matlab中遗传算法的种群初始化答案

【问题标题】：Initialization of population for genetic algorithm in matlabmatlab中遗传算法的种群初始化
【发布时间】：2015-04-10 05:36:04
【问题描述】：

我随机生成初始 10 个种群（让每个大小为 n）的遗传算法如下

for i = 1:10
    for j=1:n
        population(i,j)=randi([MinIntensity,MaxIntensity]);
    end
end

假设我有一个总体的值。例如，让第一个大小为 10 的总体是 [100 110 120 130 140 150 160 170 180 190]。是否可以生成剩余的 9 个总体，使得值是靠近第一个种群？（这是为了遗传算法的快速收敛）。每个种群也是灰度图像，强度值按行主要顺序表示。因此强度值应在 0 - 255 范围内。请帮忙。在此先感谢

【问题讨论】：

标签： matlab initialization genetic-algorithm population

【解决方案1】：

你可以做一件事。将第一个字符串原样用于其余 9 个字符串，但随机生成索引（介于 1 到 n 之间）并仅将随机整数分配给具有该随机索引的位置。

population(1,:) = [100 110 120 130 140 150 160 170 180 190];

for i = 2:10
    idx = randi([1 10]);
    population(i,:) = population(1,:);
    population(i,idx) = randi([0 255]);
end

这样你会得到十个字符串，它们只在一个位置上不同。

编辑：图像。假设您有一个 MXN 图像。以创建蒙版为例

randi([-10 10], M , N)

现在将此添加到您的原始图像中。现在你得到一个新图像，它的所有像素都被修改了，但只在 -10 到 10 的范围内。在这种情况下，一些像素值可能会超出范围，只需修改如下

 x(find(x < 0)) = 0 %Here X is your new image.

 x(find(x > 255)) = 255

【讨论】：

实际上每个种群都是一个图像。因此，如果仅更改一个位置，它看起来几乎相似。我的意思是从每个位置的第一个种群中添加/减去一些强度值，但它应该接近到第一人口。它也应该在0-255的范围内