2、进化算法在模式识别中的应用综述

进化算法在模式识别中的应用综述

1. 模式识别过程概述

模式识别过程通常包含三个主要阶段：
- 分割 ：将输入的图像或数据划分为其组成部分或对象。一般来说，自动分割是一项极具挑战性的任务，该阶段的输出通常是另一个包含原始像素数据的图像，它可以是某个区域的边界，也可以是该区域内的所有点。
- 特征选择 ：提取用于区分不同类别对象的特征，此阶段的输出是一个测量特征值的向量。
- 分类 ：根据对象的描述信息为每个对象分配一个标签。

进化算法（EAs）已被应用于模式识别过程的所有三个阶段。一些研究者尝试在最少人工干预的情况下，将EAs应用于模式识别系统的每个阶段，以获得尽可能最优的整体模式识别系统。

2. 进化算法基本概念

进化算法是受查尔斯·达尔文自然选择机制（即“适者生存”原则）启发的元启发式算法，主要用于解决优化问题。元启发式算法是一种高级框架，它将基本的启发式方法组合起来，以更高效、更有效的方式探索问题的搜索空间。启发式方法是一种在合理计算成本下寻找良好解决方案的技术，但不能保证找到最优解，在某些情况下，甚至无法确定某个解决方案与最优解的距离。

进化算法的灵感可以追溯到20世纪30年代，但直到20世纪60年代才得以实际实现。主要有以下三种范式：
| 范式 | 特点 | 动机 |
| — | — | — |
| 遗传算法 | 最初使用固定长度的二进制字符串编码，后来出现了使用树状编码的遗传编程变体 | 最初用于解决机器学习问题 |
| 进化策略 | - |