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遗传算法的参数中交叉率和变异率的选择是影响遗传算法行为和性能的关键,直接影响算法的收敛性.论文提出了一种适用于实数编码的改进遗传算法,通过综合交叉和随机变异等手段,避免了人为确定交叉率和变异率,从而使算法更加稳健,在提高搜索效率的同时减少陷入局部最优的机会.研究了该方法在图像复原中的应用,并通过运动模糊图像复原的仿真实验,提供了图像复原的一种新思路.采用本方法恢复模糊图像,不必对点扩散函数作出精确的估计,仿真结果表明该算法能很好地恢复出已退化的图像,显示了改进遗传算法的优点,得到了一种图像复原的新方法.