一种改进的抑制早熟收敛的模糊遗传算法

针对遗传算法中的早熟收敛现象,提出一种改进的模糊遗传算法。该算法将群体适应度均方差和种群的进化代数作为模糊逻辑控制器判断早熟收敛的标准,并根据判断结果对优劣不等的个体采取相应的进化方法,即当种群正常进化时对个体执行"惩强扶弱"的措施以保持种群多样性,一旦发生早熟收敛或有早熟收敛的趋势则对劣质个体进行局部灾变,以恢复种群的进化能力。实验结果表明,与标准遗传算法、自适应遗传算法和模糊遗传算法相比,改进的模糊遗传算法能够更好地维持种群多样性,抑制早熟收敛。

基于改进遗传算法的图像恢复方法

通过对遗传算法在进行图像恢复时存在的早熟现象的研究,指出了在图像恢复中早熟现象产生的原因是种群多样性的迅速减少引起的。针对应用遗传算法进行图像恢复时存在的局限性,提出了一种改进的遗传算法。该算法通过加入随机种群弥补种群中减少的多样性,通过改进变异算子使算法加速向最优解收敛。实验结果表明,该算法不论以峰值信噪比为标准,还是以人的主观感觉判断,都明显优于简单遗传算法。而且,该方法能较好地抑制早熟现象,恢复效果对图像的模糊程度依赖性小,可以恢复严重模糊的图像。

一种基于三角形网格的图像分块盲复原算法

针对图像分块方法恢复空间移变降质图像时存在严重的边界噪声,以及采用传统遗传算法进行图像盲复原时运算量大的问题,提出一种基于三角形网格的图像分块盲复原算法。根据图像的退化情况采用三角形网格划分图像子块,并利用微种群遗传算法和传统遗传算法交替进化的方式分别估计各图像子块以及各子块区域中点扩散函数的参数,同时对各图像子块的重叠部分进行边界修正。实验结果表明,与传统的图像分块遗传算法相比,该算法的运行时间和复原图像的边界寄生波纹都大为减少,图像的恢复质量有明显提高。