GA3-遗传算法展望
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基于遗传算法的智能组卷系统实现页数:2
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基于遗传算法岗位能力考核智能组卷模型设计页数:5
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运用遗传算法进行智能组卷页数:3
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改进的遗传算法在智能组卷中的应用研究页数:7
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基于遗传算法的智能组卷策略的研究综述页数:6
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遗传算法与模型预测控制的结合研究综述
遗传算法与模型预测控制的结合研究综述引言在现代科学和工程领域中，模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）作为一种强大的控制方法，已经得到了广泛的应用。
然而，MPC的设计和优化过程往往是复杂且耗时的。
为了解决这一问题，研究人员开始探索将遗传算法（Genetic Algorithm, GA）与MPC相结合的方法，以提高控制系统的性能。
本文将对遗传算法与模型预测控制的结合研究进行综述。
遗传算法的基本原理遗传算法是一种模拟自然遗传和进化过程的优化算法。
它通过模拟自然选择、交叉和变异等过程，来搜索问题的最优解。
遗传算法的基本原理包括个体编码、适应度评价、选择、交叉和变异等步骤。
个体编码是将问题的解表示为一个染色体，适应度评价是根据问题的目标函数来评估染色体的优劣，选择是根据适应度值选择优秀的个体，交叉是将两个个体的染色体进行交换，变异是对染色体进行随机改变。
遗传算法在模型预测控制中的应用遗传算法在模型预测控制中的应用主要包括参数优化和约束处理两个方面。
参数优化是指通过遗传算法来寻找最优的控制参数，以使系统的性能指标达到最佳。
约束处理是指通过遗传算法来处理系统约束条件，以确保控制系统的稳定性和安全性。
在参数优化方面，研究人员通常将MPC的控制参数作为染色体的编码，以目标函数的最小化为优化目标，通过遗传算法来搜索最优的控制参数。
例如，某些研究将MPC的预测模型参数和控制权重作为染色体的编码，通过遗传算法来优化这些参数，以使系统的性能指标如稳定性、响应速度等达到最佳。
在约束处理方面，遗传算法可以用于处理MPC中的约束条件，例如状态变量的上下限、输入变量的变化率限制等。
通过将约束条件转化为适应度函数，遗传算法可以搜索满足约束条件的最优解。
一些研究还将遗传算法与其他优化方法相结合，以提高约束处理的效果。
结合研究的案例分析为了更好地理解遗传算法与模型预测控制的结合，我们将对一些相关的案例进行分析。
遗传算法简介和代码详解
遗传算法简述及代码详解声明：本文内容整理自网络，认为原作者同意转载，如有冒犯请联系我。
遗传算法基本内容遗传算法为群体优化算法，也就是从多个初始解开始进行优化，每个解称为一个染色体，各染色体之间通过竞争、合作、单独变异，不断进化。
遗传学与遗传算法中的基础术语比较染色体(chromosome) 数据，数组，序列基因(gene) 单个元素，位等位基因(allele) 数据值，属性，值基因座(locus) 位置，iterator位置表现型(phenotype) 参数集，解码结构，候选解染色体：又可以叫做基因型个体(individuals)群体/种群(population)：一定数量的个体组成，及一定数量的染色体组成，群体中个体的数量叫做群体大小。
初始群体：若干染色体的集合，即解的规模，如30，50等，认为是随机选取的数据集合。
适应度(fitness)：各个个体对环境的适应程度优化时先要将实际问题转换到遗传空间，就是把实际问题的解用染色体表示，称为编码，反过程为解码/译码，因为优化后要进行评价（此时得到的解是否较之前解优越），所以要返回问题空间，故要进行解码。
SGA采用二进制编码，染色体就是二进制位串，每一位可称为一个基因；如果直接生成二进制初始种群，则不必有编码过程，但要求解码时将染色体解码到问题可行域内。
遗传算法的准备工作:1)数据转换操作，包括表现型到基因型的转换和基因型到表现型的转换。
前者是把求解空间中的参数转化成遗传空间中的染色体或者个体(encoding)，后者是它的逆操作(decoding)2) 确定适应度计算函数，可以将个体值经过该函数转换为该个体的适应度，该适应度的高低要能充分反映该个体对于解得优秀程度。
非常重要的过程。
遗传算法基本过程为:1) 编码，创建初始群体2) 群体中个体适应度计算3) 评估适应度4) 根据适应度选择个体5) 被选择个体进行交叉繁殖6) 在繁殖的过程中引入变异机制7) 繁殖出新的群体，回到第二步实例一：（建议先看实例二）求 []30,0∈x 范围内的()210-=x y 的最小值 1) 编码算法选择为"将x 转化为2进制的串"，串的长度为5位（串的长度根据解的精度设 定，串长度越长解得精度越高）。
《基本遗传算法》
(2) 解码
假设某一个体的编码是：
x： bl bl-1 bl-2……b2b1
则对应的解码公式为：
x = umin + (
1
i=l
bi
·2i-1
)
·Umax umin 2l 1
整理ppt
[例] 设 -3.0 ≤ x ≤ 12.1 , 精度要求 =1/10000，由公式： = Umax umin
M——群体大小； F——个体适应度评价函数； s——选择操作算于； c——交叉操作算子： m——变异操作算于； pc——交叉概率； pm——变异概率；
整理ppt
1.3 基本遗传算法描述
Procedure GA
Begin initialize P(0); t=0; while (t<=T) do for i=1 to M do Evaluate fitness of P(t); end for for i=1 to M do Select operation to P(t); end for for i=1 to M/2 do Crossover operation to P(t); end for for i=1 to M do Mutation operation to P(t); end for for i=1 to M do P(t+1) = P(t); end for t=t+1 end while
从而产生出一个新的个体。
基本位变异运算的示例如下所示：
基本位变异
A：1010 1 01010
A’：1010 0 01010
变异点
整理ppt
变异概率
变异是针对个体的某一个或某一些基因座上的基因值执行的，因此变异概率pm 也是针对基因而言，即：
变压器优化设计软件开发
变压器优化设计软件开发摘要：本软件编程语言为Visual Basic和C++，编程语言和变压器设计原理相结合。
采用分层遗传算法实现变压器的优化设计，并以220kV两圈变压器为实例进行验证，改进的MLGA比单层传统GA成本节省了3.02%，比手工设计方案节约9.48%。
开发了10-220kV等级变压器的优化设计软件及界面，实现变压器设计人员由手工计算向计算机软件计算转变。
关键词：Visual Basic；变压器设计原理；分层遗传算法；变压器优化设计1 概述变压器优化设计软件节约设计成本，提高设计质量，缩短产品的开发周期，将人工智能技术、数据库技术应用于设计中去，快速设计其结构方案，进一步提高公司的技术水平、企业形象和在市场中的核心竞争力。
研究基于知识工程的计算机集成系统对变压器制造企业在“以市场需求为中心”的激烈竞争中有着很强的应用价值，对我国变电设备制造企业和国民经济的发展有重要的现实意义[1]。
2 分层遗传算法的原理本软件采用改进的分层遗传算法进行优化设计，传统的遗传算法是将所有设计优化变量进行编码形成一个向量（染色体），然后由染色体组成一个种群进行进化操作；分层遗传算法的基本思想是将设计优化变量根据工程实际权重或优化先后顺序分类并进行独立编码，放置在不同的层中，每层中可以有多个种群进行并行的遗传操作，因此每个种群可以采用不同的遗传算子、不同的遗传参数，并行的设计。
不失一般性，这里以三层遗传优化算法为例，简要介绍分层遗传算法原理[2]。
如图1所示。
第一层GA1是控制其他模块的独立遗传算法，第二层GA2和第三层GA3分别由一系列的模块组成，每个模块对应一个子问题，每个子问题对应一个独立的GA，且同一层中的各个模块的编码相同。
一个独立的GA可以用以下格式来描述：GA=（PO,PS,IS,FIT,SO,CO,MO）(1)其中PO、PS、IS、FIT，分别表初始种群、种群大小、编码长度以及适应度值，SO、CO、MO分别代表选择、交叉、变异，故分层遗传算法可以用下式描述：GAij=（POij,PSij,ISij,FITij,SOij,COij,MOij）(2) 其中下标i和j表示分层遗传算法第i层第j个模块，GAij表示用独立遗传算法求解第i层第j个模块。
基于多特征下的GA_TCN深度神经网络的股票价格预测
基于多特征下的GA＿TCN深度神经网络的股票价格预测基于多特征下的GA-TCN深度神经网络的股票价格预测股票价格预测一直以来都是金融领域中的热点问题之一，对于投资者而言，准确的预测股票价格可以帮助他们制订更为精准的投资决策，从而获得更好的回报。
然而，股票市场的波动性极高，受多种因素的影响，传统的统计分析方法常常难以捕捉到其中的规律。
因此，利用机器学习和深度学习的方法来解决股票价格预测问题备受关注。
本文提出了一种基于多特征的遗传算法（GA）和时序卷积网络（TCN）相结合的深度神经网络（DNN）模型，用于股票价格的预测。
这种模型的优势在于它能够自动地从大量的历史数据中学习到股票价格的非线性规律，并能够将多个特征的信息进行有效融合，从而提高预测的准确性。
首先，为了提高输入特征的质量，我们选取了多个与股票价格相关的指标作为输入。
包括但不限于：股票成交量、股票涨跌幅、市盈率、市净率等等。
这些特征能够综合反映市场的供求关系、投资者的情绪以及公司的估值情况，对于股票价格的预测具有重要意义。
然后，我们设计了一种遗传算法来优化神经网络的结构和参数。
遗传算法能够通过模拟进化的过程，不断地调整神经网络的结构和参数，从而使得网络的预测能力得到最大程度的提升。
通过遗传算法的优化，我们可以得到一个更加适应数据特征的神经网络模型。
接下来，我们引入了时序卷积网络（TCN）来处理输入数据的时序性。
TCN是一种具有长短时记忆能力的卷积神经网络，通过堆叠多个卷积层和残差连接，能够有效地捕捉到时间序列数据中的长期依赖关系。
在我们的模型中，TCN的作用是通过对时间序列数据的分析和建模，提取出时间序列中的潜在规律和趋势信息。
最后，我们通过对历史数据的训练和验证，评估了我们的模型的性能。
实验结果表明，基于多特征下的GA-TCN深度神经网络模型在股票价格预测上取得了很好的效果，相较于传统的统计分析方法，其预测准确性有了显著的提升。
综上所述，本文提出的基于多特征下的GA-TCN深度神经网络模型在股票价格预测上具有较好的潜力。
GA遗传算法
上的，其目的是把优胜的个体遗传到下一代，选择操作的实现是根据适应度大小按照某种策略从父 代中挑选个体进入中间群体。选择算子设计依赖选择概率，个体Xi选择概率定义为
reli
fi
N
fi
i 1
其中fi是群体中第i个个体的适应值，N是群体的规模。
当reli越大时，个体Xi被选择遗传（复制）到下一代的可能性越大。目前常用的遗 传选择算子主要有以下几种：
2020/2/19
7
遗传算法的基本流程
（3）适应度函数
适应度函数设计是模拟自然选择，进行遗传进化操作的基础，它的评估是遗传操作的依据。适应度 函数值即适应度。由于下面定义的选择概率以适应度为基础，因此适应度是非负的。
方法一：对于求目标函数最大值的优化问题，变换方法为：
F(X) =
f(X)+Cmin if f(X)+Cmin> 0
（1）单点交叉 单点交叉右脚简单交叉，具体操作是：在个体基因串中随机设定一个交叉点。实行交叉时，该点 前或后的两个个体的部分结构进行互换，并生成两个新个体。当基因链码的长度为n时，可能有 n-1个交叉点位置。
单点交叉算子的具体计算过程如下：
Ⅰ. 对群体中的个体进行两两随机配对。 若群体大小为M，则共有 [ M/2 ]对相互 配对的个体组。
2020/2/19
14
遗传算法的基本流程
常用的变异形式：
（1）基本变异算子 基本变异算子是针对二值基因链码而言。其具体操作是：对群体中基因链码随机挑选C个基因位置并 对这些基因位置的基因值以变异概率P取反，即0变成1,1变成0。当C=1时，表示一个基因值取反。 基本位变异运算的示例如下所示：
基本位变异 A：1010 1 01010
reli
fi
N
fi
i 1
其中fi是群体中第i个个体的适应值，N是群体的规模。
当reli越大时，个体Xi被选择遗传（复制）到下一代的可能性越大。目前常用的遗 传选择算子主要有以下几种：
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遗传算法的基本流程
（3）适应度函数
适应度函数设计是模拟自然选择，进行遗传进化操作的基础，它的评估是遗传操作的依据。适应度 函数值即适应度。由于下面定义的选择概率以适应度为基础，因此适应度是非负的。
方法一：对于求目标函数最大值的优化问题，变换方法为：
F(X) =
f(X)+Cmin if f(X)+Cmin> 0
（1）单点交叉 单点交叉右脚简单交叉，具体操作是：在个体基因串中随机设定一个交叉点。实行交叉时，该点 前或后的两个个体的部分结构进行互换，并生成两个新个体。当基因链码的长度为n时，可能有 n-1个交叉点位置。
单点交叉算子的具体计算过程如下：
Ⅰ. 对群体中的个体进行两两随机配对。 若群体大小为M，则共有 [ M/2 ]对相互 配对的个体组。
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遗传算法的基本流程
常用的变异形式：
（1）基本变异算子 基本变异算子是针对二值基因链码而言。其具体操作是：对群体中基因链码随机挑选C个基因位置并 对这些基因位置的基因值以变异概率P取反，即0变成1,1变成0。当C=1时，表示一个基因值取反。 基本位变异运算的示例如下所示：
基本位变异 A：1010 1 01010
遗传算法的改进——IGA
遗传算法的改进——IGA作者：吴伟来源：《电脑知识与技术》2012年第01期摘要：针对基本遗传算法（SGA）存在的缺点，分别从参数编码，采用三层递阶结构的染色体编码；适应度函数的选取，适应值指数比例系数自适应调整；遗传操作，采用最优保存策略，自适应选择和交叉概率。
提出了改进的遗传算法（IGA）。
关键词：遗传算法；编码；适应度函数；遗传操作中图分类号：TP301文献标识码：A文章编号：1009-3044(2012)01-0123-03Improved Genetic Algorithm—IGAWU Wei1,2(1.School of Computer Science & Technology, Soochow University, Suzhou 215104, China;2.Suzhou Vocational University, Suzhou 215104, China)Abstract: For the genetic algorithm deficiencies, Separately from the coding parameters, using three layers of hierarchical structure coding; fitness function selection, fitness index proportion coefficient adaptive adjustment; genetic operation, the elitist strategy, adaptive selection and the crossover probability. proposes an improved genetic algorithm(IGA).Key words: Genetic Algorithm; coding parameters; fitness function; genetic operation遗传算法是一种模拟生物界自然遗传操作的算法，该算法通过模拟生物界自然选择、遗传机理，在群体中进行随机搜索。
遗传算法优化的肿瘤基因表达谱分类研究
遗传算法优化的肿瘤基因表达谱分类研究
谢芬
【期刊名称】《福建电脑》
【年(卷),期】2010(026)003
【摘要】提出了一种基于遗传算法(GA)优化支持向量机(SVM)分类决策树的用于肿瘤基因分类的新方法.该方法针对基因表达数据样本少维数高的特点,采用了支持向量机分类间隔作为遗传算法适应度函数.利用遗传算法在每一决策树结点自动选择最优或近优的分类决策,实现了对决策树的优化.试验结果表明,在样本有限的情况下,与传统的方法相比,该方法比单个决策树算法具有更高的分类精度.
【总页数】2页(P2-3)
【作者】谢芬
【作者单位】滨州医学院计算机教研室,山东滨州,256600
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于基因表达谱的肿瘤亚型识别与分类特征基因选取研究 [J], 李颖新;阮晓钢
2.基于遗传算法优化决策树的肿瘤基因分类研究 [J], 谢芬
3.肿瘤基因表达谱分类技术研究 [J], 李小波
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因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于SVD-GA-BP神经网络模型的股价预测①
基于SVD-GA-BP神经网络模型的股价预测①罗成【期刊名称】《《佳木斯大学学报（自然科学版）》》【年(卷),期】2019(037)006【总页数】4页(P988-991)【关键词】奇异值分解; 遗传算法; BP神经网络模型; 股价预测【作者】罗成【作者单位】安徽财经大学金融学院安徽蚌埠233000【正文语种】中文【中图分类】F832. 480 引言从对数据处理的角度看，陈园园、刘俊和傅强(2014)用EMD(经验模态分解，Empirical Mode Decomposition)算法预先进行数据处理，并将其结果作为神经网络的输入，最终预测结果要比小波神经网络模型的更佳[1]。
而马瑜和潘和平(2018)依据神经网络构建三种模型，其输入分别是价格相对收益率、价格相对扭力和DB小波变换来预测美元指数，结果说明预先用DB小波变换处理数据，能得出更好的预测效果[2]。
从对模型改进的角度看，(2013)张秋明和朱红莉采用灰色GM(1,1)预测股价的变化趋势，其后用BP神经网络改良了该模型，这种做法不仅提高了预测股票价格的准确性，更能挖掘股票价格变化规律[3]。
TicknorJ L等(2013)提出经过贝叶斯正则化后的神经网络，在既可以不进行季节性分析，也没有数据预处理的情况下，将股票价格相关的金融技术指标作为该神经网络模型的输入变量，仍可以获得很好的预测结果[4]。
从影响股价的因子选取方面看，(2015)郑睿和周丽采用因子分析法确定影响股票价格的主要因子，然后将其作为神经网络的输入向量进行训练。
该模型融合了因子分析和神经网络的优势，可以准确刻画股票价格变化的复杂性和非平稳性，提高了股票价格的预测精度[5]。
李振平和桂预风(2016)首先利用灰色关联分析来遴选出重要的技术指标，然后利用BP神经网络对收盘价格作粗预测，最后再用马尔可夫模型对收盘价格作进一步的精准预测[6]。
而胡婧，叶建木(2017)选取反映投资者情绪的微博数据指标，结合一些技术性指标作为BP神经网络的输入进行预测，取得很好的预测结果，这说明，相比单纯的利用技术性和基本面指标，市场情绪指标也有进一步挖掘的价值[7]。
基于遗传算法的图像边缘检测研究
基于遗传算法的图像边缘检测研究作者：朱国武庄金雷王力超刘丙友来源：《牡丹江师范学院学报（自然科学版）》2022年第04期摘要：提出一种基于遗传算法的图像边缘检测方法——GA算法，目的是提高图像有效信息边缘检测提取.GA算法在图像内部像素点和图像内部局部信息关系的基础上，将图像有效信息边缘提取转化成一种优化问题，再采用遗传算法对这种问题求解，获得图像有效的边缘信息.MATLAB實验仿真结果表明，相对于传统的边缘检测算法检测边缘，GA算法不仅克服了传统算法缺陷，提高了图像边缘的边界连续性，且抗干扰能力更好，图像视觉效果更好.关键词：图像边缘；检测算法；遗传算法[ 中图分类号 ]TP391.4 [ 文献标志码 ] AResearch on Image Edge Detection Based on Genetic AlgorithmZHU Guowu1，ZHUANG Jinlei2，WANG Lichao1，LIU Bingyou1（1.College of Electrical Engineering，Anhui Polytechnic University，Wuhu241000，China）（2.Harbin Institute of Technology Wuhu Robot Technolgy Research Institute，Wuhu 241000，China）Abstract：A study on image edge detection is proposed to improve effective information.The algorithm first combines the pixel points and the local information relationship within theimage.Then，the extraction of effective information edges on the image is transformed into an optimization problem.Finally，the genetic algorithm is used to solve this problem and obtain the effective edge information of the image.The MATLAB experimental simulation results show that compared with the traditional edge detection algorithm，the genetic algorithm not only improves the defects of the traditional algorithm，improves the boundary continuity of the image edge，better anti-interference ability，and better image visual effect.Key words：edge detection;detection algorithm;genetic algorithm图像边缘检测是图像分析的重要部分，存在于图像分割、目标识别以及对感兴趣的区域信息的提取分析等领域.[1]图像边缘检测效果的好坏，直接影响后续图像的处理，因此，边缘检测是计算机视觉的重要内容之一.[2-3]传统的图像边缘检测借助空频域微分算子通过卷积完成，常用的一阶算子有Robert算法、Pewitt算法和Sobel算法，二阶算子有LOG算法，这些算法简单容易实现，但抑制噪声能力差，在图像边缘检测的时候易丢失图像的有效信息，适用于噪声较少且简单的图像.[4]研究人员通过检测图像中局部不同像素灰度值的区域，达到分割图像的目的.这种基于边缘检测分割方法抑制噪声干扰能力差，分割不依赖图像像素结果，当图像边缘像素变换不明显式时，容易导致图像边界的不连续性.研究人员对现有的图像边缘不连续性进行改进、提高图像边缘的连续性、获取图像的边缘有效信息成为图像的主要研究方向.[5]为了获取图像内的有效信息和有效区域，提出了遗传算法.遗传算法是（Genetic Algorithm，GA）是模拟自然界生物进化过程的模型，具有简单、适用范围广泛、计算速度快等优点，适用于复杂问题求解，为图像边缘检测提供了依据.[6]笔者为了提高图像边界的边缘连续性，获取图像的有效信息，提出了一种基于遗传算法的图像边缘检测方法GA法.首先先将采集的图像边缘检测问题转化为寻求最优问题的目标函数，再利用遗传算法对目标函数进行求解，从而获得较好的图像边缘检测.实验仿真结果表明，该算法能够更好地提高图像边缘的连续性，视觉效果更好.1 图像边缘检测原理图像边缘是图像中的像素点，在不同区域之间的边界具有不连续性，图像的灰度值将发生变化，产生边缘.边缘检测就是利用图像中物体的灰度值变化信息检测物体的边缘和轮廓，是对图像灰度级进行一阶和二阶导数.常见的图像边缘有：阶梯状边缘、脉冲状边缘和屋顶状边缘三种类型.[7]在现实图像中，采集图像中真实图像边缘较为复杂，具有一定的斜度，因此，在图像边缘检测中需要对位置、斜率、均值等特征点进行.经典的图像边缘检测算法中，LOG算法和Canny算法较为常用.Log算法边缘检测原理是，先用高斯函数进行卷积平滑图像，进行去噪，再采用拉普拉斯算子进行高通滤波，检测出图像的边缘.Canny边缘算法工作原理是，首先使用二维高斯滤波平滑图像，去除图像部分噪声，再对一阶方向图像进行卷积时域滤波，然后计算滤波后的函数图像梯度强度的极大值，获取图像边缘的单像素点，检测图像边缘.图像边缘检测算法步骤如图1所示.2 采用遗传算法进行图像边缘检测遗传算法是（Genetic Algorithm，GA）是模拟自然界生物进化过程的模型，依据优胜劣汰的原则，需要对优化的群体进行遗传学操作，不断成为新的优化群体，达到满足要求的最优解.[8-9]对遗传求出图像的最佳阈值，再对最佳阈值进行边缘处理.遗传算法的3个基本算子是：选择、交叉和变异.[10]选择一般采用以下公式：[Pi=fii=1Nfi=fifsum]. （1）式（1）中，[fi]为个体i的适应度，[fsum]为种群总适应度，[Pi]为个体选择概率.由公式可得[f]高的个体被复制可能越大.交叉和变异.交叉就是在个体串之间随机找到一个交叉点，对交叉点两个个体部分结构进行互换生成新的两个个体.遗传算法中交叉概率[Mc]和变异概率[Mm]的选取影响算法的效率、行为和收敛性.而一般的遗传算法[Mc]和[Mm]在初始化时根据具体的情况选择适合的大小，采取自适应的方针，对差异染色体采用不同的[Mc]和[Mm]，计算式为：[Mc=Mc1-Mc1-Mc2（f'-favg）/fmax-favg ，f'≥favgMc1 ， f'<favg]. （2）[Mm=Mm1-Mm1-Mm2（fmax-favg）/fmax-favg，f≥favgMm1 ， f<favg]. （3）式（2）（3）中，[fmax]表示群体群体最大适应度，[favg]表示每个群体的平均适应度，[f']表示要交叉的两个个体中较大的适应度值，[f] 表示要变异个体的适应度值，[Mc1]，[Mc2]，[Mm1]，[Mm2]为常数，其中[Mc1>Mc2]，[Mm1>Mm2]，由公式（2）和（3）得到个体选择适应度比较小时，则采取个体选择比较大的交叉概率和变异概率，并通过交叉和变异产生新的个体；当个体选择适应度较大时，则选择比较小的交叉和变异概率，从而去除较差的个体，保留好的个体.通过遗传算法求出图像的最佳阈值T，再通过阈值进行图像边界检测.遗传算法的流程图如图2所示：3 仿真结果及分析本文分别采用512[×]512的辣椒和飞机的图像进行仿真实验，并把仿真实验结果与log算法、canny算法结果进行对比.结果见图3和图4.仿真结果表明，传统的Log算法在图像边缘检测中会有较多的干扰噪声，图3和图4中，图（b）边缘不清晰，图（c）使用Canny算法对图像边缘检测虽能更好的去除噪声，获得较好的图像边缘信息，但会丢失较为细节的部分，图（d）是使用GA的算法对图像边缘进行的检测，更为清晰细化，效果比经典的Canny算法和Log算法好.4 结语图像边缘检测是处理图像的重要研究领域，本文提出一种基于遗传算法的图像边缘检测法——GA法.实验仿真测试结果表明，相对于传统的边缘算法，GA算法能够更好地保留图像有效信息的精确度和边界连续性，更好地处理图像内结構信息，拥有良好的应用前景.参考文献[1]崔少华，赵庆平. 独立分量分析法去噪的研究与应用[J]. 牡丹江师范学院学报：自然科学版，2016，（02）：27-29.[2]温亮，周平.基于多参数灵敏度分析与遗传优化的铁水质量无模型自适应控制[J].自动化学报，2021，47（11）：2600-2613.[3]李茂民，邹臣嵩.基于改进遗传算法的阈值图像分割方法[J].软件工程，2022，25（01）：37-40.[4]李静，陈桂芬，丁小奇.基于改进Canny算法的图像边缘检测方法研究[J].计算机仿真，2021，38（04）：371-375.[5]何春，叶永强，姜斌，等.一种基于分数阶次微积分模板的新型边缘检测方法[J].自动化学报，2012，38（05）：776-787.[6]霍星，张飞，邵堃，等.改进的元启发式优化算法及其在图像分割中的应用[J].软件学报，2021，32（11）：3452-3467.[7]刘亚丽，李英娜，李川.基于遗传算法优化BP神经网络的线损计算研究[J].计算机应用与软件，2019，36（03）：72-75.[8]刘芳，马玉磊，周慧娟.基于种群多样性的自适应遗传算法优化仿真[J].计算机仿真，2017，34（04）：250-255.[9]金玉苹，李春雨.一种改进的遗传算法在智能组卷上的应用[J].牡丹江师范学院学报：自然科学版，2017，（02）：38-40.[10]Langming Zhou，Lihua Xiao，Jiedong Wang，Han Yu. Mono-Camera based Calibration Method for Two-Axes LRF Measurement System[C]//.Proceedings of Eleventh International Conference on Digital Image Processing（ICDIP 2019）2019：963-969.编辑：琳莉。
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遗传与进化的系统观 虽然人们还未完全揭开遗传与进化的奥秘，即没有完全掌 握其机制、也不完全 清楚染色体编码和译码过程的细节， 更不完全了解其控制方式，但遗传与进化的以下几个特点却 为人们所共识：
(1) 生物的所有遗传信息都包含在其染色体中，染色体决定了 生物的性状；
(2) 染色体是由基因及其有规律的排列所构成的，遗传和进化
(8) 遗传编程 Koza发展了遗传编程的概念，他使用了以LISP语言所表 示的编码方法，基于 对一种树型结构所进行的遗传操作来自动生成计算机程序。 虽然遗传编程的理论尚未成熟，应用也有一些限制，但它已 成功地应用于人工智能、机器学习等领域。
(9) 机器学习 学习能力是高级自适应系统所应具备的能力之一。基于 遗传算法的机器学习， 特别是分类器系统，在很多领域中都得到了应用。例如， 遗传算法被用于学习 模糊控制规则，利用遗传算法来学习隶属度函数，从而更 好地改进了模糊系统 的性能；基于遗传算法的机器学习可用来调整人工神经网 络的连接权，也可用 于人工神经网络的网络结构优化设计；分类器系统也在学 习式多机器人路径规 划系统中得到了成功的应用。
(7) 人工生命 人工生命是用计算机、机械等人工媒体模拟或构造出的 具有自然生物系统特有行为的人造系统。自组织能力和自学 习能力是人工生命的两大主要特征。人工生命与遗传算法有 着密切的关系，基于遗传算法的进化模型是研究人工生命现 象的重要基础理论。 虽然人工生命的研究尚处于启蒙阶段．但遗传算法已在 其进化模型、学习模 型、行为模型、自组织模型等方面显示 出了初步的应用能力，并且必将得到更为 深入的应用和发展。 人工生命与遗传算法相辅相成，遗传算法为人工生命的研究 提供了一个有效的工具，人工生命的研究也必将促进遗传算 法的进一步发展。
• 90年代期间，有关遗传算法的国际会议也比较活跃，见下表。
• 我国开展遗传算法研究，主要在90年代。目前，已成为继专家系统、人工神 经网络之后有关人工智能方面的第三个热点课题。
遗传算法的应用 遗传算法提供了一种求解复杂系统优化间题的通用框架， 它不依赖于问题的具 体领域，对问题的种类有很强的鲁棒性，所以广泛应用于很 多学科。下面是遗传 算法的一些主要应用领域： (1) 函数优化 函数优化是遗传算法的经典应用领域，也是对遗传算法 进行性能评价的常用算例。 对于一些非线性、多模型、多目标的函数优化问题，用 其他优化方法较难求解，用遗传算法可以方便地得到较好的 结果。
设计、基于遗传算法的参数辨识、基于遗传算法的模糊控制
规则的学习、利用遗传算法进行人工神经网络的结构优化设 计和权值学习等，都显示出了遗传算法在这些领域中应用的
可能性。
(5) 机器人学 机器人是一类复杂的难以精确建模的人工系统，而遗传 算法的起源就来自于对人工自适应系统的研究，所以机器人 学理所当然地成为遗传算法的一个重要应用领域。 例如，遗传算法已经在移动机器人路径规划、关节机器人 运动轨迹规划、机器人逆运动学求解、细胞机器人的结构优 化和行为协调等方面得到研究和应用。
(6) 图像处理 图像处理是计算机视觉中的一个重要研究领域。在图像 处理过程中，如扫描、 特征提取、图像分割等不可避免地会 存在一些误差，这些误差会影响图像处理的效果。如何使这 些误差最小是使计算机视觉达到实用化的重要要求。 遗传算法在这些图像处理中的优化计算方面找到了用武 之地，日前已在模式识别、图像恢复、图像边缘特征提取等 方面得到了应用。
(2) 成长期 (70年代中期至80年代末期)
• 1975年，J.H.Holland教授的专著《自然界和人工系统的适应性(Adaptation in Natural and Artificial System)》正式出版，全面地介绍了遗传算法，人们常常 把这一事件视作遗传算法问世的标志， Holland也被视作遗传算法的创始人。 • 1975年，De.Jong在其博士论文中结合模式定理进行了大量的纯数值函数优化计 算实验，树立了遗传算法的工作框架，得到了一些重要且具有指导意义的结论。 • 1987年，美国wrence总结人们长期从事遗传算法的经验，公开出版《遗传 算法和模拟退火(Genetic Algorithm and Simulated Annealing)》一书，以论文 集形式用大量实例介绍遗传算法。 • 1985年，作为Holland的学生，D.E.Goldberg博士出版专著《遗传算法——搜索、 优化及机器学习(Genetic Algorithms——in Search，Optimization and Machine Learning)》，全面、系统地介绍遗传算法，使这一技术得到普及与推广。该书 被人们视为遗传算法的教科书。 • 1985年，在美国举行第一届遗传算法国际学术会议(International Conference on Genetic Algorithms，简称ICGA），与会者交流运用遗传算法的经验。随后， 1987，1989，1991，1993，l 995及l 997年，每2年左右都举行一次这种会议。
(3) 发展期(90年代以后)
90年代，遗传算法不断地向广度和深度发展。 • 1991年，wrence出版《遗传算法手册(Handbook of Genetic Algorithms )一书， 详尽地介绍遗传算法的工作细节。 • 1996年 Z.Michalewicz的专著《遗传算法 + 数据结构 = 进化程序》深入讨论了遗 传算法的各种专门问题。 同年，T.Back的专著《进化算法的理论与实践：进化策略、进化规划、遗传算法》 深入阐明进化算法的许多理论问题。 • 1992年，Koza出版专著《遗传规划——应用自然选择法则的计算机程序设计 (Genetic Programming:on the Programming of Computer by Means of Natural Selection)》，该书全面介绍了遗传规划的原理及应用实例，标明遗传规划己成
• 50年代后期，一些生物学家着手采用电子计算机模拟生物的遗传系统，尽管这 些工作纯粹是研究生物现象，但其中已使用现代遗传算法的一些标识方式。
• 1965年，德国的L.Rechenberg等人正式提出进化策略的方法，当时的进化策略只
有一个个体，而且进化操作也只有变异一种。 • 1965年，美国的L.j.Fogel正式提出进化规划，在计算中采用多个个体组成的群 体，而且只运用变异操作。 • 60年代期间，美国J.H.Holland在研究自适应系统时，提出系统本身与外部环境 相互协调的遗传算法。1968年，J.H.Holland教授又提出模式理论，它成为遗传 算法的主要理论基础。 • 1967年，Bagley发表了关于遗传算法应用的论文，在其论文中首次使用“遗传算 法（ Genetic Algorithm）”一词。
件生产车间调度、流水线生产车间调度、生产规划、任务分
配等方面遗传算法都得到了有效的应用。
(4) 自动控制 在自动控制领域中很多与优化相关的问题需要求解，遗 传算法已在其中得到了初步的应用，并显示出了良好的效果。 例如用遗传算法进行航空控制系统的优化、使用遗传算 法设计空间交会控制器、基于遗传算法的模糊控制器的优化
实际问题参数集 编码 群体t 计算适值 运算：复制 交叉 变异
群体t+1群体t
群体t+1
N
满足要求？ Y
解码
改善或解决实际问题
1.3 遗传算法的发展
进化算法与其他科学技术一样，都经历一段成长过程，逐渐发展壮大。此过程可 大致分为三个时期：萌芽期、成长期和发展期。
(1) 萌芽期 (50年代后期至70a本人也被视作遗传规划的奠基人。
• 1994年，Koza又出版第二部专著《遗传规划Ⅱ：可再用程序的自动发现(Genetic Programming Ⅱ:Automatic Discovery of Reusable Programs)》，提出自动定义 函数的新概念，在遗传规划中引入子程序的新技术。 同年，K.E.Kinnear主编《遗传规划进展(Advances in Genetic Programming)》， 汇集许多研究工作者有关应用遗传规划的经验和技术。
全问题非常有效。
例如，遗传算法已经在求解旅行商问题、背包问题、装 箱问题、图形划分问题等方面得到成功的应用。
(3) 生产调度问题 生产调度问题在很多情况下所建立起来的数学模型难以精 确求解，即使经过一些简化之后可以进行求解，也会因简化 得太多而使得求解结果与实际相差甚远。而目前在现实生产 中也主要是靠一些经验来进行调度。 现在遗传算法已成为解决复杂调度问题的有效工具，在单
1.4 遗传算法的应用 (2) 组合优化 随着问题规模的增大，组合优化问题的搜索空间也急剧 扩大，有时在目前的计算机上用枚举法很难或甚至不可能求 出其精确最优解。对这类复杂问题，人们己意识到应把主要 精力放在寻求其满意解上，而遗传算法是寻求这种满意解的 最佳工具之一。实践证明，遗传算法对于组合优化中的NP完
过程发生在染色体上；
(3) 生物的繁殖过程是由其基因的复制过程来完成的； (4) 通过同源染色体之间的交叉或染色体的变异会产生新的物 种，使生物呈现新的 性状。 (5) 对环境适应性好的基因或染色体经常比适应性差的基因或 染色体有更多的机会遗传到下一代。
生物的遗传方式：
1. 复制
生物的主耍遗传方式是复制。遗传过程中，父代的遗传物质DNA被复制到子 代。即细胞在分裂时，遗传物质DNA通过复制(Reproduction)而转移到新生的细 胞中，新细胞就继承了旧细胞的基因。 2. 交叉 有性生殖生物在繁殖下一代时，两个同源染色体之间通过交叉(Crossover)而重 组，亦即在两个染色体的某一相同位置处DNA被切断，其前后两串分别交义组合 而形成两个新的染色体。 3. 变异 在进行细胞复制时，虽然概率很小，仅仅有可能产生某些复制差错，从而使 DNA发生某种变异(Mutation)，产生出新的染色体。这些新的染色体表现出新的 性状。 如此这般，遗传基因或染色体在遗传的过程中由于各种各样的原因而发生变化。
(1) 生物的所有遗传信息都包含在其染色体中，染色体决定了 生物的性状；
(2) 染色体是由基因及其有规律的排列所构成的，遗传和进化
(8) 遗传编程 Koza发展了遗传编程的概念，他使用了以LISP语言所表 示的编码方法，基于 对一种树型结构所进行的遗传操作来自动生成计算机程序。 虽然遗传编程的理论尚未成熟，应用也有一些限制，但它已 成功地应用于人工智能、机器学习等领域。
(9) 机器学习 学习能力是高级自适应系统所应具备的能力之一。基于 遗传算法的机器学习， 特别是分类器系统，在很多领域中都得到了应用。例如， 遗传算法被用于学习 模糊控制规则，利用遗传算法来学习隶属度函数，从而更 好地改进了模糊系统 的性能；基于遗传算法的机器学习可用来调整人工神经网 络的连接权，也可用 于人工神经网络的网络结构优化设计；分类器系统也在学 习式多机器人路径规 划系统中得到了成功的应用。
(7) 人工生命 人工生命是用计算机、机械等人工媒体模拟或构造出的 具有自然生物系统特有行为的人造系统。自组织能力和自学 习能力是人工生命的两大主要特征。人工生命与遗传算法有 着密切的关系，基于遗传算法的进化模型是研究人工生命现 象的重要基础理论。 虽然人工生命的研究尚处于启蒙阶段．但遗传算法已在 其进化模型、学习模 型、行为模型、自组织模型等方面显示 出了初步的应用能力，并且必将得到更为 深入的应用和发展。 人工生命与遗传算法相辅相成，遗传算法为人工生命的研究 提供了一个有效的工具，人工生命的研究也必将促进遗传算 法的进一步发展。
• 90年代期间，有关遗传算法的国际会议也比较活跃，见下表。
• 我国开展遗传算法研究，主要在90年代。目前，已成为继专家系统、人工神 经网络之后有关人工智能方面的第三个热点课题。
遗传算法的应用 遗传算法提供了一种求解复杂系统优化间题的通用框架， 它不依赖于问题的具 体领域，对问题的种类有很强的鲁棒性，所以广泛应用于很 多学科。下面是遗传 算法的一些主要应用领域： (1) 函数优化 函数优化是遗传算法的经典应用领域，也是对遗传算法 进行性能评价的常用算例。 对于一些非线性、多模型、多目标的函数优化问题，用 其他优化方法较难求解，用遗传算法可以方便地得到较好的 结果。
设计、基于遗传算法的参数辨识、基于遗传算法的模糊控制
规则的学习、利用遗传算法进行人工神经网络的结构优化设 计和权值学习等，都显示出了遗传算法在这些领域中应用的
可能性。
(5) 机器人学 机器人是一类复杂的难以精确建模的人工系统，而遗传 算法的起源就来自于对人工自适应系统的研究，所以机器人 学理所当然地成为遗传算法的一个重要应用领域。 例如，遗传算法已经在移动机器人路径规划、关节机器人 运动轨迹规划、机器人逆运动学求解、细胞机器人的结构优 化和行为协调等方面得到研究和应用。
(6) 图像处理 图像处理是计算机视觉中的一个重要研究领域。在图像 处理过程中，如扫描、 特征提取、图像分割等不可避免地会 存在一些误差，这些误差会影响图像处理的效果。如何使这 些误差最小是使计算机视觉达到实用化的重要要求。 遗传算法在这些图像处理中的优化计算方面找到了用武 之地，日前已在模式识别、图像恢复、图像边缘特征提取等 方面得到了应用。
(2) 成长期 (70年代中期至80年代末期)
• 1975年，J.H.Holland教授的专著《自然界和人工系统的适应性(Adaptation in Natural and Artificial System)》正式出版，全面地介绍了遗传算法，人们常常 把这一事件视作遗传算法问世的标志， Holland也被视作遗传算法的创始人。 • 1975年，De.Jong在其博士论文中结合模式定理进行了大量的纯数值函数优化计 算实验，树立了遗传算法的工作框架，得到了一些重要且具有指导意义的结论。 • 1987年，美国wrence总结人们长期从事遗传算法的经验，公开出版《遗传 算法和模拟退火(Genetic Algorithm and Simulated Annealing)》一书，以论文 集形式用大量实例介绍遗传算法。 • 1985年，作为Holland的学生，D.E.Goldberg博士出版专著《遗传算法——搜索、 优化及机器学习(Genetic Algorithms——in Search，Optimization and Machine Learning)》，全面、系统地介绍遗传算法，使这一技术得到普及与推广。该书 被人们视为遗传算法的教科书。 • 1985年，在美国举行第一届遗传算法国际学术会议(International Conference on Genetic Algorithms，简称ICGA），与会者交流运用遗传算法的经验。随后， 1987，1989，1991，1993，l 995及l 997年，每2年左右都举行一次这种会议。
(3) 发展期(90年代以后)
90年代，遗传算法不断地向广度和深度发展。 • 1991年，wrence出版《遗传算法手册(Handbook of Genetic Algorithms )一书， 详尽地介绍遗传算法的工作细节。 • 1996年 Z.Michalewicz的专著《遗传算法 + 数据结构 = 进化程序》深入讨论了遗 传算法的各种专门问题。 同年，T.Back的专著《进化算法的理论与实践：进化策略、进化规划、遗传算法》 深入阐明进化算法的许多理论问题。 • 1992年，Koza出版专著《遗传规划——应用自然选择法则的计算机程序设计 (Genetic Programming:on the Programming of Computer by Means of Natural Selection)》，该书全面介绍了遗传规划的原理及应用实例，标明遗传规划己成
• 50年代后期，一些生物学家着手采用电子计算机模拟生物的遗传系统，尽管这 些工作纯粹是研究生物现象，但其中已使用现代遗传算法的一些标识方式。
• 1965年，德国的L.Rechenberg等人正式提出进化策略的方法，当时的进化策略只
有一个个体，而且进化操作也只有变异一种。 • 1965年，美国的L.j.Fogel正式提出进化规划，在计算中采用多个个体组成的群 体，而且只运用变异操作。 • 60年代期间，美国J.H.Holland在研究自适应系统时，提出系统本身与外部环境 相互协调的遗传算法。1968年，J.H.Holland教授又提出模式理论，它成为遗传 算法的主要理论基础。 • 1967年，Bagley发表了关于遗传算法应用的论文，在其论文中首次使用“遗传算 法（ Genetic Algorithm）”一词。
件生产车间调度、流水线生产车间调度、生产规划、任务分
配等方面遗传算法都得到了有效的应用。
(4) 自动控制 在自动控制领域中很多与优化相关的问题需要求解，遗 传算法已在其中得到了初步的应用，并显示出了良好的效果。 例如用遗传算法进行航空控制系统的优化、使用遗传算 法设计空间交会控制器、基于遗传算法的模糊控制器的优化
实际问题参数集 编码 群体t 计算适值 运算：复制 交叉 变异
群体t+1群体t
群体t+1
N
满足要求？ Y
解码
改善或解决实际问题
1.3 遗传算法的发展
进化算法与其他科学技术一样，都经历一段成长过程，逐渐发展壮大。此过程可 大致分为三个时期：萌芽期、成长期和发展期。
(1) 萌芽期 (50年代后期至70a本人也被视作遗传规划的奠基人。
• 1994年，Koza又出版第二部专著《遗传规划Ⅱ：可再用程序的自动发现(Genetic Programming Ⅱ:Automatic Discovery of Reusable Programs)》，提出自动定义 函数的新概念，在遗传规划中引入子程序的新技术。 同年，K.E.Kinnear主编《遗传规划进展(Advances in Genetic Programming)》， 汇集许多研究工作者有关应用遗传规划的经验和技术。
全问题非常有效。
例如，遗传算法已经在求解旅行商问题、背包问题、装 箱问题、图形划分问题等方面得到成功的应用。
(3) 生产调度问题 生产调度问题在很多情况下所建立起来的数学模型难以精 确求解，即使经过一些简化之后可以进行求解，也会因简化 得太多而使得求解结果与实际相差甚远。而目前在现实生产 中也主要是靠一些经验来进行调度。 现在遗传算法已成为解决复杂调度问题的有效工具，在单
1.4 遗传算法的应用 (2) 组合优化 随着问题规模的增大，组合优化问题的搜索空间也急剧 扩大，有时在目前的计算机上用枚举法很难或甚至不可能求 出其精确最优解。对这类复杂问题，人们己意识到应把主要 精力放在寻求其满意解上，而遗传算法是寻求这种满意解的 最佳工具之一。实践证明，遗传算法对于组合优化中的NP完
过程发生在染色体上；
(3) 生物的繁殖过程是由其基因的复制过程来完成的； (4) 通过同源染色体之间的交叉或染色体的变异会产生新的物 种，使生物呈现新的 性状。 (5) 对环境适应性好的基因或染色体经常比适应性差的基因或 染色体有更多的机会遗传到下一代。
生物的遗传方式：
1. 复制
生物的主耍遗传方式是复制。遗传过程中，父代的遗传物质DNA被复制到子 代。即细胞在分裂时，遗传物质DNA通过复制(Reproduction)而转移到新生的细 胞中，新细胞就继承了旧细胞的基因。 2. 交叉 有性生殖生物在繁殖下一代时，两个同源染色体之间通过交叉(Crossover)而重 组，亦即在两个染色体的某一相同位置处DNA被切断，其前后两串分别交义组合 而形成两个新的染色体。 3. 变异 在进行细胞复制时，虽然概率很小，仅仅有可能产生某些复制差错，从而使 DNA发生某种变异(Mutation)，产生出新的染色体。这些新的染色体表现出新的 性状。 如此这般，遗传基因或染色体在遗传的过程中由于各种各样的原因而发生变化。