人工智能遗传算法论文， 介绍了遗传算法在人工智能中的应用，分析了通过遗传算法解决全局运动估计，最后展望和总结了人工智能在算法上的发展方向。以下是边肖整理分享的《人工智能遗传算法》论文的相关信息。欢迎阅读！
人工智能遗传算法论文篇一
摘要：介绍了遗传算法在人工智能中的应用，分析了通过遗传算法解决全局运动估计的方法，最后展望和总结了人工智能在算法方面的发展方向。
所谓人工智能，就是人们用人工的方法，通过计算机来实现智能功能，或者说人们用机器来模拟人类的智能。人工智能也叫机器智能，因为它是在机器上实现的。从另一个角度来说，人工智能就是研究如何让计算机模仿人脑的推理、证明、识别、理解、设计、学习、思考、规划、解决问题等思维活动，从而解决人类专家只能处理的复杂问题。人工智能算法有很多，包括遗传算法、进化算法、蚁群算法、专家系统、神经网络等。
1遗传算法
遗传算法的思想是首先确定编码方案，对需要优化的缺陷特征参数进行编码，并按照一定的规模初始化种群，使种群中的每个个体代表一个可能的解；然后根据适应度值函数计算每个个体的适应度值，并据此确定遗传操作。按照预定的种群选择方案，对种群进行一定概率的交叉和变异，直到满足遗传算法的终止条件，从而获得下一代。与传统的优化算法相比，它有以下优点和缺点：
1.1遗传算法的优势。不是从单个点开始搜索，而是从一组多个点开始搜索。之所以从多点而不是单点开始，是因为整个算法从一个初始种群开始搜索最优解，从多点开始搜索进化搜索。这样做的一个好处是避免了对最优解的局部搜索，从任意一个解出发，按照一定的机制以一定的概率在整个解空间中探索最优解。因为它们可以将搜索空间扩展到整个问题空间，所以具有全局优化性能。同时整个搜索时间缩短，整体效率更高，结果更接近最优解。
实现简单，没有复杂的数学计算。在算法中，通常有大量复杂的计算作为整个算法的支撑。同时，数学计算也是一个耗费资源和时间的操作步骤。然后，在搜索最优解的过程中，在遗传算法中，只需要目标函数值加上简单比较转换而来的适应度信息，不需要导数等其他辅助信息。操作过程也比较简单，没有太多的转换控制操作，中间没有太多的中间变量。
搜索过程不易陷入局部最优。目前，该算法已经渗透到许多领域，成为解决各种领域复杂问题的有力工具。因为它探索的是整个解空间的最优解，基本不会陷入局部最优解。
在遗传算法中，问题空间中的决策变量通过一定的编码方式表示为遗传空间中的一个个体，这是一个基因型字符串结构数据；同时可以将目标函数值转化为适应度值，用于评价个体的优劣，作为遗传操作的依据。
然而，传统的遗传算法也有缺陷。
1.2遗传算法的缺点。首先，传统遗传算法的编码和解码比较复杂，因为传统遗传算法的染色体是二进制编译的，一条染色体是一串位或由0和1组成的字符串，进化前需要复杂的编码，获得最优解后需要复杂的解码，比较繁琐而且
遗传算法已经广泛应用于人工智能的许多领域[2]。比如机器学习、聚类、控制(如煤气管道控制)、规划(如生产任务规划)、设计(如通信网络设计、布局设计)、调度(如车间作业调度、机器调度、运输问题)、配置(机器配置、指派问题)、组合优化(如TSP、背包问题)、函数最大值、图像处理、信号处理等。
另一方面，人们将遗传算法与其他智能算法和技术相结合，进一步拓展和提高其解决问题的能力。如将遗传算法与模糊技术、神经网络相结合，已经取得了很多成果。
因为遗传算法是一种模拟生物进化过程的人工智能算法，在算法的初始阶段，要给算法一个初始种群进行进化锻炼。
因此，第一步是初始化种群。在初始化种群时，要科学地设计种群的大小，以最大限度地发挥遗传算法的性能。
初始化种群后，就要进入遗传演练阶段。遗传操作的第一步是计算种群中每个个体的适应度，然后进入遗传演练。
在练习过程中，模仿生物进化过程，父母结合产生下一代个体。为了保证种群的多样性和过早收敛到某个局部最优解，进行了变异操作。
在遗传操作过程中，如果某一代中有满足最优解特征的个体，那么可以提前结束整个锻炼过程，否则遗传锻炼将继续进行，直到收敛到一个最优解或达到最大遗传代数。
基于遗传算法的全局运动估计
运动估计是连续图像运动中图像量化的过程，全局运动一般指相关摄像机的运动。图像序列的全局运动的出现被认为是有意的，例如平移、缩放等。或者是无意的，比如握手或者相机摆放不稳。后者的全局运动倾向于产生影响视频质量的不利因素，例如抖动。从压缩的角度来看，这种易抖动的运动造成了不必要的高比特率，因此需要对其进行抑制。我们的视频稳定方法旨在使用GME减少由该视频序列引起的抖动。
为了保证GME的鲁棒性，基于特征的方法需要特征提取和选择的一致性。提取过程包括识别潜在的兴趣点，基于纹理相关的标准(例如角和边缘)强调物理真实对象的区别。然后根据他们的追踪能力选择更好的特征。跟踪能力的表现取决于后续帧中的弹性变形、遮挡等。由于是相对成熟的特征跟踪，全局运动估计的鲁棒性在特征提取和选择过程中至关重要。我们指出，运动像素组中出现的信息对应不同的真实结构，比如深度不连续，也能很好地对应相机的运动。这种经典的方法可能会丢失潜在的信息。同时，选择程序的跟踪能力和离群点过滤能力可能与摄像机的运动无关。
通过一种新的遗传算法，它结合了特征提取和选择的过程。该方法有效地学习了最佳特征，即跟踪过程中的聚类像素，结果的有效性体现在全局最大运动估计中。这种方法不同于经典算法。事实上，我们的方法是基于盲结构内容特征，而不是任意的亚像素全局运动估计。这种方法特别适用于视频稳定的过程。
4展望
根据人工智能中基于遗传算法的特征提取和选择在全局运动估计中的应用，我们可以看到，这种方法通过选择一个合适的适应度函数，并直接与估计的鲁棒性进行比较，可以保证视频图像的增强性能，特别是对于视频稳定。
随着科技的不断发展，更新的人工智能算法正在全面发展。其中，数据挖掘和网络智能、人工神经网络和贝叶斯网络数据挖掘是从大型数据库或数据仓库中提取隐藏的预测信息的技术，可以挖掘数据之间的潜在模式，找出最有价值的信息和知识，指导商业行为或辅助科学研究。模仿生理网络结构的非线性预测模型，通过学习进行模式识别。神经网络最初由心理学家和神经生物学家提出，旨在开发和测试神经的计算模拟。神经网络是一组连接的输入/输出单元；神经元，每个连接对应一个权重。贝叶斯信任网络描述了一组随机变量的联合概率分布，用有向无环图表示。联合空间中的每个变量由贝叶斯网络中的一个节点表示，节点的值可以是两个或多个值。
这些研究方法将继续使人工智能的发展更加迅速，并在实践中得到广泛应用。
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