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1、1、GA的基本原理的基本原理遺傳算法首先采用某種編碼方式將解空間映射到編碼空間, 每個(gè)編碼對(duì)應(yīng)問(wèn)題的一個(gè)解, 稱(chēng)為個(gè)體或染色體, 再隨機(jī)確定起始的一群個(gè)體, 稱(chēng)為種群。在后續(xù)迭代中, 按照適者生存原理, 根據(jù)適應(yīng)度大小挑選個(gè)體, 并借助各種遺傳算子對(duì)個(gè)體進(jìn)行交叉和變異, 生成代表新的解集的種群, 該種群比前代更適應(yīng)環(huán)境, 如此進(jìn)化下去直到滿足優(yōu)化準(zhǔn)則。此時(shí)末代個(gè)體, 經(jīng)過(guò)解碼, 可作為問(wèn)題近似最優(yōu)解。GA的理論基礎(chǔ)的理論基礎(chǔ)( 1) 模式定理定義1: 出現(xiàn)在模式H 中的0 或1 的數(shù)目稱(chēng)為模式H 的階, 記作O(H)。如: O(10*1)=3。定義2: 模式H 中第一個(gè)確定位置和最后一個(gè)確定位

2、置之間的距離稱(chēng)為模式H 的定義距, 記作(H)。如: (10*1)=4。模式定理: 具有低階、短定義距和平均適應(yīng)度高于種群平均適應(yīng)度的模式在后代中呈指數(shù)增長(zhǎng)。( 2) 積木塊假設(shè)積木塊假設(shè): 遺傳算法通過(guò)短定義距、低階和高平均適應(yīng)度的模式( 積木塊) , 在遺傳操作下相互結(jié)合, 最終接近全局最優(yōu)解。模式定理保證了遺傳算法找到全局最優(yōu)解的可能性存在,而積木塊假設(shè)指出了在遺傳操作下能生成全局最優(yōu)解。兩者構(gòu)成了分析遺傳算法進(jìn)化行為的基本理論。產(chǎn)生初始種群計(jì)算適應(yīng)度是否滿足終止條件輸出最優(yōu)個(gè)體YES選擇交叉變異NO),(),(2,2),(),(),(2/12/1, a ba bjibahbajiRbahbaffabjimanbjibahnmjiDbaf11,),(1),(),(輸入圖像數(shù)據(jù)和模板圖像數(shù)據(jù)計(jì)算模板圖像的特征確定下一個(gè)字圖像的位置計(jì)算子圖像的特征計(jì)算子圖與模板圖之間的相似度確定匹配目標(biāo)匹配閾值？NOYES確定控制參數(shù)，編碼并初始化種群代數(shù)為1計(jì)算個(gè)體適應(yīng)度值并歸一化執(zhí)行選擇算子，父帶選擇概率正比于適應(yīng)度執(zhí)行交叉算子，以Pc概率進(jìn)行交叉操作執(zhí)行變異算子，以Pb概率進(jìn)

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