遗传算法的基本代码

本文档提供了一个用Delphi编写的遗传算法的基本代码实现,包括遗传算法的初始化、种群生成、交叉、变异等核心操作。代码中包含了随机数生成、适应度计算和种群统计等功能,适用于理解和学习遗传算法的原理。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

unit GADelphi;

interface

uses

  Math, SysUtils;



type



  PUnsigned = array of Cardinal;



  Pint = ^integer;

  individual = record

    chrom: PUnsigned;

    fitness: double;

    varible: double;

    xsite: integer;

    parent: array[0..1] of integer;

    utility: Pint;

  end;



  bestever = record

    chrom: PUnsigned;

    fitness: Double;

    varible: Double;

    generation: Integer;

  end;

  //* 随机数发生器使用的静态变量 */



  TGA = class(Tobject)

  public

    oldpop, temp, newpop: array of individual;

    bestfit: bestever;

    sumfitness: double;

    max, avg, min: double;

    pcross, pmutation: single;

    popsize, lchrom, chromsize, gen, maxgen, run, maxruns: integer;

    printstrings: integer; //* 输出染色体编码的判断,0 -- 不输出, 1 -- 输出 */

    nmutation: integer; //* 当前代变异发生次数 */

    ncross: integer;

    procedure initpop;

    procedure objfunc(var critter: individual);

    function flip(prob: single): boolean;

    function select: integer;

    function crossover(var parent1, parent2, child1, child2: PUnsigned): integer;

    function rnd(low, high: integer): integer;

    procedure mutation(child: PUnsigned);

    procedure generation;

    procedure preselect;

    constructor Create;

    procedure initdata;

    procedure initmalloc;

    procedure statistics(pop: array of individual);

    procedure initreport;

    procedure skip(skipcount: integer);

    procedure Go;

    procedure report;

    procedure repchar(ch: pchar; repcount: integer);

    procedure writepop;

    procedure writechrom(chrom: PUnsigned);

    procedure GARandomize;

    procedure advance_random;

    function randomperc: single;

    function randomnormaldeviate: double;

    procedure warmup_random(random_seed: single);

  end;



implementation

var

  oldrand: array[0..54] of double;

  jrand: integer;

  rndx2: double;

  rndcalcflag: integer;



procedure TGA.GARandomize; // * 设定随机数种子并初始化随机数发生器 * /

var

  randomseed: single;

  j1: integer;

begin

  for j1 := 0 to 54 do

    oldrand[j1] := 0.0;

  jrand := 0;

  repeat

    write('随机数种子[0 - 1]: ');

    readln(randomseed);

  until not ((randomseed < 0.0) and (randomseed > 1.0));

  warmup_random(randomseed);

end;



procedure TGA.warmup_random(random_seed: single); // * 初始化随机数发生器 * /

var

  j1, ii: integer;

  new_random, prev_random: double;

begin

  oldrand[54] := random_seed;

  new_random := 0.000000001;

  prev_random := random_seed;

  for j1 := 1 to 54 do

  begin

    ii := (21 * j1) mod 54;

    oldrand[ii] := new_random;

    new_random := prev_random - new_random;

    if (new_random < 0.0) then

      new_random := new_random + 1.0;

    prev_random := oldrand[ii];

  end;

  advance_random;

  advance_random();

  advance_random();

  jrand := 0;

end;



procedure TGA.advance_random; //* 产生55个随机数 */

var

  j1: integer;

  new_random: double;

begin

  for j1 := 0 to 23 do

  begin

    new_random := oldrand[j1] - oldrand[j1 + 31];

    if (new_random < 0.0) then

      new_random := new_random + 1.0;

   
### 马赛克效果移除的方法 在图像处理中,移除或关闭马赛克效果通常涉及复杂的逆向工程过程以及特定的去模糊技术和超分辨率重建技术。对于已经应用了马赛克滤镜的图片来说,完全恢复原始质量几乎是不可能的任务,因为马赛克本质上是一种信息丢失的过程。 然而,可以采用一些先进的算法和技术来尝试改善被遮盖区域的质量: #### 方法一:基于插值法修复 一种较为简单的方式是利用周围像素的信息来进行插值填充。这种方法适用于马赛克颗粒较大且分布均匀的情况。通过分析未受影响区域的颜色特征,使用双线性插值或多维样条函数等方式填补受损区域能够获得一定的视觉改进[^1]。 ```python import cv2 import numpy as np def remove_mosaic(image_path): img = cv2.imread(image_path) # 假设已知mosaic mask的位置和大小 mosaic_mask = ... # 定义mask h, w = img.shape[:2] result = np.zeros_like(img) for i in range(h): for j in range(w): if not mosaic_mask[i][j]: result[i][j] = img[i][j] else: neighbors = [] # 获取邻近非马赛克点坐标并计算平均值作为当前点的新值 ... avg_color = sum(neighbors)/len(neighbors) result[i][j] = avg_color return result ``` 此代码片段展示了如何遍历整个图像,并针对标记为马赛克的部分寻找临近正常像素进行加权求均值的操作以达到去除马赛克的效果。 #### 方法二:深度学习模型的应用 近年来随着计算机视觉领域的发展,出现了许多优秀的预训练神经网络用于解决此类问题。例如DCNN(Deep Convolutional Neural Networks),GANs (Generative Adversarial Networks),这些模型可以从大量样本数据中学到更高级别的抽象表示形式从而更好地预测缺失内容[^3]。 具体而言,可以通过收集大量的含马赛克及其对应的清晰版本的数据集对上述提到的任一类框架进行微调训练得到专用于消除马赛克现象的有效工具。不过值得注意的是这类方案往往需要强大的硬件支持并且前期准备工作量巨大[^4]。
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