机器学习笔记 - 使用遗传算法进行图像重建

一、遗传算法概述

        遗传算法的灵感来自染色体的生物进化，主要用于各种问题的最优特征选择。遗传算法基本上遵循启发式算法的方法来寻找接近最优解的最优解。该算法在各个领域都有广泛的应用，大多数是在优化问题中。它还可以用于图像重建，以获取原始形式的图像。本文的重点是应用遗传算法来进行这种有趣的图像重建应用。

        遗传算法基本上用于优化任务，这些算法遵循元启发式方法来获得所有候选解决方案中的最佳最优解决方案。遗传算法对生物染色体的层次结构进行操作，该算法试图获得最适合的解决方案以传递给下一代。

        遗传算法最初在称为初始种群的最佳可能解决方案集群上运行，其中集群包含问题的最佳可能解决方案。集群中的每个解决方案都按某些参数分类，它们被称为基因在遗传算法中，遗传算法中的基因将根据参数集进行排序。具有所有能力集的基因将被传递给适应度函数，以确定从问题的候选解决方案集群中选择的最佳可能解决方案的适应度。如果可能的最佳解决方案能够继承适应度函数的所有功能，则该解决方案将传递给下一代。遗传算法的整体操作发生在三个层次上，它们是选择、变异和交叉。

        遗传算法中的选择是用于在候选解决方案中选择最佳可能解决方案的标准术语。选择在遗传算法中起着重要作用，因为它将负责选择可能的最佳解决方案，这些解决方案将传递给下一代进行进一步处理。所以遗传算法中的选择阶段是遗传算法中非常重要的阶段。

        遗传算法的交叉阶段主要负责在基因中的随机位置设置一定的阈值，交叉将负责在选