基于遗传算法的论文参考文献

遗传算法在图像匹配领域的应用可以追溯到1994年的一篇论文，题为“基于遗传算法的图像匹配”。该论文由美国佐治亚理工大学的. DeBonet等人发表在CVPR会议上。该论文提出了一种基于遗传算法的图像匹配方法，该方法可以在多个图像中找到相似的目标。此后，遗传算法在图像匹配领域得到了广泛应用。

遗传算法在图像匹配领域的应用早在1992年就有人提出。以下是其中一篇较早的论文："Genetic algorithms applied to image matching using corner feature detectors"，作者为R. Everson和S. Roberts，发表在1992年的遗传算法国际会议上。这篇论文提出了一种使用遗传算法进行图像匹配的方法，其中使用Harris角检测器（一种角点检测算法）来检测两幅图像中的角点，并使用遗传算法来匹配它们。该论文的方法是基于一组相似性度量来进行图像匹配的，其中包括了基于角点距离的相似性度量以及其他一些度量。使用遗传算法来寻找最优的匹配是一种较为有效的方法，因为可以使用遗传算法来搜索解空间并找到最优解。此后，这种方法被广泛应用于图像匹配和其他领域，为遗传算法在计算机视觉领域的应用奠定了基础。

额。。。。这个还真不知道，不过你为什么一定要第一次的文献呢，应该有很多关于它的论文吧。后面的论文肯定是越来越完善的了。。。。

《搜索、优化和机器学习中的遗传算法》。

遗传算法（Genetic Algorithm，GA）最早是由美国的 John holland于20世纪70年代提出,该算法是根据大自然中生物体进化规律而设计提出的。是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。

遗传算法的基本运算过程如下：

（1）初始化：设置进化代数计数器t=0，设置最大进化代数T，随机生成M个个体作为初始群体P(0)。

（2）个体评价：计算群体P(t)中各个个体的适应度。

（3）选择运算：将选择算子作用于群体。选择的目的是把优化的个体直接遗传到下一代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代。选择操作是建立在群体中个体的适应度评估基础上的。

（4）交叉运算：将交叉算子作用于群体。遗传算法中起核心作用的就是交叉算子。

（5）变异运算：将变异算子作用于群体。即是对群体中的个体串的某些基因座上的基因值作变动。群体P(t)经过选择、交叉、变异运算之后得到下一代群体P(t+1)。

（6）终止条件判断：若t=T,则以进化过程中所得到的具有最大适应度个体作为最优解输出，终止计算。

计算机专业论文参考文献

参考文献在各个学科、各种类型出版物都有着明确的标注法。以下是我为您整理的计算机专业论文参考文献，希望能提供帮助。

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