无交叉遗传算法：观察适应过程与最佳个体

无交叉的变异在图像处理嵌入设备中的应用是遗传算法的一种简化形式，它探讨了在不涉及交叉操作时遗传算法的性能。在MATLAB环境中，当Crossover fraction设置为0时，执行遗传算法会观察到适应度值的演变。在这个情况下，最佳适应度值约为3.5，如图8.47所示，表明算法在优化过程中没有利用基因重组来增强个体的多样性。 尽管在标准的遗传算法中，交叉算子通常用于引入新特征组合，以提高种群的多样性并可能加速收敛速度，但在这里，所有个体都保持完全相同，这有助于我们理解基础遗传操作的重要性。没有交叉，算法依赖于变异算子来产生微小的变化，这些变化可能不足以通过随机过程导致显著的改进。因此，实验结果展示了变异作为单独操作在优化问题上的效果。 在介绍遗传算法的背景时，提到它是由Holland教授及其团队在1967年提出的一种基于生物进化理论的优化技术。他们引入了复制、变异、显性等遗传算子，以及双倍体编码方法，这些构成了遗传算法的核心。Holland教授的模式定理阐述了遗传算法如何模仿自然选择的过程，而他的著作则奠定了遗传算法的理论基础。 DeJong在1975年的实验工作标志着遗传算法在计算机科学中的实际应用开始，通过优化纯数值函数，验证了其在求解复杂问题上的潜力。随着80年代和90年代更多书籍的出版，如Goldberg和Davis的作品，遗传算法的理论和应用得到了系统的阐述，涵盖了科学计算、工程设计和社会经济等多个领域。 Koza在1992年将遗传算法应用于计算机程序设计，提出了遗传编程的概念，进一步扩展了算法的应用范围。遗传算法在控制系统设计中显示出了有效性，尤其是在太空应用中的控制器结构优化，相比于传统方法（如LQR和Powell方法）有显著的优势，能够更快速地实现功能评估。 Porter和Mohamed的研究则展示了遗传算法在飞行控制系统中的多变量任务分配中的潜力，强调了算法在自动化和高效决策方面的优势。然而，这也突出了无交叉变异策略的局限性，即可能需要更多的迭代或更复杂的变异算子来应对更复杂的优化问题。 无交叉变异的图像处理案例为我们提供了观察遗传算法基本运作的一个窗口，尤其是在资源受限的嵌入式设备环境，展示了变异作为一种独立操作在优化过程中的作用，以及与交叉算子相辅相成的地位。