论文研究基于细胞神经网络的数学形态滤波方法与应用.pdf

遗传算法（GeneticAlgorithm，GA）是一种模拟生物进化的智能算法，被广泛应用于求解各类问题。简单遗传算法（SimpleGA）仅靠变异产生新的数值，常常存在搜索精确度不高的问题。针对这个问题，对SGA的选择算子进行改进，即把相似个体分在同一组中，以组为单位进行选择，并通过该组个体的特点进行高斯搜索生成新的群体。这样使得GA在搜索过程中不仅可以很好地保持个体的多样性，并且可以提高解的精确度。通过对11个函数（单峰和多峰）的仿真实验，证明了采用新的选择算子后，GA在求解问题的精确度上有了很大地改善。