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基于模糊理论的图像分割算法研究(三)
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【计算机系论文】4.遗传操作遗传操作主要包括:选择(selection )、交叉(crossover)、变异mutation)三个操作数。1)选择 选择过程是模仿自然选择现象,从父代种群中选出优良个体。个体的适应度值越大,在子代中将有更多的机会作为父代产生一个或多个子代个体。通常选用适应度比例法(轮盘赌方式roulette wheel )确定选择次数,该法中的各个体选择概率和其适应度值成比例。 2)交叉 最简单的交叉操作为单点交叉:首先,对父代个体进行随机配对;然后,配对个体随机设定交叉位置;最后,交换配对个体的部分信息。当染色体长度为l时,l-1有个交叉位置,单点交叉可实现l- 1种不同的交叉结果。 个体进行随机配对;然后,配对个体随机设定交叉位置;最后,交换配对个体的部分信息。当染色体长度为l时,l-1有个交叉位置,单点交叉可实现l- 1种不同的交叉结果。 父代个体A 10011|011 10011100 新个体A’ 父代个体B 01101|100 01101011 新个体B’ 3)变异 变异操作随机选择变异基因序号,根据一定的变异概率Pm对该序号基因进行变异。对于二进制编码个体通常采用0变为l, 1变为0。 1 0 0 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 变异位 5.控制参数 控制参数主要有:种群规模、迭代次数、交叉概率、变异概率等。对此标准遗传算法都设为固定值。标准遗传算法的特点是: 1)轮盘赌选择方法: 2)随机配对; 3)单点交叉,生成两个子代个体: 4)种群内允许相同个体出现。 可见,遗传算法从任一初始化种群出发,通过选择(使优秀个体有更多机会传给子代),交叉(体现优秀个体间的信息交换),变异(引入新的个体,保持种群的多样性)操作种群一代一代的进化到搜索空间中最优点附近,直至收敛到最优解点。遗传算法不是直接作用在问题空间中,而是编码空间中,而且遗传
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