遺傳演算法書籍

1. 有無跟遺傳演算法和圖像處理相關的參考書目推薦，最好有pdf版的

以下是一些有關遺傳演算法和圖像處理的參考書目推薦，其中一些可能有 PDF 版本可用：

• 《遺傳演算法基礎及應用》（Genetic Algorithm: Basic Theory and Applications）（英）戴維·戈德伯格著，唐飛等譯，斗寬機械工業出版社，2003 年。這本書深入淺出地介紹了遺傳演算法的原理和實現，以及它們在各種應用中的使用。

• 《遺傳演算法+圖像處理》（Genetic Algorithm + Image Processing）（英）馬克·舍納斯著，劉揚等譯，電子工業出版社，2014 年。這本書結合了遺傳演算法和圖像處理的應用，介紹了如何使用遺傳演算法來解決圖像處理中的問題。

• 《基於遺傳演算法的圖像處理優化設計研究》（王慶龍，2009）這是一本博士論文，介紹了如何使用遺傳演算法來進行圖像處理的優化衡銷戚設計。該論文詳細介紹了遺傳演算法的咐陵原理和實現，並提供了大量實驗結果和數據分析。

• 《圖像處理基礎及其應用》（Digital Image Processing）（英）Gonzalez, Rafael C. and Woods, Richard E.著，唐學智等譯，電子工業出版社，2010 年。這是一本經典的圖像處理教材，包括圖像處理的基礎知識和常見技術，如濾波、變換和分割等。

• 《圖像處理的數學原理》（Mathematical Principles for Optical Imaging and Reconstruction）（英）James R. Fienup著，北京航空航天大學出版社，2014 年。這本書介紹了圖像處理中的數學原理，包括線性代數、波動光學和最小二乘等。

• 《數字圖像處理（第三版）》（Digital Image Processing (3rd Edition)）（英）Rafael C. Gonzalez and Richard E. Woods著，丁漢譯，機械工業出版社，2008 年。這本書是一本經典的數字圖像處理教材，講述了數字圖像處理的基本原理和演算法。

希望這些書目能對你有所幫助。

2. 人工智慧入門書籍推薦

1.《深度學習》
深度學習領御奠基性的經典暢銷書，長期位居亞馬遜AI和機器學習類圖書榜首。
2.《人工智慧》
智能革命時代先行者李開復解讀AI如何重塑個人、商業與社會的未來圖譜。
3.《人工智慧簡史》
全方位解讀人工智慧的起源、神經網路、遺傳演算法、深度學習、自然語言處理等知識，深度點評AI歷史趨勢。
4.《人工智慧的未來》
揭秘人類思維的奧秘，奇點大學校長、谷歌工程總監、《奇點臨近》作者雷·庫茲韋爾全面解析「人工智慧」創建原理的顛覆力作。
5.《人工智慧：國家人工智慧戰略行動抓手》
比爾·蓋茨、埃隆·馬斯克、扎克伯格、李彥宏、馬化騰、李開復、雷軍、劉慶峰等跨界大咖都在關注的科技新革命，騰訊攜手工信部打造國家人工智慧戰略行動抓手。
6.《極簡人工智慧：你一定愛讀的AI通識書》
全方位呈現「AI」全景藍圖：群體智能、神經網路、智能代理、情感機器、智能計算、智能機器人等。
7.《區塊鏈 人工智慧 數字貨幣：黑科技讓生活更美好》
《紐約時報》暢銷書，跟進未來趨勢，用技術重構世界，解密正在全面爆發的區塊鏈、人工智慧和數字貨幣等黑科技。
8.《高級人工智慧（第三版）》
9.《終極演算法：機器學習和人工智慧如何重塑世界》
比爾·蓋茨年度推薦書籍，沃爾特·艾薩克森、車品覺、曹歡歡聯袂推薦！
10.《人工智慧新時代：全球人工智慧應用真實落地50例》

3. 什麼叫遺傳演算法，遺傳演算法有什麼用希望通俗一點兒

首先有個很神奇的現象：人類以及動物的進化都是朝著好的方向發展，雖然有的往壞的方向發展了，但是總體肯定是往好的方向發展。這看似不奇怪，但是我們知道，人類的基因組合是隨機的，沒有上帝約束。這種隨機過程的結果卻是一致的！！！！！我們的遺傳演算法就是從這里得到啟發！比如我要求y=x1+x2的最大值，兩個變數，我不用傳統的數學方法，就用幼兒園的方法，把所有可能取值帶進去算，然後找出最大的就行了！但是，有時候取值是連續的，沒關系！使其離散化，就像把模擬信號化成數字信號一樣！還有個問題，如果取值太多咋辦？這就是遺傳演算法的精髓！
首先，我不用取所有可能取值，我只取幾十個或者幾百個（自己定），然後進行處理，怎樣處理呢？讓我們回到剛開始的人類進化問題，雖然沒有上帝的幫忙，但是我們知道，自然界遵循優勝劣汰的發賊，遵循交叉變異的法則，雖然不能數字化，但是這是個趨勢！我們就是把這種法則數學化！所取的幾十個值我要剩下哪些？要拋棄哪些？要處理哪些？這都要我們自己選擇，肯定是選擇最合適的取值留下，經過一系列的處理，就生成了新的群體，然後再處理，自己約定處理到第幾次就可以了，取出現過的最大值
不用擔心取到的是不是最大值，因為數學上已經有了證明，這種方法是收斂的，概率是1，所以盡管放心的做，具體的做法要參考相關書籍，不難的。
遺傳演算法的最大用處就是解決數學理論不能解決的問題！比如路徑規劃，調度問題……

4. 遺傳演算法的優缺點

1、早熟。這是最大的缺點，即演算法對新空間的探索能力是有限的，也容易收斂到局部最優解。
2、大量計算。涉及到大量個體的計算，當問題復雜時，計算時間是個問題。
3、處理規模小。目前對於維數較高的問題，還是很難處理和優化的。
4、難於處理非線性約束。對非線性約束的處理，大部分演算法都是添加懲罰因子，這是一筆不小的開支。
5、穩定性差。因為演算法屬於隨機類演算法，需要多次運算，結果的可靠性差，不能穩定的得到解。
大致這些，lz可查閱相關專業書籍！