[笔记][随笔]近期小结

很久没有在博客园更新博客了,原因是什么呢?

三四月份买了个域名,自己鼓捣个网页来写博客,更新也更新了不少,但是读者很少,缺少一定的交流。但是这样我也想着,就拿它当做一个笔记来用嘛,记录下自己学习工作中的一些总结。

我是使用了HEXO搭建博客,如果有兴趣的可以看我后面更新的博文,会有方法介绍。但是很不幸的是,我最最喜欢的一个主题,不能很好的运行了,打开的时候经常卡住。问题暂时还没有解决,让我一度非常伤心。

最后决定还是回归博客园,其实也算不得是回归,只是将之前发布在我个人网站上的东西逐渐的搬运过来,并且对之前的一些博文进行补充完善,后续两边将会同步更新。等个人网站恢复了也欢迎去我的个人网站观看,到时候再贴出网址。

继续我的博文。

转载于:https://www.cnblogs.com/airbird/p/6134172.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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