【摘 要】
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提出的自适应遗传算法采用群体的最大适应度fitmax、最小适应度fit min、适应度平均值fitave这3个变量来衡量群体适应度的集中程度,然后根据适应度集中程度,自适应地变化整个
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提出的自适应遗传算法采用群体的最大适应度fitmax、最小适应度fit min、适应度平均值fitave这3个变量来衡量群体适应度的集中程度,然后根据适应度集中程度,自适应地变化整个群体的交叉概率pc和变异概率pm,改进了 M. Sriniras提出的自适应遗传算法.采取最优保存策略来保证最优个体不被大的pc和p m破坏掉.并用无放回余数随机选择算子(RSSR选择算子)对基本选择算子进行了改进, 选择误差比较小.将自适应遗传算法用于图像分割的试验结果表明,与基本遗传算法相比, 由于该算法综合考虑了&quo
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