遗传算法书籍

1. 有无跟遗传算法和图像处理相关的参考书目推荐，最好有pdf版的

以下是一些有关遗传算法和图像处理的参考书目推荐，其中一些可能有 PDF 版本可用：

• 《遗传算法基础及应用》（Genetic Algorithm: Basic Theory and Applications）（英）戴维·戈德伯格着，唐飞等译，斗宽机械工业出版社，2003 年。这本书深入浅出地介绍了遗传算法的原理和实现，以及它们在各种应用中的使用。

• 《遗传算法+图像处理》（Genetic Algorithm + Image Processing）（英）马克·舍纳斯着，刘扬等译，电子工业出版社，2014 年。这本书结合了遗传算法和图像处理的应用，介绍了如何使用遗传算法来解决图像处理中的问题。

• 《基于遗传算法的图像处理优化设计研究》（王庆龙，2009）这是一本博士论文，介绍了如何使用遗传算法来进行图像处理的优化衡销戚设计。该论文详细介绍了遗传算法的咐陵原理和实现，并提供了大量实验结果和数据分析。

• 《图像处理基础及其应用》（Digital Image Processing）（英）Gonzalez, Rafael C. and Woods, Richard E.着，唐学智等译，电子工业出版社，2010 年。这是一本经典的图像处理教材，包括图像处理的基础知识和常见技术，如滤波、变换和分割等。

• 《图像处理的数学原理》（Mathematical Principles for Optical Imaging and Reconstruction）（英）James R. Fienup着，北京航空航天大学出版社，2014 年。这本书介绍了图像处理中的数学原理，包括线性代数、波动光学和最小二乘等。

• 《数字图像处理（第三版）》（Digital Image Processing (3rd Edition)）（英）Rafael C. Gonzalez and Richard E. Woods着，丁汉译，机械工业出版社，2008 年。这本书是一本经典的数字图像处理教材，讲述了数字图像处理的基本原理和算法。

希望这些书目能对你有所帮助。

2. 人工智能入门书籍推荐

1.《深度学习》
深度学习领御奠基性的经典畅销书，长期位居亚马逊AI和机器学习类图书榜首。
2.《人工智能》
智能革命时代先行者李开复解读AI如何重塑个人、商业与社会的未来图谱。
3.《人工智能简史》
全方位解读人工智能的起源、神经网络、遗传算法、深度学习、自然语言处理等知识，深度点评AI历史趋势。
4.《人工智能的未来》
揭秘人类思维的奥秘，奇点大学校长、谷歌工程总监、《奇点临近》作者雷·库兹韦尔全面解析“人工智能”创建原理的颠覆力作。
5.《人工智能：国家人工智能战略行动抓手》
比尔·盖茨、埃隆·马斯克、扎克伯格、李彦宏、马化腾、李开复、雷军、刘庆峰等跨界大咖都在关注的科技新革命，腾讯携手工信部打造国家人工智能战略行动抓手。
6.《极简人工智能：你一定爱读的AI通识书》
全方位呈现“AI”全景蓝图：群体智能、神经网络、智能代理、情感机器、智能计算、智能机器人等。
7.《区块链 人工智能 数字货币：黑科技让生活更美好》
《纽约时报》畅销书，跟进未来趋势，用技术重构世界，解密正在全面爆发的区块链、人工智能和数字货币等黑科技。
8.《高级人工智能（第三版）》
9.《终极算法：机器学习和人工智能如何重塑世界》
比尔·盖茨年度推荐书籍，沃尔特·艾萨克森、车品觉、曹欢欢联袂推荐！
10.《人工智能新时代：全球人工智能应用真实落地50例》

3. 什么叫遗传算法，遗传算法有什么用希望通俗一点儿

首先有个很神奇的现象：人类以及动物的进化都是朝着好的方向发展，虽然有的往坏的方向发展了，但是总体肯定是往好的方向发展。这看似不奇怪，但是我们知道，人类的基因组合是随机的，没有上帝约束。这种随机过程的结果却是一致的！！！！！我们的遗传算法就是从这里得到启发！比如我要求y=x1+x2的最大值，两个变量，我不用传统的数学方法，就用幼儿园的方法，把所有可能取值带进去算，然后找出最大的就行了！但是，有时候取值是连续的，没关系！使其离散化，就像把模拟信号化成数字信号一样！还有个问题，如果取值太多咋办？这就是遗传算法的精髓！
首先，我不用取所有可能取值，我只取几十个或者几百个（自己定），然后进行处理，怎样处理呢？让我们回到刚开始的人类进化问题，虽然没有上帝的帮忙，但是我们知道，自然界遵循优胜劣汰的发贼，遵循交叉变异的法则，虽然不能数字化，但是这是个趋势！我们就是把这种法则数学化！所取的几十个值我要剩下哪些？要抛弃哪些？要处理哪些？这都要我们自己选择，肯定是选择最合适的取值留下，经过一系列的处理，就生成了新的群体，然后再处理，自己约定处理到第几次就可以了，取出现过的最大值
不用担心取到的是不是最大值，因为数学上已经有了证明，这种方法是收敛的，概率是1，所以尽管放心的做，具体的做法要参考相关书籍，不难的。
遗传算法的最大用处就是解决数学理论不能解决的问题！比如路径规划，调度问题……

4. 遗传算法的优缺点

1、早熟。这是最大的缺点，即算法对新空间的探索能力是有限的，也容易收敛到局部最优解。
2、大量计算。涉及到大量个体的计算，当问题复杂时，计算时间是个问题。
3、处理规模小。目前对于维数较高的问题，还是很难处理和优化的。
4、难于处理非线性约束。对非线性约束的处理，大部分算法都是添加惩罚因子，这是一笔不小的开支。
5、稳定性差。因为算法属于随机类算法，需要多次运算，结果的可靠性差，不能稳定的得到解。
大致这些，lz可查阅相关专业书籍！