遗传算法优化：混合函数与停止准则在图像处理设备中的应用

本文主要探讨了在嵌入式设备图像处理中使用遗传算法进行优化的技巧，特别是通过引入混合函数fminunc来提升结果的精确度。遗传算法是一种源自生物进化理论的优化技术，由Holland教授及其学生发展起来。在MATLAB环境中，遗传算法被用来解决复杂系统的优化问题，如函数最小化。 在遗传算法的运行过程中，混合函数fminunc的使用是一个关键步骤。在图8.56中，可以看到在没有混合函数的情况下，最终解虽然接近目标值(1,1)，但仍有改进空间。通过在"Hybrid function"参数设置中选择fminunc，如图8.57所示，可以利用遗传算法的最终点作为fminunc的初始点，进一步优化结果。图8.58显示了使用fminunc后的更精确结果。 在调整遗传算法的性能时，设置合适的停止准则至关重要。"Stopping criteria"中的"Generations"参数决定了算法的最大迭代次数。增加"Generations"通常能获得更好的最终结果。例如，可以通过设定适应度函数为@rastriginsfcn，以及设置变量数量为10，来改变算法参数，以期望获得更优解。 遗传算法的核心操作包括复制、交叉、变异等，这些操作模拟了生物进化的自然选择过程。通过编码方式，如双倍体编码，算法能够处理复杂问题。在80年代，DeJong的实验为遗传算法的框架奠定了基础，而Goldberg和Davis的著作则系统地阐述了遗传算法的理论和应用。此外，Koza提出的遗传编程(GP)扩展了遗传算法的应用领域，使其能够用于计算机程序的优化设计。 在实际应用中，遗传算法已被证实是有效的策略，特别是在控制系统的设计中。例如，它在太空应用中的控制器设计、多变量飞行控制系统的任务分配等方面表现出优于传统方法的优势，如LQR和Powell方法。这些例子表明，遗传算法在减少计算时间和提高设计效率方面具有显著优势。 通过在MATLAB中结合遗传算法和混合函数fminunc，可以有效地优化嵌入式设备的图像处理，实现更精确的解。同时，调整算法的参数，如最大代数，可以进一步提升解决方案的质量。遗传算法的广泛应用和其在复杂问题求解上的优势，使其成为科学研究和工程实践中不可或缺的工具。