A Hybrid Genetic Algorithm Applied to Image Reconstruction Problem

Abstract

A Hybrid Genetic Algorithm is a combination of a Genetic Algorithm and a local search method. A Genetic Algorithm uses probabilistic rules to evolve a population from one generation to the next. Local search methods use metaheuristic method for solving computationally hard optimization. A Hybrid Genetic algorithm finds application in bioinformatics, phylogenetics, computational science, engineering, economics, chemistry, manufacturing, mathematics, physics, and other fields. We study a Hybrid Genetic Algorithm with various possible applications and we apply a Hybrid Genetic Algorithm to an image reconstruction problem. The algorithm is written in Matlab and numerical examples are presented.;혼합 유전 알고리즘은 유전 알고리즘과 지역 탐색기법의 결합이다. 유전 알고리즘은 해집단(population)을 다음 세대로 진화하는 확률적 해법을 이용하고 지역 탐색기법은 컴퓨터를 이용한 어려운 최적화 문제를 풀기 위해 metaheuristic 기법을 사용한다. 혼합 유전 알고리즘은 생물정보학, 계통발생학, 공학, 경제학, 수학, 물리학 등 여러 분야에서 응용된다. 우리는 이 논문에서 혼합 유전 알고리즘을 그것의 다양한 응용사례들과 함께 공부하고 이미지 재구성 문제에 적용한다. 알고리즘은 Matlab을 이용하고 수치적 예들을 제시한다.