遺傳微粒群混合算法的研究及其在圖像增強中的應(yīng)用.pdf

1、微粒群算法是一種新型的、基于迭代的進化計算方法。自上世紀(jì)九十年代出現(xiàn)以來，由于其具有較少的參數(shù)調(diào)整以及算法簡單易實現(xiàn)等優(yōu)點，獲得了國內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注和研究，它和遺傳算法有相似之處，都是智能化的計算方法。遺傳算法因其固有的優(yōu)點，自從上世紀(jì)七十年代出現(xiàn)以后就受到了廣泛的關(guān)注和研究。遺傳算法這個經(jīng)典的智能化優(yōu)化算法經(jīng)過多年的研究和應(yīng)用，其理論已經(jīng)比較完善，并且已在多個領(lǐng)域獲得應(yīng)用，取得了良好的效果。 本文分別討論了微粒群算法和遺傳算法的

2、基本原理、流程和優(yōu)缺點，在對微粒群算法和遺傳算法的深入探討后，提出了微粒群遺傳混合算法。該混合算法以微粒群算法為主體，對參數(shù)進行優(yōu)化。同時，為了避免由于算法初期產(chǎn)生微粒的隨機性而消耗資源，也為了加快收斂速度，引進了摒棄因子。在對微粒根據(jù)適應(yīng)度值排序之后，通過動態(tài)的摒棄因子，把適應(yīng)度值較小的微粒拋棄。同時采用遺傳算子來改良微粒的適應(yīng)度，又結(jié)合所要解決的實際問題采用十進制編碼方式，減小了時間開銷。 本文對該混合算法的可行性和有效性進