把遗传算法和退火算法相结合

资 源 简 介

把遗传算法和退火算法相结合

详 情 说 明

遗传算法和退火算法是两种经典的优化算法，将它们结合可以发挥各自优势来解决图像分析中的阈值选择问题。遗传算法擅长全局搜索，而退火算法在局部优化方面表现突出。

基本思路是先用遗传算法进行初步的全局搜索，找到若干个潜在的优秀解作为初始种群。然后在遗传算法的变异操作中引入退火机制，根据温度参数动态控制变异幅度。温度高时允许较大的变异步长，随着迭代温度下降，变异幅度逐渐减小。

这种混合策略能有效避免遗传算法过早收敛到局部最优，同时克服退火算法搜索效率较低的缺点。在图像阈值选择的应用中，可以将阈值编码为染色体，通过适应度函数评估分割效果，在优化过程中不断调整阈值组合。