基于改进遗传算法的图像分割方法

杭州电子科技大学孔万曾老师的人工智能课上的大作业，用遗传算法实现灰度图像的阈值分割

在云计算中,系统规模和虚拟机迁移数量都是十分庞大的,需要高效的调度策略对其进行优化。将云计算的任务分配抽象为背包求解问题,可通过遗传算法进行求解。传统的遗传算法具有局部搜索能力差以及早熟现象的缺点,采

旅行商问题是一个NP完全问题，目前任何NP完全问题都不能用任何已知的多项式算法求解；若任何一个NP完全问题有多项式算法，则一切NP完全问题都有多项式算法。由此，不少人猜测任何NP完全问题都没有多

遗传算法是基于达尔文进化论的进化计算方法,是一种全局随机搜索算法,可用在多个领域.

遗传算法优化速度的改进;遗传算法(Genetic Algorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法,它最初由美国Mi

TSP是NP难度的组合优化问题问题，本文采用遗传算法解决了该问题，比以往的算法有所改进

改进遗传算法的C++实现。种群初始化采用联赛竞争，保证种群基因优良；轮盘赌选择略有改进；交叉变异概率自适应，相比固定的概率效果提升极为明显。变异步长自适应，避免固定步长找不到最优解的风险。用复杂变态多

传算法是一种基于自然选择和遗传的随机搜索算法，已经被成功用于解决各种不同学科 题。然而随着问题规模的扩大，传统遗传算法难以在允许的时间范围内得到满意解。 的并行性对其进行并行化具有重要的研究意义。本文

遗传算法原理段玉帅 马聪聪 舒豪杰42 遗传算法的应用及一些问题遗传算法基本原理主要内容1遗传算法概述3遗传算法改进遗传算法概述1优化方法传统的优化方法局部优化 共轭梯度法拟牛顿法单纯形方法全局优化方

：针对大多数图像分割方法计算量大、不利于实时处理的缺点，提出用微粒群算法(PSO)优化最小误差分割方法。该 方法不但具备最小误差分割法受目标和噪声影响小以及对小图像分割效果好的优点，还克服了遗传算法等