研究目的
通过使用微差分进化（DE）替代BILS中的确定性搜索（DS），以提高BILS的效率和速度，从而实现更优的方向引导。
研究成果
本文开发的基于微差分进化的deBILS方法，在大多数单目标和多目标场景中均能实现识别速度与视觉质量的双重提升。该deBILS框架亦可应用于机器智能领域其他耗时的复杂结构优化问题。
研究不足
该研究聚焦于优化算法，未对与TAN问题本身相关的参数展开更多分析。
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基于分级超晶格p-AlGaN的AlGaN深紫外LED高效载流子传输
DOI：10.1109/TED.2020.2974408
期刊：IEEE Transactions on Electron Devices
出版年份：2020
更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要：
本文研究了常用于图像分割和形状建模的拓扑活性网络（TAN）优化问题。TAN是一种包含多个节点的拓扑结构，在优化节点位置时需保持预定义的拓扑形态。TAN优化通常耗时较长，甚至构建单一解都颇具难度。该问题通常采用基于确定性搜索（DS）的"最佳改进局部搜索"（BILS）算法解决，但由于在无前景的探测上耗费过多精力，其效率较低。本文提出用微差分进化（DE）替代BILS中的DS以增强方向引导性，由此形成的算法称为deBILS。其微种群能有效利用历史信息寻找潜在前景搜索方向，从而提升探测效率。结果表明deBILS能为TAN各节点探测有前景的邻域。实验验证显示，deBILS不仅比常规BILS，也较遗传算法和散射搜索算法具有显著更高的搜索速度和解质量。
作者：
Yuan-Long Li，Zhi-Hui Zhan，Yue-Jiao Gong，Jun Zhang，Yun Li，Qing Li
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