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初学者关于 遗传算法 的几个初级问题 已有1人参与
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第一个：基本遗传算法在进化中种群性状容易趋于一致, 限制了遗传算法的全局搜索能力, 往往使其收敛于局部最优解。本文为加强遗传算法的全局搜索能力, 在进化的初期阶段, 希望种群性状越丰富越好, 故设置偏大的交叉及变异概率。而在进化的后期阶段, 由于个体已经进化到较优的模式, 此时较大的交叉或变异概率容易破坏这种较好的个体模式, 降低其适应度, 所以设置偏小的交叉及变异概率。 【？那么，这样做可行吗？还有更好的方法吗？】 第二个：选择过程就是模拟旋转赌盘m 次, 每次按如下方式选出一个染色体来组成新的群体: 1 在[ 0, 1] 区间产生一个均匀分布的随机数r ; 若r ≤Pt , 则选择第一个染色体v 1 , 否则则选第k 个染色vk ( 2 ≤k ≤m) , 使得Pt, k- 1 < r < Pt, k成立; 2 重复( 1) 和( 2) m 次, 可得到m 个被选择的染色体。 【最后，得到的结果是不是随着r值而变化。如果再一次进行上面的过程，是否会出现不同的结果呢？】 第三个：定义交叉概率Pc 。对群体中的m 个个体随机配对成m/ 2 对个体组。为确定哪些个体组发生交叉,从i = 1 到m/ 2 , 重复以下过程: 从[ 0, 1] 中产生随机数r , 如果r < Pc , 则第i 对个体组发生交叉。随即设置一个交叉点j ( 1 ≤ j ≤ n) , 然后在该点相互交换两个配对个体的部分染色体。 【那么，m/ 2 对个体组，每组不一定就是2个个体？】 |
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