人工智能遗传算法新论文
人工智能遗传算法论文（2）
人工智能遗传算法论文(2)人工智能遗传算法论文篇二人工智能之遗传算法论文摘要：非线性方程组的求解是数值计算领域中最困难的问题，大多数的数值求解算法例如牛顿法的收敛性和性能特征在很大程度上依赖于初始点。
但是对于很多高维的非线性方程组，选择好的初始点是一件非常困难的事情。
本文采用了遗传算法的思想，提出了一种用于求解非线性方程组的混合遗传算法。
该混合算法充分发挥了遗传算法的群体搜索和全局收敛性。
选择了几个典型非线性方程组，考察它们的最适宜解。
关键词：非线性方程组;混合遗传算法;优化1. 引言遗传算法是一种通用搜索算法，它基于自然选择机制和自然遗传规律来模拟自然界的进化过程，从而演化出解决问题的最优方法。
它将适者生存、结构化但同时又是随机的信息交换以及算法设计人的创造才能结合起来，形成一种独特的搜索算法，把一些解决方案用一定的方式来表示，放在一起成为群体。
每一个方案的优劣程度即为适应性，根据自然界进化“优胜劣汰”的原则，逐步产生它们的后代，使后代具有更强的适应性，这样不断演化下去，就能得到更优解决方案。
随着现代自然科学和技术的发展，以及新学科、新领域的出现，非线性科学在工农业、经济政治、科学研究方面逐渐占有极其重要的位置。
在理论研究和应用实践中，几乎绝大多数的问题都最终能化为方程或方程组，或者说，都离不开方程和方程组的求解。
因此，在非线性问题中尤以非线性方程和非线性方程组的求解最为基本和重要。
传统的解决方法，如简单迭代法、牛顿法、割线法、延拓法、搜索法、梯度法、共轭方向法、变尺度法，无论从算法的选择还是算法本身的构造都与所要解决的问题的特性有很大的关系。
很多情况下,算法中算子的构造及其有效性成为我们解决问题的巨大障碍。
而遗传算法无需过多地考虑问题的具体形式，因为它是一种灵活的自适应算法，尤其在一些非线性方程组没有精确解的时候，遗传算法显得更为有效。
而且，遗传算法是一种高度并行的算法，且算法结构简单，非常便于在计算机上实现。
遗传算法应用论文
遗传算法应用论文
摘要
这篇文章通过研究遗传算法（GA）在计算机视觉应用中的应用，探讨GA的特点及优势。
首先，介绍了遗传算法以及它的工作原理，然后介绍了应用于计算机视觉的GA的特点，其中包括使用卷积神经网络（CNN）、使用变种遗传算法（VGA）和使用深度学习（DL）的特点。
接下来分析了GA在图像分类任务、图像处理任务和图像识别任务中的应用，以及GA应用时需要考虑的问题。
最后，本文还提出了将GA与其他计算机视觉技术结合使用的一些建议。
关键词：遗传算法；卷积神经网络；变种遗传算法；深度学习；图像分类；图像处理；图像识别
Introduction
Main Body
Based on GA, the features of the input parameters are learned and utilized, and the coordinates of the local optimal solution are accurately found, which makes GA more sensitive to the optimization of external parameters. GA has the advantages of simple structure, fast convergence speed and easy to implement.
2. Image Classification
3. Image Processing
4. Image Recognition。
遗传算法在人工智能中的应用研究
遗传算法在人工智能中的应用研究人工智能技术的发展日新月异，而遗传算法是其中的一种重要的算法技术。
遗传算法源于进化生物学中的基因进化理论，通过模拟进化过程优化问题的求解，被广泛应用于计算机科学、工程、生物学、经济学等领域中。
本文将介绍遗传算法的原理、应用以及它在人工智能中的应用研究进展。
一、遗传算法的原理遗传算法是一种优化技术，通过模拟生物进化过程来在解决实际问题的过程中进行求解。
遗传算法模拟了自然界的进化过程，它将一个问题解释成一个计算机可操作的问题，进而寻找最优解。
这个计算过程模拟了自然界中物种的基因突变、遗传交叉、自然选择等等的演化过程。
遗传算法的工作原理非常简单：首先，它产生一组随机解。
这个解可以是任何类型的数据，如二进制数、整数、实数、字符串等等。
接下来，通过优化的策略，遗传算法继续产生一组新的解，直到获得最佳解或满足约束条件。
在遗传算法的过程中，包含三个基本操作：选择、交叉和变异。
选择操作是用来优化解的基本操作。
在与问题有关的搜索空间中，遗传算法按照适应度的大小来选择最优的解。
交叉操作是用来获得新解的基本操作。
遗传算法将两个父代解交叉，产生出一个新的后代解。
变异操作是用来增加探索搜索空间的多样性。
遗传算法将解中的某些位按照概率随机变换，产生出一个具有潜在优势的新解，通过反复重复上述三个基本操作并不断优化解，最终，遗传算法会给出最佳解。
二、遗传算法的应用遗传算法是一种通用的优化算法，可以应用于很多领域和问题中。
以下是遗传算法的一些典型应用：1.函数优化遗传算法可以搜索目标函数的最优解。
这个优化过程可以是单目标或多目标优化。
由于它能够全局搜索目标函数，因此在搜索空间中存在许多局部最优解的情况下，遗传算法可以经常找到全局最优解。
2.组合优化遗传算法可以在多条件下搜索优化解，包括约束条件、约束不等式、禁忌条件等等。
它们在设计寻优能力较强的组合结构方面有所应用，如排列、选择、背包等。
3.模拟遗传算法具有一定的模拟功能，因此可以对生物系统、物理等问题进行模拟和仿真。
人工智能遗传算法论文
人工智能遗传算法论文本文对遗传算法在人工智能方面的应用进行介绍，通过遗传算法对全局运动估计的解决方案进行分析，最后就人工智能在算法的发展方向方面进行了展望和总结。
以下是店铺整理分享的人工智能遗传算法论文的相关资料，欢迎阅读!人工智能遗传算法论文篇一摘要：本文对遗传算法在人工智能方面的应用进行介绍，通过遗传算法对全局运动估计的解决方案进行分析，最后就人工智能在算法的发展方向方面进行了展望和总结。
所谓人工智能，就是人工的方法通过计算机实现智能化功能，或者说是人们使用机器模拟人类的智能。
由于人工智能是在机器上实现的，所以又称为机器智能。
从另一个角度来看，人工智能是研究怎样使计算机来模仿人脑从事的推理、证明、识别、理解、设计、学习、思考、规划及问题求解等思维活动，来解决人类专家才能处理的复杂问题。
人工智能的算法很多，包括遗传算法、进化算法、蚁群算法和专家系统、神经网络等。
1 遗传算法遗传算法的思想是先确定编码方案，对待寻优的缺陷特征参数进行编码，按一定规模初始化种群，种群中的每一个各体就代表了一个可能的解;然后根据适应度值函数计算每一个各体的适应度值并依此决定遗传操作。
根据预先确定好的种群选择方案，按一定的概率对种群进行交叉、变异得到下一代，直到遗传算法的终止条件得到满足。
与传统的优化算法相比，具有的优缺点如下：1.1 遗传算法优点。
不是从单个点，而是从多个点构成的群体开始搜索。
之所以说是从多点而不是从单点出发，那是因为整个算法的开始是从一个初始种群开始搜索演练最优解，是从多个点开始搜索进化寻找，这样的做的一个好处是避免局部寻找最优解，从任一解出发，按照某种机制，以一定的概率在整个求解空间中探索最优解。
由于它们可以把搜索空间扩展到整个问题空间，因而具有全局优化性能。
同时也缩短了整个搜寻额时间，整体上效率更高、结果更接近最优解。
实现简单，没有复杂的数学计算，在算法中，一般都有大量且复杂的计算作为整个算法的支撑，同时数学计算也是一步比较耗资源和时间的操作，然后在遗传算法中，在搜索最优解过程中，只需要由目标函数值转换得来的适应度信息再加上简单的比较，而不需要导数等其它辅助信息，操作流程也比较简单，没有过多的转换控制操作，中间也没有多少中间变量，算法具有较强的自适应性。
遗传算法新论文【精品毕业设计】(完整版)
学校代码 10126 学号 00708037 分类号密级本科毕业论文基于遗传算法的图像阈值分割学院、系数学科学学院计算数学系专业名称信息与计算科学年级 2007级学生姓名刘家祥指导教师曹军2011年 5月 20 日内容摘要图像分割就是指把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。
图像的分割是以灰度值作为分割的依据,通过各个像素的灰度值和事先确定的阈值的比较来分割图像。
如何确定最合适的阈值是处理好图像分割的关键,这自然成为一直以来分割算法研究的焦点。
遗传算法是对生物进化论中自然选择和遗传学机理中生物进化过程的模拟来计算最优解的方法。
遗传算法具有众多的优点,如鲁棒性、并行性、自适应性和快速收敛,可以应用在图像处理技术领域中图像分割技术来确定分割阈值。
本文主要介绍基于遗传算法的最小误差阈值法、最大类间方差法（Otsu法）以及最佳直方图熵法(KSW熵法)等三种方法分割图像。
关键词：图像分割，遗传算法，阈值分割AbstractImage segmentation refers to the image into regions each with characteristics and goals of the technology to extract and process of interest. Segmentation is a segmentation based on gray value, gray value of each pixel through the predetermined threshold value and comparing the image segmentation. How to determine the most appropriate threshold is the key to handling image segmentation, which has naturally become the focus of segmentation algorithms.Genetic algorithm is a biological theory of evolution and genetic mechanism of natural selection in biological evolution simulation method to calculate the optimal solution. Genetic algorithm has many advantages, such as robustness, parallel, adaptive, and fast convergence, can be used in the field of image processing image segmentation technique to determine the split threshold.In this paper, genetic algorithm based on minimum error threshold, the largest class variance (Otsu method) and the best histogram entropy (KSW entropy method) are three ways to split the image.Keywords : Image segmentation, genetic algorithms, threshold目录第一章绪论 .................................................. - 1 - 第二章遗传算法概述 ........................................ . - 2 -2.1遗传算法的研究历史....................................... - 2 -2.2生物背景................................................. - 2 -2.3遗传算法的基本思想....................................... - 3 -2.4遗传算法的几个概念....................................... - 4 -2.4.1适应度函数......................................... - 4 -2.4.2遗传算法最常用的算子............................... - 4 -2.5遗传算法运算的基本流程................................... - 5 - 第三章图像分割的现状 ........................................ - 7 -3.1图像分割简介............................................. - 7 -3.2图像分割方法............................................. - 8 -3.2.1基于边缘检测的分割................................. - 8 -3.2.2基于区域的分割..................................... - 8 -3.2.3边缘与区域相结合的分割............................. - 9 -3.3阈值选取................................................. - 9 - 第四章基于遗传算法的图像阈值分割 ........................... - 10 -4.1图像阈值................................................ - 10 -4.2阈值分割的原理.......................................... - 10 -4.3最小误差阈值法.......................................... - 11 -4.3.1最小误差法图像阈值分割............................ - 11 -4.3.2 利用遗传算法来改进最小误差法...................... - 12 -4.4 最大类间方差法（Otsu法）............................... - 13 -4.4.1最大类间方差法（Otsu法）阈值分割.................. - 13 -4.4.2 Otsu阈值分割的遗传算法设计........................ - 15 -4.5 KSW熵法................................................ - 17 -4.5.1 KSW熵阈值分割................................... - 17 -4.5.2 KSW单阈值分割的遗传算法设计..................... - 18 -4.5.3 KSW双阈值分割的遗传算法设计..................... - 19 - 第五章基于新的遗传算法的图像分割 ........................... - 25 -5.1混沌遗传算法............................................ - 25 -5.2量子遗传算法............................................ - 25 -5.3免疫遗传算法............................................ - 25 - 结论 .......................................................... - 26 - 致谢 .......................................................... - 27 - 参考文献: ..................................................... - 28 -内蒙古大学本科学年论文第- 1 - 页基于遗传算法的图像阈值分割第一章绪论图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一，是图像处理到图像分析的关键步骤。
基于遗传算法的人工智能研究
基于遗传算法的人工智能研究在过去的几十年中，人工智能 (Artificial Intelligence, AI) 已经成为了计算机科学领域中最为热门的研究领域之一。
这个领域正在取得一系列的重要进展，包括不断提升的机器视觉、语音识别和自然语言处理技术等。
而其中一种广受关注的 AI 技术是遗传算法。
遗传算法 (Genetic Algorithm, GA) 是一种仿生计算技术，它通过从生物进化过程的启示中得出的原理，来寻找优化问题的解决方法。
它的基本思想是通过对一组可能解决方案进行变异和选择，来逐步改进这组方案，直至找到最优的解决方案。
遗传算法在人工智能领域中的应用广泛，尤其是在机器学习和优化问题中的应用，展现出了非常出色的性能和效果。
下面，我们将更为详细地介绍基于遗传算法的人工智能研究的具体内容和应用。
1. 遗传算法的原理和步骤遗传算法通常由四个主要操作构成：选择、交叉、变异和重复。
在每次迭代中，遗传算法会在当前种群中选择一部分个体进行繁殖，然后对它们进行交叉和变异操作，生成一个新的种群，直到找到满意的解决方案。
遗传算法的主要流程如下：（1）初始化种群：根据问题的特点和要求，生成初始的种群，并对其进行编码。
（2）选择操作：按照某种适应度函数，从当前种群中选择一部分最优的个体，将其复制到新一代种群中。
（3）交叉操作：将已选出的个体进行交叉操作，生成一定比例的新个体，加入新一代种群中。
（4）变异操作：对新一代种群中的个体进行一定比例的变异操作，以增加搜索空间的多样性。
（5）重复操作：重复以上步骤，直到找到满意的解决方案。
2. 基于遗传算法的人工智能应用遗传算法被广泛应用于人工智能领域，在机器学习、自适应控制、图像处理、数据挖掘等领域取得了显著的成效。
（1）优化问题的求解遗传算法在解决单目标或多目标的优化问题方面得到了广泛应用。
比如，机器学习中的参数优化、神经网络的结构优化、自适应控制中的参数自调整等优化问题，都可以通过遗传算法得到有效的解决。
遗传算法在人工智能领域的前沿研究
遗传算法在人工智能领域的前沿研究人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一门新兴的技术，正在以惊人的速度改变着我们的生活。
而在AI领域中，遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）作为一种重要的优化算法，正日益受到研究者的关注和应用。
遗传算法的灵感来源于生物进化的原理，通过模拟自然选择、交叉和变异等过程，来寻找最优解或近似最优解。
这种算法的优势在于它的并行性、自适应性和全局搜索能力，使得它在解决复杂问题上具有独特的优势。
在人工智能领域，遗传算法被广泛应用于优化问题的求解。
例如，在机器学习中，遗传算法可以用于优化神经网络的结构和参数，以提高其性能。
通过不断地进化和选择，遗传算法可以找到最佳的网络结构和参数配置，从而实现更高的准确率和更快的训练速度。
此外，遗传算法还可以应用于图像处理领域。
图像处理是人工智能中一个重要的应用领域，而遗传算法可以通过优化图像的特征提取算法和分类器，来提高图像处理的效果。
通过不断地优化和迭代，遗传算法可以找到最佳的特征提取算法和分类器，从而实现更准确的图像识别和分类。
除了机器学习和图像处理，遗传算法还可以应用于其他领域，如智能控制、数据挖掘和优化设计等。
在智能控制中，遗传算法可以用于优化控制器的参数，以提高系统的性能和稳定性。
在数据挖掘中，遗传算法可以用于优化分类器和聚类算法，以提高数据挖掘的准确率和效率。
在优化设计中，遗传算法可以用于优化复杂系统的设计参数，以实现最佳的性能和成本效益。
尽管遗传算法在人工智能领域中具有广泛的应用前景，但仍然存在一些挑战和问题。
首先，遗传算法的搜索空间往往非常庞大，导致算法的计算复杂度较高。
其次，遗传算法的收敛速度较慢，需要大量的迭代和计算资源。
此外，遗传算法的参数设置和操作符的选择也对算法的性能有着重要的影响。
为了克服这些问题，研究者们正在不断地改进和优化遗传算法。
例如，他们提出了一些改进的遗传算法，如多目标遗传算法、自适应遗传算法和混合遗传算法等。
遗传算法论文：浅谈遗传算法的研究与改进
遗传算法论文：浅谈遗传算法的研究与改进【摘要】遗传算法是模拟自然界生物进化机制的概率性搜索算法，可以处理传统搜索方法难以解决的非线性问题。
但是经典遗传算法存在局部收敛、收敛速度慢等缺点，这使得经典遗传算法有时很难找到全局最优解。
本文针对经典遗传算法中所存在的缺点，采用阶段式的适应度函数、基于竞争机制的交叉方式和仿粒子群变异操作，使遗传算法的收敛速率、全局收敛概率都得到了较大的提高。
【关键词】遗传算法适应度交叉操作仿粒子群变异一遗传算法遗传算法（genetic algorithm，简称ga）是holland 在研究自然遗传现象与人工系统的自适应行为时，模拟生物进化现象，并采用自然进化机制来表现复杂现象的一种全局群体搜索算法。
遗传算法的基本思想起源于darwin进化论和mendel的遗传学说。
作为一类智能计算工具和学习算法，由于其实现简单、对目标函数要求不高等特性，遗传算法已广泛应用于如人工智能、组合优化等研究领域。
1．遗传算法的优越性遗传算法（genetic algorithm）利用某种编码技术作用在称为染色体的二进制串上，模拟由这些串组成的个体的进化过程。
通过有组织的、随机的信息交换来重新结合那些适应性好的串，在每一代中，利用上一代串结构中适应性好的位和段来形成一个新的串的群体，同时在串结构中尝试用新的位和段来代替原来的部分以形成新的个体，以增加种群的多样性。
遗传算法的最大优点是能够通过群体间的相互作用，保存已经搜索到的信息，这是基于单次搜索过程的优化方法所无法比拟的。
但是，遗传算法也存在着计算速度较慢，并且容易陷入局部最优解的问题中。
遗传算法的优越性归功于它与传统搜索方法不同的特定结构。
第一，遗传算法的操作对象是编码，对问题的限制极少，对函数的一些约束条件如连续性、可导性等不做要求，减少了要解决问题的复杂性。
第二，遗传算法同时搜索解空间内的许多点，因而可以有效地防止搜索过程中收敛到局部最优解，并获得全局最优解，与其他单点搜索的方法相比，在计算时间上也有较大的优势。
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论文题目：遗传算法应用院系：计算机工程系专业：网络工程班级学号：*************：***2014年10月23日内容摘要图像分割就是指把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。
图像的分割是以灰度值作为分割的依据,通过各个像素的灰度值和事先确定的阈值的比较来分割图像。
如何确定最合适的阈值是处理好图像分割的关键,这自然成为一直以来分割算法研究的焦点。
遗传算法是对生物进化论中自然选择和遗传学机理中生物进化过程的模拟来计算最优解的方法。
遗传算法具有众多的优点,如鲁棒性、并行性、自适应性和快速收敛,可以应用在图像处理技术领域中图像分割技术来确定分割阈值。
本文主要介绍基于遗传算法的最小误差阈值法、最大类间方差法（Otsu法）以及最佳直方图熵法(KSW熵法)等三种方法分割图像。
关键词：图像分割，遗传算法，阈值分割目录第一章绪论 .................................................. - 1 - 第二章遗传算法概述 ........................................ . - 1 -2.1遗传算法的研究历史....................................... - 1 -2.2生物背景................................................. - 2 -2.3遗传算法的基本思想....................................... - 2 -2.4遗传算法的几个概念....................................... - 2 -2.4.1适应度函数......................................... - 2 -2.4.2遗传算法最常用的算子............................... - 3 -2.5遗传算法运算的基本流程 (4)第三章图像分割的现状 ........................................ - 4 -3.1图像分割简介............................................. - 4 -3.2图像分割方法............................................. - 5 -3.2.1基于边缘检测的分割 (6)3.2.2基于区域的分割..................................... - 5 -3.2.3边缘与区域相结合的分割............................. - 5 -3.3阈值选取................................................. - 6 - 第四章基于新的遗传算法的图像分割 ............................ - 6 -4.1混沌遗传算法............................................. - 6 -4.2量子遗传算法............................................. - 6 -4.3免疫遗传算法............................................. - 6 - 结论 ........................................................... - 7 - 参考文献: ...................................................... - 7 -基于遗传算法的图像阈值分割第一章绪论图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一，是图像处理到图像分析的关键步骤。
图像分割方法（包括阈值法、边缘检测法、区域跟踪法)的研究始于上世纪50年代。
随着越来越多人的研究，近年来涌现了许多新理论、新方法，但是没有一种方法能满足所有图像分割领域。
在众多的图像分割技术中，阈值化技术是基于区域的图像分割技术，是图像分割中最重要而有效的技术之一。
阈值法是一种传统的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。
在实际应用中，分割是对图像进一步分析、识别的前提，分割的准确性将直接影响后续任务的有效性。
其中阈值的选取是图像阈值分割方法中的关键技术。
遗传算法(genetic algorithm，GA)是基于进化论自然选择机制的、并行的、统计的、随机化搜索方法。
使用遗传算法求解科学研究工作和工程技术中各种组合搜索和优化计算问题这一基本思想早在20世纪60年代初期就由美国Michigan大学的Holland教授提出，其数学框架也于20世纪60年代中期形成。
由于GA的整体搜索策略和优化计算不依赖于梯度信息，所以它的应用范围非常广泛，尤其适合于处理传统方法难以解决的高度复杂的非线性问题。
在分割复杂的图像时，人们往往采用多参量进行信息融合，在多参量参与的最优值的求取过程中，优化计算是最重要的，把自然进化的特征应用到计算机算法中，将能解决很多困难。
遗传算法的出现为解决这类问题提供了新而有效的方法，它不仅可以得到全局最优解，而且大量缩短了计算时间。
在图像分割过程中，最关键的就是找到最优的阈值，遗传算法的整体搜索策略和优化搜索方法能够快速准确地得到基于成个灰度图像的阈值最优解。
第二章遗传算法概述1.遗传算法的研究历史遗传算法是演化计算的一个分枝，也是人工智能发展的一个重要领域。
它是受达尔文进化理论的思想而激发的一种用进化思想来解决问题的方法。
遗传算法研究的兴起是在80年代末和90年代初期，但它的历史起源可追溯至60年代初期。
早期的研究大多以对自然系统的计算机模拟为主。
如Fraser的模拟研究，他提出了和现在的遗传算法十分相似的概念和思想；同时代，演化计算思想首先是由I.Rechenberg于20世纪60年代在他的著作《演化策略》(“Evolution strategies”)一书中提出来的，然后一些研究者发展了他们的思想。
Holland和DeJong的创造性研究成果改变了早期遗传算法研究的无目标性和理论指导的缺乏。
其中，Holland于1975年出版的著名著作《自然系统和人工系统的适配》系统地阐述了遗传算法的基本理论和方法，并提出了对遗传算法的理论研究和发展极为重要的模式理论。
这一理论首次确认了结构重组遗传操作对于获得隐并行性的重要性。
2.生物背景遗传算法正是模拟达尔文的这种遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种具有“生存+检测”的迭代过程的搜索算法。
它以一种群体中的所有个体为对象，并利用随机化技术指导对一个被编码的参数空间进行高效搜索.其中，选择、交叉和变异构成了遗传算法的遗传操作；参数编码、初始群体的设定、适应度函数的设计、遗传操作设计、控制参数设定五个要素组成了遗传算法的核心内容；作为一种新的全局优化搜家算法，遗传算法以其简单通用、稳定性强、适于并行处理以及高效、实用等显著特点，在各个领域得到了广泛应用，取得了良好效果，并逐渐成为重要的智能算法之一。
3.遗传算法的基本思想生物在自然界中的生存繁衍，显示出了其对自然环境的自适应能力。
受其启发，人们致力于对生物各种生存特性的机理研究和行为模拟，为人工自适应系统的设计和开发提供了广阔的前景。
遗传算法就是这种生物行为的计算机模拟中令人瞩目的重要成果。
基于对生物遗传和进化过程的计算机模拟，遗传算法使得各种人工系统具有优良的自适应能力和优化能力。
遗传算法所借鉴的生物学基础就是生物的遗传和进化。
4．遗传算法的几个概念4.1 适应度函数在遗传算法中使用适应度来度量群体中各个个体在优化计算中有可能达到或接近或有助于找到最优解的优良程度。
适应度较高的个体遗传到下一代的概率就较大；而适应度较低的个体遗传到下一代的概率就相对小一些。
度量个体适应度的函数称为适应度函数。
评价个体适应度的过程为：（1）对个体编码串进行解码处理后，可得到个体的表现型；（2）由个体的表现型可计算出对应个体的目标函数值；（3）根据最优化问题的类型，由目标函数按一定的转换规则求出个体的适应度。
4.2 遗传算法最常用的算子(1)选择算子:选择算子从群体中按某一概率成对选择个体，某个体xi被选择的概率Pi与其适应度值成正比。
选择算子有很多，最常用的是比例选择算子。
它是把当前的个体按与适应度成正比的概率复制到新的群体中去。
比例选择实际上也是一种赌盘选择，其基本步骤为:①先计算出群体中所有个体的适应度的总和；②其次计算出每个个体的相对适应度的大小，它即为各个个体被遗传到下一代群体中的概率；③最后再使用模拟赌盘操作(即O和1之间的随机数)来确定各个个体被选中的次数。
（2）交叉算子：交叉算子将被选中的2个个体的基因链按概率进行交叉，生成2个新的个体,交叉位置是随机的。
（3）变异算子:变异算子将新个体的基因链的各位按概率进行变异，对二值基因链来说即是取反。
在遗传算法中使用变异算子主要由以下两个目的:①改善遗传算法的局部搜索能力；②维持群体的多样性，防止出现早熟现象。
5.遗传算法运算的基本流程(1)针对图像分割编写代码:遗传算法一般不直接处理空间的参数而是集进行编码,即用0和1构成的字符串形成矩阵。
(2)随机初始化像素群体X(0):=( x1,x2,…,xn):遗传算法从这些群体出发，模拟生物进化过程进行选择,最后得出需要的个体集合,满足优化搜索的要求。
(3)对当前像素群体X(t)中每个个体xi 计算其适应度F(xi)，适应度表示了该像素的灰度值:遗传算法不涉及问题的具体领域,只需依据适应度函数控制像素变化。
根据适应度函数对每个像素计算其适应度，为选择提供依据。
设计适应度函数的方法是把问题的目标函数转换成合适的适应度函数和辅助函数。
(4)应用选择算子产生Xr(t)。
(5)对Xr(t)应用其他的算子,产生新一代像素群体X(t+1)，应用其他的算子可以扩展图片像素的覆盖面，体现整体计算的策略。
(6)选择:这是是遗传算法的关键，它参照了适者生存的理论。
(7)变异:模拟了生物的基因突变现象。
对像素进行重新评价、选择如此循环往复，使图像中目标物体平均适应度不断提高直到上限则迭代过程收敛，算法结束。
GA的计算过程流程图如下：第三章图像分割的现状1.图像分割简介图像分割是一种重要的图像技术，它不仅得到人们广泛的重视和研究，也在实际中得到大量的应用。
图像分割在不同领域有时也用其他名称，如目标轮廓(Object Delineation)技术，阈值化(Thresholding)技术，图像区分或求差(Image discrimination)技术，目标检测(Target Detection)技术，目标识别(Target recognition)技术，目标跟踪(Target tracking)技术等。