分形--细胞自动装置1

#include "glib.h"
int A=1,B=0,C=1,Q=2,Y=256;
void main()
{
  int x,y;
  static int f[640],g[640];
  ginit();
  set0(0,72);
  for (x=0;x<640;x++)
  {
 if (320==x)
 {
   f[x]=1;
   putpixel(x,0,15);
 }
 else
   f[x]=0;
  }

  for (y=1;y<Y;y++)
  {
 for (x=0;x<640;x++)
 {
   if (!x || 639==x)
  if (!x)
    g[x]=B*f[x]+C*f[x+1];
  else
    g[x]=A*f[x-1]+B*f[x];
   else
  g[x]=A*f[x-1]+B*f[x]+C*f[x+1];
   g[x]%=Q;
   if (g[x])
  putpixel(320+(x-320)/sqrt(3.0),y,15);
 }
 for (x=0;x<640;x++)
   f[x]=g[x];
  }
  gend();
}

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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