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遗传算法解决Rosenbrock函数，求大神指教吖 已有1人参与
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现在利用遗传算法解决rosenbrock函数，但是结果总是不尽理想，我解决的是多维函数，定义Dimention = 30；然后求解rosenbrock函数的最小值（0），种群的个体数量为100；以下是我的适应度值的计算过程。 public void fitness() { double[] sum = new double[POP_SIZE]; //创建一个整形数组，数组的长度是dimention for (int j = 0; j < pop.length; j++) { sum[j] = 0; //给数组初始化 } for (int i = 0; i < pop.length; i++) {//种群大小 for(int j = 0;j<DIMENTION-1;j++)//个体基因长度 { double l= (pop.gene[j]-1)*(pop.gene[j]-1); double k = 100*(pop.gene[j]*pop.gene[j]-pop.gene[j+1]) *(pop.gene[j]*pop.gene[j]-pop.gene[j+1]); sum+= l+k; } pop.fitness = sum ; pop1.fitness =sum; } } 为什么到最后k的值无限逼近于0；而l的值却总是接近于1；也就是说迭代上千次之后最优个体都逼近于0而不是理论上的1；所以我总是求不出来最优值，我没有定义目标函数，就是直接比较谁的适应度值最小，然后进行迭代。求大神指导，是不是我的适应度函数出了问题。  |
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