Resumen

Este artículo presenta un nuevo tipo de metodología de optimización global biológicamente inspirada para la segmentación de imágenes basada en el comportamiento de forrajeo de las raíces de las plantas, a saber, el algoritmo de forrajeo de raíces artificiales (ARFO). El motivo esencial de ARFO es imitar las características significativas del comportamiento de forrajeo de las raíces de las plantas, incluyendo la ramificación, el rebrote y los tropismos, para construir un algoritmo heurístico para problemas multidimensionales y multimodales. En primer lugar, se diseña un modelo matemático para abstraer diversos patrones de búsqueda de alimento de las raíces de las plantas. A continuación, se describe en detalle el proceso básico del algoritmo ARFO derivado del modelo. Cuando se compara con diez funciones de referencia, ARFO muestra superioridad sobre otros algoritmos de última generación en varias funciones de referencia. Además, empleamos el algoritmo ARFO para tratar el problema de segmentación de imágenes con umbrales multinivel. Los resultados experimentales del nuevo algoritmo en una variedad de imágenes demostraron la idoneidad del método propuesto para resolver dicho problema.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering
• Palabras claves:comportamiento de forrajeo de raíces de plantas, arfo, algoritmo arfo, algoritmo de forrajeo de raíces artificial, problema de segmentación de imágenes con umbral multinivel, varios patrones de forrajeo de raíces de plantas, metodología de optimización global, varias funciones de referencia, resultados experimentales, algoritmos artísticos
• Keywords:plant root foraging behavior, arfo, arfo algorithm, artificial root foraging algorithm, multilevel threshold image segmentation problem, various plant root foraging patterns, global optimization methodology, several benchmark functions, experimental results, art algorithms