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说明：遗传算法是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。遗传算法通常实现方式为一种计算机模拟。对于一个最优化问题，一定数量的候选解（称为个体）的抽象表示（称为染色体）的种群向更好的解进化。传统...

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说明：在人工智能领域，遗传算法 （GA） 是搜索的启发式算法，模仿自然选择的过程。这种试探法 （有时也称为超启发式） 经常用于生成有用的解决方案，优化和搜索问题。[1] 遗传算法属于进化算法 （EA） 生成使用技术灵感来自自然的演变，如继承、 交叉、 变异、 选择、 优化问题的解决办法的大类。下面是代码为...

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说明：在计算机科学中，差分进化 （DE） 是质量的一种反复试着提高某项措施是质量的候选人解决优化问题的方法。这种方法通常被称为元启发式方法，如他们做很少或没有假设正在优化的问题，也可以搜索候选解的很大空间。然而，如 DE 元启发式方法不能保证过找到最佳的解决办法。

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说明：图像复原程序。I 为待修复图像，Ω为待修复区域，其边界为 ∂Ω ，Φ为待修复图像的已知区域。Criminisi算法的思想就是在边界 ∂Ω 上根据优先权选取一点p，选定以p点为中心的小方块yp为当前需要修复的块，然后在已知区域Φ中寻找最匹配的块yq，最后将yq中对应点的颜色信息复制到yp Ç W，并更...

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说明：&遗传算法（GA）是一种基于模拟生物进化的自然选择过程来求解有约束和无约束优化问题的方法。该算法反复修改单个解的总体。在每一步，遗传算法从当前群体中随机选择个体，并将其作为父母，为下一代生育后代。在连续几代人中，人口“进化”到一个最优的解决方案。