用遗传算法进行分割图像matlab代码

改进自适应交叉和变异概率 在遗传算法中，通过交叉操作和变异操作使一对相互配合又相互竞争的算子的搜索能力得到飞速提高。交叉操作作用是组合交叉两个个体中有价值的信息产生新的后代，它在群体进化期间大大加快了搜索速度；变异操作的作用是保持群体中基因的多样性。为了加快收敛速度和全局搜索性能，在遗传算法计算的过程中，根据个体的情况，自适应的改变两者的概率，将进化的过程分为渐进和突变两个不同阶段。在Srinvivas等提出的自适应基本遗传算法中，交叉概率和变异概率能够随适应度自动调整，在保持群体多样性的同时保证了遗传算法的收敛性。