水平集进化论文_贾海朋,刘波

导读:本文包含了水平集进化论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:水平,算法,拓扑,初始化,全局,轮廓,几何。

水平集进化论文文献综述

贾海朋,刘波^[1]（2010）在《节点邻域进化的水平集结构拓扑优化》一文中研究指出本文研究了拓扑优化水平集方法的最优拓扑严重依赖于初始化的问题,分析了依赖性的原因是不能在优化过程中再次插入孔的特点,根据结构进化拓扑优化的思想,提出了基于节点邻域水平集拓扑优化算法。本算法适时地在适当的位置插入新的孔,有效地克服了水平集算法的缺点。即使对复杂的、不易在初始设计时选择孔的适当位置进行初始化的结构,应用本算法也能有效地找到合适的拓扑形式。本文提出的拓扑优化方法有两方面的优点:一方面,扩大了基结构的搜索范围,可以在更大的范围内寻优,拓展了设计空间,而不依赖于初始拓扑;另一方面,优化算法中融合进化插孔,提高了水平集算法的效率。文中给出了本方法的计算过程,通过文献经典算例的计算说明了本文算法的有效性和通用性。(本文来源于《力学与工程应用（第十叁卷）》期刊2010-08-07）

李宏友,汪同庆,叶俊勇,刘青^[2]（2008）在《一种新的水平集进化模型》一文中研究指出针对目前图像分割领域许多水平集进化模型需要不断重新初始化水平集函数,或需要图像的梯度信息来约束进化的问题,提出了一种带距离约束项的基于亮度信息的水平集进化模型IMDC(intensity-based model with distance constraint)。该模型引入一个距离约束项作为内部能量来保证水平集函数始终不偏离符号距离函数(SDF),避免了进化过程中对水平集函数的不断初始化。同时,借鉴C-V模型的基本思想,采用图像的亮度信息而非梯度来构造模型的外部能量项,确保了零水平集曲线稳定地收敛于期望的图像特征点(如目标轮廓点)。实验结果表明,本文提出的模型不仅有效地克服了传统模型需重新初始化或无法应对弱边缘特征这两大问题,而且具备全局最优分割的能力和较强的抗噪性能。(本文来源于《仪器仪表学报》期刊2008年07期）

杜金玲^[3]（2004）在《基于水平集进化的全局优化进化算法研究》一文中研究指出近年来，全局最优化问题已在工程设计、决策管理等诸多领域中有广泛应用，如何构造一个简单有效并且对函数本身要求不太严格的操作简单的全局优化方法成为被广泛关注的问题。文[15]中提出了一种用均值——水平集求解全局最优问题的理论算法模型，它不受其搜索空间限制性条件的约束（如可行域的凸性等），也不需要其他辅助信息（如梯度等导数信息），对函数本身只有连续性的要求，并且给出了全局收敛性分析。以遗传算法为代表的进化算法是解决复杂非线性优化问题的新型有效算法，它也不受目标函数的可微性、凸性等的限制，与传统优化方法相比，对一些大型复杂非线性优化问题，它具有独特的优越性。本文对文[15]中的算法模型进行了改进，并利用改进的模型对无约束全局优化问题和约束全局优化问题分别设计了一个新的进化算法。其主要思想为：设计有效的进化算法对水平集不断进化，最终求出全局最优解。在设计算法时充分考虑了改进模型的结构特点和优越性，并把进化算子的设计、约束的处理等技术和模型有机的结合起来，使得算法具有有效性和高效性。第二章主要考虑了在新的算法框架结构下求解无约束全局优化问题，在设计算法时我们采用了实数编码，应用均匀设计的思想设计了交叉算子，并且分析了遗传算法的特点之后，在交叉操作之后有选择的加入了局部搜索，使得算法更快地收敛到全局最优解，并给出了算法的全局收敛性分析，数值模拟的结果表明该算法是有效的。第叁章考虑了约束全局优化问题，在第二章解决无约束问题时设计的算子基础上，本章主要对约束问题设计了新的惩罚函数、交叉算子、变异算子和选择算子，并证明了算法的全局收敛性，最后，进行了数值仿真，结果也表明该算法是有效的。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2004-01-01）

水平集进化论文开题报告

（1）论文研究背景及目的

此处内容要求：

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例：

针对目前图像分割领域许多水平集进化模型需要不断重新初始化水平集函数,或需要图像的梯度信息来约束进化的问题,提出了一种带距离约束项的基于亮度信息的水平集进化模型IMDC(intensity-based model with distance constraint)。该模型引入一个距离约束项作为内部能量来保证水平集函数始终不偏离符号距离函数(SDF),避免了进化过程中对水平集函数的不断初始化。同时,借鉴C-V模型的基本思想,采用图像的亮度信息而非梯度来构造模型的外部能量项,确保了零水平集曲线稳定地收敛于期望的图像特征点(如目标轮廓点)。实验结果表明,本文提出的模型不仅有效地克服了传统模型需重新初始化或无法应对弱边缘特征这两大问题,而且具备全局最优分割的能力和较强的抗噪性能。

（2）本文研究方法

调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。