jié)構(gòu)具有良好的表達能力和計算特性，因此可以利用智能算法對張量結(jié)構(gòu)進行分解并快速而高質(zhì)量對圖像進行壓縮和提取相關(guān)特征信息，從而可以利用獲取的信息進行快速的傳感建模。施工現(xiàn)場的大氣污染防治作為建筑工地的重要工作之一，利用圖像處理技術(shù)對施工過程中的揚塵、裸土覆蓋等問題進行智能識別，通過智能算法與圖像之間的耦合技術(shù)對施工現(xiàn)場的揚塵、煙霧、裸土等信息進行提取傳感建模，實現(xiàn)快速識別、抓取、處理等功能，并生成相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型對施工過程進行預(yù)測、評估等，指導(dǎo)施工現(xiàn)場管理。

然而，智能算法與圖像耦合技術(shù)的傳感建模方法僅僅是獲取圖像中的 二維數(shù)據(jù)信息 進行快速建模，對施工現(xiàn)場出現(xiàn)的問題作出的響應(yīng)更多只是簡單提取建模、分析、以及預(yù)警等，很難進一步提高精度。因此，智能算法與圖像之間的耦合技術(shù)應(yīng)結(jié)合三維技術(shù)進行更加精確的數(shù)據(jù)信息提取，從而形成精度更高的實時反饋、預(yù)測模型、評價模型等指導(dǎo)現(xiàn)場施工實現(xiàn)精確識別、預(yù)測告警、以及深度治理等功能。

3 總結(jié)和展望

本文主要對圖像傳感技術(shù)的發(fā)展歷程，以及 圖像技術(shù)、視頻技術(shù)、激光雷達點云技術(shù) 在建筑中的應(yīng)用進行了概述，指出隨著建筑施工過程的日益復(fù)雜，建筑體量增大，僅僅依靠圖像識別技術(shù)對勞務(wù)人員、安全帽佩戴、煙霧情況進行識別已經(jīng)無法滿足工地現(xiàn)場管理的要求，因此目前圖像技術(shù)應(yīng)與視頻技術(shù)相結(jié)合，以提高圖像識別的準確性。并提出利用激光雷達點云與視頻圖像技術(shù)對施工過程中的揚塵、裸土識別等進行交叉驗證，以提高識別精度，實現(xiàn)建筑施工污染源的精準定位、智能預(yù)測、深度治理。文中還對智能算法、以及其在圖像處理技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用進行了介紹，提出智能算法與圖像耦合技術(shù)對于傳感建模方法應(yīng)結(jié)合三維技術(shù)進行更加精確的數(shù)據(jù)信息提取，從而形成精度更高的實時反饋、各類模型等指導(dǎo)現(xiàn)場工地施工。

四、什么是智能優(yōu)化算法

群體智能優(yōu)化算法是一類基于概率的隨機搜索進化算法，各個算法之間存在結(jié)構(gòu)、研究內(nèi)容、計算方法等具有較大的相似性。因此，群體智能優(yōu)化算法可以建立一個基本的理論框架模式：

Step1：設(shè)置參數(shù)，初始化種群；

Step2：生成一組解，計算其適應(yīng)值；

Step3：由個體最有適應(yīng)著，通過比較得到群體最優(yōu)適應(yīng)值；

Step4：判斷終止條件示否滿足？如果滿足，結(jié)束迭代；否則，轉(zhuǎn)向Step2；

各個群體智能算法之間最大不同在于算法更新規(guī)則上，有基于模擬群居生物運動步長更新的（如PSO，AFSA與SFLA），也有根據(jù)某種算法機理設(shè)置更新規(guī)則（如ACO）。

粒子群算法和蟻群算法（粒子群算法和蟻群算法哪個好）

擴展資料

優(yōu)化算法有很多，經(jīng)典算法包括：有線性規(guī)劃，動態(tài)規(guī)劃等；改進型局部搜索算法包括爬山法，最速下降法等，模擬退火、遺傳算法以及禁忌搜索稱作指導(dǎo)性搜索法。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，混沌搜索則屬于系統(tǒng)動態(tài)演化方法。

優(yōu)化思想里面經(jīng)常提到鄰域函數(shù)，它的作用是指出如何由當前解得到一個（組）新解。其具體實現(xiàn)方式要根據(jù)具體問題分析來定。

參考資料來源：百度百科-智能算法

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