4、进化算法在模式识别中的应用综述与展望

进化算法在模式识别中的应用综述与展望

模式识别是计算机科学与人工智能领域的重要研究方向，而进化算法（EAs）在其中展现出了巨大的潜力。本文将对进化算法在模式识别中的应用进行综述，并探讨未来的研究方向。

1. 进化算法在模式识别中的应用

进化算法在模式识别的三个主要阶段，即分割、特征选择和分类与聚类中都有广泛应用。

1.1 分割

图像分割是将原始输入图像划分为非重叠区域的过程，每个区域应具有同质性和连通性。由于搜索空间巨大，使用进化算法进行图像分割是一种有效的方法。以下是一些相关的研究工作：
- 混合进化算法 ：Bhandarkar和Zhang使用三种混合进化算法（SA - GA、MCA - GA和RCA - GA）对灰度图像进行分割。这些算法将遗传算法（GA）与局部搜索技术（模拟退火SA、微正则退火MCA和随机成本算法RCA）相结合。实验结果表明，RCA - GA速度最快，SA - GA在视觉质量和成本价值方面表现最佳，且所有混合方法都优于简单的GA。
- 进化禁忌搜索（ETS） ：Jiang和Yang提出了一种结合遗传算法和禁忌搜索的混合方法ETS，用于细胞图像分割。他们使用椭圆方程描述细胞边界，通过Canny算子找到边缘点，并定义了一个适应度函数来计算与椭圆一定距离内的点数。实验结果显示，ETS优于单独的遗传算法和禁忌搜索。
- 基于种群的图像分割方法 ：Bocchi等人提出了一种基于种群的图像分割方法，灵感来自“生命游戏”。该方法通过多个种群对二维图像世界进行殖民，每个种群代表图像的一个不同区域。实验表明，该