适应度函数

3. 遗传算法的特点 （1）GA搜索群体中的点是并行, 而不是单点；（2）GA使用概率变换规则, 而不是确定的变换规则；（3）适应度函数不受连续、可微等条件的约束，适用范围很广。只需要影响搜索方向的目标函数和相对应的适应度函数；（4）GA使用编码参数集，而不是自身的参数集。

一、适应度函数参数FITNESS FUNCTION—定义适应度函数极小化问题的适应度函数句柄，一般格式为@OBJFUN，其中OBJFUN.M是极小化问题适应度函数的M文件。在使用GATOOL之前，先用MATLAB的M文件编辑器进行编辑。 NUMBER OF VARIABLES—适应度函数中独立的变量个数。

选择适应度变换函数的过程在GUI界面工具箱中得到了详细的解析和优化。

提出一种基于相似度辅助决策的带宽自适应跟踪算法。 提高跟踪算法的空间定位准确性，并自适应更新带宽准则。 提高算法对目标尺度变化的自适应性，提高空间和尺度定位准确性。

Oracle匹配度函数是一种用于比较字符串相似性的工具。它能够准确度量不同字符串之间的相似程度，例如，a匹配ab的匹配度为100%，ab匹配a的匹配度为50%。这种函数在数据处理和信息检索领域具有广泛的应用。

图像增强技术正在不断发展，近年来方差、PSO和增益适应度等新方法被引入。这些技术的结合提升了图像质量和清晰度。

MATLAB开发 - FocusMeasure。该函数用于测量图像的相对焦点度。它通过分析图像的清晰度和对比度来确定图像的焦点状态，从而帮助评估图像是否达到理想的聚焦效果。FocusMeasure函数通常应用于图像处理、计算机视觉以及自动对焦系统中。通过该函数，用户能够自动化地检查图像的清晰度，优化拍摄过程或后期处理工作流。

三、其他类型的自适应控制 自校正控制和模型参考自适应控制是自适应控制的基本模式。还有其他形式的自适应控制，主要有变结构自适应控制、混合自适应控制、对象具有未建模动态的自适应控制、非线性控制对象的自适应控制和模糊自适应控制等。本书主要讲述上面提到的各类自适应控制的基本原理和设计方法。 §1.3 自适应控制的发展概况 在50年代末，由于飞行控制的需要，美国麻省理工学院(MIT)怀特克教授(Whitaker)首先提出飞机自动驾驶仪的模型参考自适应控制方案，称为MIT方案。在该方案中采用局部参数优化理论设计自适应控制规律，这一方案没有得到实际应用。用局部参数优化方法设计模型参考自适应系统，还需检验其稳定性，这就限制了这一方法的应用。 在1966年，德国学者帕克斯(P.C.Parks)提出采用李雅普诺夫(A.M.Liapunov)第二法来推导自适应算法，以保证自适应系统全局渐近稳定。在用被控对象的输入输出构成自适应规律时，在自适应规律中包含输入和输出的各阶导数，这就降低了自适应对干扰的抑制能力。 为了避免这一缺点，印度学者纳朗特兰(K.S.Narendra)和其他学者提出各自的不同方案。罗马尼亚学者波波夫(V.M.Popov)在1963年提出超稳定性理论，法国学者兰道(I.D.Landau)把超稳定性理论应用到模型参考自适应控制中来。用超稳定性理论设计的模型参考自适应系统是全局渐近稳定的。 自校正调节器是在1973年由瑞典学者阿斯特罗姆(K.J.Aström)和威特马克(B.Wittenmark)首先提出来的。1975年克拉开(D.W.Clark)等提出自校正控制器。1979年威尔斯特德(P.E.Wellstead)和阿斯特罗姆提出极点配置自校正调节器和伺服系统的设计方案。 自适应控制经过30多年的发展，无论在理论上或在应用上都取得了很大的进展。近10多年来，由于计算机的迅速发展，特别是微处理机的广泛普及，为自适应控制的实际应用创造了有利条件。自适应控制在飞行控制、卫星跟踪望远镜的控制、大型油轮的控制、电力拖动、造纸和水泥配料等方面的控制中得到应用。利用自适应控制能够解决一些常规的反馈控制所不能解决的复杂控制问题，能大幅度地提高系统的稳态精度和跟踪精度。 参考文献 Landau, I.D. Adaptive Control

这是J. Tian和L. Chen论文中关于“基于小波统计锐度测量的自适应多焦点图像融合”的演示程序，展示信号处理领域的最新进展。该论文发表于2012年9月，刊载于《信号处理》第92卷第9期，2137-2146页。

该算法融合了小生境排挤遗传和爬山算子两种策略，并根据遗传代数动态调整爬山算子的距离值，从而有效维护种群多样性，最终提升多峰值函数的优化效率。