Två ändringar av G enetic algoritm (GA) föreslås som använder gradient analys av konditionsfunktionen och är integrerade med den huvudsakliga genetiska förfarandet. Kombination av den relativa viktade felfaktorn och adaptiv storlek på mutationspoolen påskyndar konvergensen i den iterativa processen och indikerar när den globala optimala lösningen hittas. Lokal gradientkorrigering av den ursprungliga poolen under iterationer förfinar sökproceduren. Beräkningsförsök visar att båda ändringarna kan öka GA:s effektivitet när de tillämpas på ett problem med bildregistrering.
Maslov och Gertner REF föreslog att man skulle inkludera en gradientanalys av konditionsfunktionen inom GA iterationen, för att bättre kunna driva utforskningen av sökområdet.
Gradient-based genetic algorithms in image registration
{'venue': None, 'journal': 'Proceedings of SPIE', 'mag_field_of_study': ['Physics']}