遺傳微粒群混合算法的研究及其在圖像增強中的應用.pdf

1、微粒群算法是一種新型的、基于迭代的進化計算方法。自上世紀九十年代出現以來，由于其具有較少的參數調整以及算法簡單易實現等優(yōu)點，獲得了國內外學者的關注和研究，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，自從上世紀七十年代出現以后就受到了廣泛的關注和研究。遺傳算法這個經典的智能化優(yōu)化算法經過多年的研究和應用，其理論已經比較完善，并且已在多個領域獲得應用，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，對參數進行優(yōu)化。同時，為了避免由于算法初期產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。在對微粒根據適應度值排序之后，通過動態(tài)的摒棄因子，把適應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度，又結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