第4章矢量量化課件

第四章語音信號的矢量量化§4.1概述§4.2矢量量化的基本原理§4.3失真測度§4.4最佳矢量量化器和碼本的設計§4.5降低復雜度的矢量量化系統(tǒng)§4.6語音參數(shù)的矢量量化§4.7人工神經(jīng)網(wǎng)絡與VQ§4.8遺傳矢量量化9/8/20231第四章語音信號的矢量量化§4.1概述8/3/2§4.1概述量化分為兩大類：一類是標量量化，另一類是矢量量化。標量量化:用若干個離散的數(shù)字值來表示每一個幅度具有連續(xù)取值(模擬值)的離散時域信號(采樣信號)。9/8/20232§4.1概述量化分為兩大類：一類是標量量化，另一類是矢量矢量量化的定義：矢量量化(VectorQuantization)是將若干個取樣信號分成一組，即構成一個矢量，然后對此矢量一次進行量化。將某一范圍內的矢量歸為某一類，即所謂的矢量量化9/8/20233矢量量化的定義：矢量量化(VectorQuantizati

矢量量化研究的基礎是信息論的一個分支：“率——畸變理論”，其中有兩項理論研究成果對于矢量量化算法的發(fā)展起關鍵作用。第一，該理論指出，對于一定的量化速率R(以每個采樣信號平均所用的量化比持數(shù)衡量，用比特／采樣表示)，量化畸變D(以量化信號與原信號之間的誤差均方值和原信號均方值之比來衡量)是一定的。第二，無論對于何種信息源，即使是無記憶的信息源(即各個采樣信號之間相互統(tǒng)計獨立的情況)，矢量量化總是優(yōu)于標量量化，且矢量維數(shù)越大優(yōu)度越高。9/8/20234矢量量化研究的基礎是信息論的一個分支：“率——畸變理論”，矢量量化的應用：進入80年代以后，矢量量化技術引入語音處理領域，使之又有長足的進步。目前這項技術已經(jīng)用于語音波形編碼，線性預測編碼、語音識別與合成、圖像壓縮等。矢量量化的研究目的：針對待定的信息源和矢量維數(shù)，找到一種最優(yōu)的矢量量化器，它能夠在R一定時給出最低的畸變。9/8/20235矢量量化的應用：進入80年代以后，矢量量化技術引入語音處理領上圖的兩維矢量空間里，存在6類矢量，每一類都有一個中心，稱為室心，每一室心對應一個碼字矢量。從量上來表征第i類矢量。集合稱為碼本。圖4.1什么是矢量量化(VQ)9/8/20236上圖的兩維矢量空間里，存在6類矢量，每一類都有一個中心，稱任意一個矢量V應該歸為哪一類，要看它是“靠近”哪一類矢量，或者說它離哪一個室心最“近”。例如上圖中虛線畫出的矢量V最靠近V1，則將其規(guī)定為V1類，并用V1表示V，或者說V被量化為V1。這樣作可以把本來無限多的矢量只用有限個碼字矢量來表示(此處為6個)。假如碼本中的碼字矢量是有序的，則被量化的矢量可用碼字序號來表示。因此，可以大大壓縮信息量。9/8/20237任意一個矢量V應該歸為哪一類，要看它是“靠近”哪一類矢量，或§4.2

矢量量化的基本原理

矢量量化的過程是：將語音信號波形的A個樣點的每一幀，或有k個參數(shù)的每一參數(shù)幀，構成k維空間中的一個矢量，然后對這個矢量進行量化。標量量化和矢量量化的區(qū)別：在標量量化時，在一維的零至無窮大值之間設置若干個量化階梯，當某輸入信號的幅度值落在某相鄰的兩個量化階梯之間時，就被量化為兩階梯的中心值。而在矢量量化時，則將A維無限空間劃分為M個區(qū)域邊界，然后將輸入矢量與這些邊界進行比較，并被量化為“距離”最小的區(qū)域邊界的中心矢量值。9/8/20238§4.2矢量量化的基本原理矢量量化的過程是：將語音信號下面以K=2為例進行說明。

9/8/20239下面以K=2為例進行說明。8/3/20239相關概念：若要對一個矢量X進行量化，首先要選擇一個合適的失真測度，而后用最小失真原理，分別計算用量化矢量Yi替代x所帶來的失真。其中最小失真值所對應的那個量化矢量，就是矢量X的重構矢量(或稱恢復矢量)。通常把所有M個量化矢量構成的集合{Yi}稱為碼書或碼本(Codebook)。把碼書中的每個量化矢量Yi({i=1，2，…，M)稱為碼字或碼矢。不同的劃分或不同的量化矢量選取就可以構成不同的矢量量化器。

9/8/202310相關概念：若要對一個矢量X進行量化，首先要選擇一個合適的失真矢量量化系統(tǒng)的組成：

矢量量化系統(tǒng)的組成框圖9/8/202311矢量量化系統(tǒng)的組成：矢量量化系統(tǒng)的組成框圖8/3/2023矢量量化的特點：矢量量化的兩個問題：

有高度保密的優(yōu)良性能；用于傳輸時，其傳輸速率可以進一步降低；穩(wěn)定性能好。

①如何劃分M個區(qū)域邊界。這個過程稱為“訓練”或建立碼書，方法是：將大量的欲處理的信號的波形幀矢量或參數(shù)幀矢量進行統(tǒng)計劃分，進一步確定這些劃分邊界的中心矢量值來得到碼書。②如何確定兩矢量在進行比較時的測度。這個測度就是兩矢量之間的距離，或以其中某一矢量為基準時的失真度。它描述了當輸入矢量用碼書所對應的矢量來表征時所應付出的代價。

9/8/202312矢量量化的特點：有高度保密的優(yōu)良性能；用于傳輸時，其傳輸速率選擇了失真測度以后，就可以進行矢量量化器的設計了。矢量量化器最佳設計的兩個條件是：對給定的碼本,(為碼本尺寸），在矢量空間中，找出所有碼本矢量的最佳區(qū)域邊界使平均失真最小。2)對給定的區(qū)域邊界，找出最佳碼本矢量使平均失真最小，也就是得到碼本。9/8/202313選擇了失真測度以后，就可以進行矢量量化器的設計了。矢量量化器矢量量化器的性能指標：碼書大小M、平均信噪比。矢量量化器的設計：平均信噪比：定義為方括號中的分子是一秒內信號矢量的平均能量，而分母是一秒內輸入信號矢量與碼書矢量之間的平均失真(即量化噪聲)。

從大量信號樣本中訓練出好的碼書，從實際效果出發(fā)尋找到好的失真測度定義公式，設計出最佳的矢量量化系統(tǒng)，以便用最少的搜索和計算失真的運算量，來實現(xiàn)最大可能的平均信噪比。

9/8/202314矢量量化器的性能指標：碼書大小M、平均信噪比。平均信噪比：8§4.3失真測度

失真的定義：失真測度必須具備的特性：

將輸入信號矢量用碼書的重構矢量來表征時的誤差或所付出的代價。①必須在主觀評價上有意義，即小的失真應該對應于好的主觀語音質量。②必須是易于處理的，即在數(shù)學上易于實現(xiàn)，這樣可以用于實際的矢量量化器的設計。③平均失真存在并且可以計算。

9/8/202315§4.3失真測度失真的定義：將輸入信號矢量用碼書失真測度的方法：

均方誤差(即歐氏距離)、加權的均方誤差、Itakura—Saito（板倉-齋藤）距離，似然比失真測度等。

9/8/202316失真測度的方法：均方誤差(即歐氏距離)、加權的均方誤4.3.1歐氏距離——均方誤差

設輸入信號的某個k維矢量X，與碼書中某個k維矢量Y進行比較，xi、yi分別表示X和Y的元素(1≤i≤k)，則定義均方誤差為歐氏距離，即有

9/8/2023174.3.1歐氏距離——均方誤差設輸入信號的某幾種其他常用的歐氏距離：9/8/202318幾種其他常用的歐氏距離：8/3/2023184.3.2線性預測失真測度

直接用由線性預測系數(shù)所描述的信號模型的功率譜來進行比較，采用板倉—齋藤(Itakura—Saito)距離，簡稱I—S距離。

但是，這兩種失真測度也有其局限性，它們都僅僅比較了兩矢量的功率譜，而沒有考慮其能量信息。

9/8/2023194.3.2線性預測失真測度直接用由線性預測系4.3.3識別失真測度

9/8/2023204.3.3識別失真測度8/3/202320§4.4最佳矢量量化器和碼本的設計

4.4.1矢量量化器最佳設計的兩個條件

定義：所謂最佳設計，就是使失真最小。由于碼書就是在這個設計過程中產(chǎn)生的，所以這也就是碼書的設計過程。重要問題：劃分量化區(qū)間和確定量化矢量。

9/8/202321§4.4最佳矢量量化器和碼本的設計

4.4.1矢量量化器1．最佳劃分對給定的碼書yM={Y1,Y2,...,YM}（M為碼書的尺寸），找出所有碼書矢量的最佳區(qū)域邊界Si(i=1,2,...,M)，以使平均失真最小，即尋找最佳劃分。由于碼書已給定，因此可以用最近鄰近準則NNR(NearestNeighborRule)得到最佳劃分。

這個條件實際上是敘述了最佳矢量量化器的設計。由于給定碼書共有M個碼字，所以可以把矢量空間分成M個區(qū)間Si(i=1,2,...,M)。這些Si稱為胞腔。

9/8/2023221．最佳劃分對給定的碼書yM={Y1,Y2,下圖給出了K=2的最佳劃分示意圖。

9/8/202323下圖給出了K=2的最佳劃分示意圖。8/3/2023232．最佳碼書

對于給定的區(qū)域邊界Si，找出最佳碼書矢量，使碼書的平均失真最小，也就是得到碼書yM。這里，使平均失真最小，碼字Yi必須為給定的Si(i=1,2,...,M)的形心。形心就是該區(qū)域空間的幾何中心。這些形心就組成了最佳碼書中的碼字。這個條件實際上敘述了碼書的設計方法。

9/8/2023242．最佳碼書對于給定的區(qū)域邊界Si，找出最佳碼書矢4.4.2LBG算法

9/8/2023254.4.2LBG算法8/3/2023254.4.3初始碼書的生成

1．隨機選取法定義：從訓練序列中隨機地選取M個矢量作為初始碼字，從而構成初始碼書，就是隨機選取法。優(yōu)點：不用初始化計算，從而可大大減少計算時間缺點：可能會選到一些非典型的矢量作為碼字，即被選中的碼字在訓練序列中的分布不均勻。這樣碼字就沒有代表性，導致碼書中有限個碼字得不到充分利用，使矢量量化器的性能變差。這種方法帶有一定的“盲目性”。

9/8/2023264.4.3初始碼書的生成1．隨機選取法8/3/20232．分裂法

方法原理：先認為碼書尺寸為M=1，即初始碼書中只包含一個碼字。計算所有訓練序列的形心，將此形心作為第一個碼字（i=0）。然后，將它分裂為此時碼書中包含有兩個元素，一個是i=0，另一個是i=1；并按M=2用訓練序列對它設計出M=2的碼書。接著，再分別將此碼書的兩個碼字一分為二，這時碼書中就有了4個碼字。這個過程重復下去，經(jīng)過log2M次設計，就得到所要求的有M個碼字的初始碼書。特點：初始碼書性能較好，以此碼書設計的矢量量化器性能也較好；但是隨著碼書中碼字的增加，計算量也迅速增加。

9/8/2023272．分裂法方法原理：8/3/2023273．乘積碼書法

這種碼書初始化的方法，是用若干個低維數(shù)的碼書作為乘積碼，求得所需的高維數(shù)的碼書。比如說，要設計一個高維數(shù)的碼書，可簡單地用2個低維數(shù)的碼書作乘積來獲得。即維數(shù)為k1，大小為M1的碼書乘以維數(shù)為k-k1，大小為M2的碼書，得到一個k維碼書，其大小為M=M1·M2。

9/8/2023283．乘積碼書法這種碼書初始化的方法，是用若干個低維§4.5降低復雜度的矢量量化系統(tǒng)

方法分類：

無記憶的矢量量化、有記憶的矢量量化器。4.5.1無記憶的矢量量化系統(tǒng)1．樹形搜索的矢量量化系統(tǒng)分類：二叉樹、多叉樹。9/8/202329§4.5降低復雜度的矢量量化系統(tǒng)方法分類：無記憶的矢量如圖：碼本尺寸M=8的二叉樹，它的碼本中共包含有14個碼字。輸入信號矢量為X，先與Y0與Yl比較，計算出失真d(X，Y0)和d(X，Y1)。如果后者較小，則走下面支路，同時送“1”輸出。類似地，如果最后到達Yl0l，則送出的輸出角標就是101。這個過程也就是矢量量化的過程。9/8/202330如圖：碼本尺寸M=8的二叉樹，它的碼本中共包含有14個碼字。優(yōu)點：可以減少運算量。缺點：存儲容量增大且性能會有所降低。

9/8/202331優(yōu)點：可以減少運算量。8/3/2023312．多級矢量量化系統(tǒng)

9/8/2023322．多級矢量量化系統(tǒng)8/3/2023329/8/2023338/3/2023334.5.2有記憶的矢量量化系統(tǒng)

概念：有記憶的矢量量化在量化每一個輸入矢量時，不僅與此矢量本身有關，而且也與其前面的矢量有關。也就在量化時，它通過“記憶”，利用了過去輸入矢量的信息，利用了矢量與矢量之間的相關性，從而提高了矢量量化的性能。優(yōu)點：在語音編碼中，引入記憶后，還可利用音長、短時的非平穩(wěn)統(tǒng)計特性，清音、濁音和無聲區(qū)域的特性，短時頻譜特性等信息。意味著在相同維數(shù)條件下大大提高了矢量量化系統(tǒng)的性能。

9/8/2023344.5.2有記憶的矢量量化系統(tǒng)概念：有記憶的矢量量化在預測矢量量化（PredictiveVQ），自適應矢量量化（AdaptiveVQ）,APVQ是它們的結合。下圖是APVQ的系統(tǒng)框圖。

9/8/202335預測矢量量化（PredictiveVQ），自適應矢量量化（§4.6語音參數(shù)的矢量量化

語音參數(shù)矢量量化的定義：將語音信號經(jīng)過分析，得到各種參數(shù)，然后再將這些按幀或按段分析所得的參數(shù)組構成矢量，進行矢量量化。

語音參數(shù)的矢量量化：是在生成碼本的基礎上，對作為矢量的語音參數(shù)序列進行編碼的過程。這個定義含有兩個過程：先要生成碼本，這是將語音參數(shù)序列作為矢量空間分類的形成碼本的過程；將語音參數(shù)序列作為矢量，參照碼本歸類的過程；9/8/202336§4.6語音參數(shù)的矢量量化語音參數(shù)矢量量化的定義：將語音舉例分析矢量量化前，每秒44.4幀，用54bit量化(其中，十個線性預測系數(shù)用41bit，基音周期用6bit，增益參數(shù)5bit，清／濁音判決用1bit，同步用1bit)。而在VQLPC聲碼器中，線性預測系數(shù)是{Ai}，基音周期是{Bi}，增益參數(shù){Gi}和濁／清音識別參數(shù){Vi}。

9/8/202337舉例分析矢量量化前，每秒44.4幀，用54bVQLPC聲碼器特點：對線性預測系數(shù)采用了矢量量化，而其余參數(shù)均采用差值標量量化。編碼速率明顯地比原來的LPC聲碼器低。語音編碼的目的：力求用盡可能低的編碼速率，以傳輸盡可能高的語音質量(盡可能地減小重建信號與原始信號之間的失真)，而希望設備簡單，成本盡可能低。9/8/202338VQLPC聲碼器特點：對線性預測系數(shù)采用了矢量量化，而其余①采用與能量和增益無關的對數(shù)似然比失真測度作為VQ的距離測度。②碼書尺寸為1024，即用10bit來表示其角標。碼書的產(chǎn)生是用10個人(其中7人為男子，3人為女子)的大約30分鐘的隨機對話的聲音來進行訓練產(chǎn)生的。并將訓練序列分為濁音和清音兩類。因此，對應的碼書也分為濁音碼書和清音碼書兩類，都用LBG算法訓練。VQLPC聲碼器的設計方法9/8/202339①采用與能量和增益無關的對數(shù)似然比失真測度作為VQ的由于采用了矢量量化，所以VQLPC聲碼器編碼速率明顯降低了。在這種聲碼器中，僅對線性預測系數(shù)采用了矢量量化，對其他參數(shù)均采用差值標量量化。這種混合編碼方式是解決矢量量化系統(tǒng)復雜度過高的一個方法。意義：9/8/202340由于采用了矢量量化，所以VQLPC聲碼器編§4.7人工神經(jīng)網(wǎng)絡與VQ人工神經(jīng)網(wǎng)絡的一項非常重要的功能是通過學習實現(xiàn)對于輸入矢量的分類。即每輸入一個矢量，人工神經(jīng)網(wǎng)絡輸出一個該矢量所屬類別的標號，從這一點看它與VQ的功能是十分相近的。人工神經(jīng)網(wǎng)絡與普通VQ不同而獨具特色之處在于：（1）它是由大量神經(jīng)元構成的并行分布處理系統(tǒng)來實現(xiàn)的，因此較之普通VQ的串行搜索而言，它可以用并行搜索方法由輸入矢量求得其輸出標號。因此，它的運行速度比前者高得多。（2）人工神經(jīng)網(wǎng)絡依托于這套并行分布處理機構，可以建起高效的學習算法(與VQ碼本的建立算法相對應，也可稱之為訓練算法)。9/8/202341§4.7人工神經(jīng)網(wǎng)絡與VQ人工神經(jīng)網(wǎng)絡的一項非常重要的功能學習算法可以分成無監(jiān)督和有監(jiān)督兩大類。無監(jiān)督學習算法又稱為自組織學習算法，它對輸人矢量所做的類別劃分，無需依賴于外界事先已建立的對這些矢量類別的約定，從這點看自組織學習算法與普通VQ碼本建立算法十分相似。有監(jiān)督的學習算法則需在學習之前就建立訓練矢量集合中各個矢量所屬類別的約定，通過學習使神經(jīng)網(wǎng)絡能夠完成這種約定；并且推而廣之及于所有末參加訓練的輸人矢量。這樣有監(jiān)督學習算法可以直接或間接地用于完成各種模式識別任務。（3）對于普通VQ，各個輸出標號之間不存在空間關系上的關聯(lián)(拓樸關系)。而對于像Kohonen自組織特征映射人工神經(jīng)網(wǎng)絡等類型的網(wǎng)絡，各個輸出之間存在空間拓撲關聯(lián)。這對于進一步利用這些輸出是很有價值的。9/8/202342學習算法可以分成無監(jiān)督和有監(jiān)督兩大類。無監(jiān)督學習算法又稱為自有三種人工神經(jīng)網(wǎng)絡與這一章討論的VQ有密切關系，它們是：(1)前向多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(采用有監(jiān)督學習算法)；(2)ART(自適應諧振理論)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(采用自組織學習算法)；(3)T．Kohonen自組織待征映射人工神經(jīng)網(wǎng)絡(自組織和有監(jiān)督學習算法都被采用)。9/8/202343有三種人工神經(jīng)網(wǎng)絡與這一章討論的VQ有密切關系，它們是：(1§4.7.1Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡簡介在對人類的神經(jīng)系統(tǒng)及腦的研究中，人們發(fā)現(xiàn)：人腦的某些區(qū)域對某種信息或感覺敏感，如人腦的某一部分對視知覺的處理特別有效，而另一部分則對聽知覺的處理特別有效。這種情況使人們對大腦的作用的整體性與局部性特征有所認識。對大腦的研究表明，大腦是由大量協(xié)同作用的神經(jīng)元群體組成的。大腦的神經(jīng)網(wǎng)絡是一個十分復雜的反饋系統(tǒng)，在這個系統(tǒng)中含有各種反饋作用，有整體反饋，局部反饋；另外，還有化學交互作用。在大腦處理信息的過程中，聚類是其極其重要的功能。大腦通過聚類過程從而識別外界信號，并產(chǎn)生自組織過程。9/8/202344§4.7.1Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡簡介在對人類的神經(jīng)系統(tǒng)及具有二維網(wǎng)格的自組織特征映射網(wǎng)絡模型9/8/202345具有二維網(wǎng)格的自組織特征映射網(wǎng)絡模型8/3/202345自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡學習算法的步驟如下：采用隨機擾動法生成一組初始權值:式中N為輸入節(jié)點數(shù)，它對應著輸入矢量的維數(shù)；M為輸出節(jié)點的個數(shù)，同時將M個輸出節(jié)點排列成二維陣列，每一個節(jié)點表示一個聚類中心。(2)每次輸入一個N維的訓練矢量，采用歐幾里德距離測度，計算各輸入節(jié)點到每一輸出節(jié)點j的距離：

，

9/8/202346自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡學習算法的步驟如下：采用隨機擾動法生成(3)選擇最佳匹配的輸出節(jié)點。即選出最小對應的輸出節(jié)點。(4)調整相鄰近節(jié)點的權值：式中j是包含在內的與相鄰的輸出節(jié)點。(t)是一個大于0而小于1的增益函數(shù)，其值是隨迭代次數(shù)逐漸遞減的。以節(jié)點為中心的鄰近區(qū)域的大?。ㄒ脏徲蚝瘮?shù)來表示）也是隨迭代次數(shù)逐漸縮小的。9/8/202347(3)選擇最佳匹配的輸出節(jié)點。即選出最小對應的輸出(5)其它神經(jīng)元的權值保持不變，即：

(6)如果已經(jīng)達到預定的迭代次數(shù)，停止迭代，否則轉向(2)繼續(xù)迭代，或象矢量量化那樣根據(jù)相對失真值觀察收斂的情況，決定是否結束。9/8/202348(5)其它神經(jīng)元的權值保持不變，即：8/3/202348§4.7.2二進樹碼本形成算法在kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡中的應用9/8/202349§4.7.2二進樹碼本形成算法在kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡中的9/8/2023508/3/2023509/8/2023518/3/2023519/8/2023528/3/2023529/8/2023538/3/202353§4.8遺傳矢量量化（GAVQ）算法

求取VQ碼本的傳統(tǒng)的方法是LBG算法。但該算法是一種局部優(yōu)化算法，得到的碼本質量往往不高。本節(jié)采用的遺傳矢量量化算法(GeneticAlgorithmsVectorQuantization，GAVQ)，是一種全局優(yōu)化算法，將遺傳算法的全局優(yōu)化特性和VQ建模技術巧妙地結合起來，通過科學的編碼方案及對初始群體中的VQ碼本進行有效的遺傳操作從而搜索出訓練矢量空間中的全局優(yōu)化VQ碼本。9/8/202354§4.8遺傳矢量量化（GAVQ）算法求取VQ碼本的傳統(tǒng)的§4.8.1遺傳算法遺傳算法（GeneticAlgorithm-GA）由美國J.Holland教授提出的，是模擬生物在自然環(huán)境中的遺傳和進化過程而形成的一種自適應全局優(yōu)化概率搜索算法。它模擬物種從低級到高級的演化過程，從一個稱之為群體的隨機初始解的集合開始，采用優(yōu)勝劣汰，適者生存的自然法則，通過對群體施加遺傳操作實現(xiàn)群體內個體結構重組的迭代過程，每一次迭代獲得一組解答，每個解答由一個適應度函數(shù)來評估，這一過程不斷重復，直到達到某種形式上的收斂。9/8/202355§4.8.1遺傳算法遺傳算法（GeneticAlgori遺傳算法尤其適用于處理傳統(tǒng)搜索方法難以解決的復雜和非線性問題，可以廣泛用于組合優(yōu)化、機器學習、自適應控制和人工生命等領域。而且，遺傳算法作為一種新的全局優(yōu)化搜索方法，具有簡單通用、魯棒性強、適于并行處理和應用廣泛的優(yōu)點，近些年得到了迅速的發(fā)展，已廣泛用于最優(yōu)控制、圖像編碼、發(fā)現(xiàn)博弈策略等許多實際問題的求解。它比盲目的搜索效率高得多，又比專門針對特定問題的算法通用性強，是一種與問題無關的求解模式。9/8/202356遺傳算法尤其適用于處理傳統(tǒng)搜索方法難以解決的復雜和非線性問題遺傳算法包括三個基本操作：選擇、交叉和變異。1)選擇選擇運算又稱為繁殖、再生或復制運算，用于生物界優(yōu)勝劣汰的自然選擇。它從第代種群中選擇出優(yōu)良的某些染色體，放入匹配池(緩沖區(qū)，matchpool)，為染色體交叉和變異運算產(chǎn)生新種群做準備。適應度越高的染色體被選擇的可能性越大，遺傳基因在下一代種群中的分布就越廣，其子孫在下一代出現(xiàn)的數(shù)量就越多。選擇的方法有多種，較常用的是賭輪盤選擇法，應用該方法個體被選中并遺傳到下一代群體中的概率與該個體的適應度大小成正比。9/8/202357遺傳算法包括三個基本操作：選擇、交叉和變異。8/3/20232)交叉將群體內的各個個體隨機搭配成對，對每一個個體，以某個概率交換它們之間的部分染色體，這樣可以創(chuàng)造出新的個體。3)變異變異運算模擬生物在自然的遺傳環(huán)境中由于各種偶然因素引起的基因突變，它以某一概率隨機地改變遺傳基因(表示染色體的符號串的某一位)的值。它隨機地將染色體的某一個基因由1變成0，或由0變成1。若只有選擇和交叉，而沒有變異操作，則無法在初始基因組合以外的空間進行搜索，使進化過程在早期就陷入局部解而中止進化，從而使解的質量受到限制。通過變異操作，可確保種群中遺傳基因類型的多樣性，以便搜索能在盡可能大的空間中進行，避免丟失有用的遺傳信息而陷入局部解，獲得質量較高的優(yōu)化解。9/8/2023582)交叉8/3/202358遺傳算法的步驟如下：第1步：初始化。設置進化代數(shù)計數(shù)器，設置最大進化代數(shù)，隨機產(chǎn)生初始種群，個體數(shù)目一定，每個個體表示為染色體的基因編碼；第2步：個體評價。計算群體中