遗传算法简单易懂的例子 遗传算法的编码方法有几种？

遗传算法的编码方法有几种？

遗传算法用于约束优化，一般有以下几种方法。方法1首先设计编码规则，使解编码只能在可行域内。一个典型的例子是用遗传算法对实数函数进行优化，它会给出上界和下界，然后不管对什么样的染色体进行解码，它都会在这两个界之间。方法2设计合理的交叉算子和变异算子，使得在满足这些算子特征的前提下，算子操作后的染色体也在可行域内。这种方法需要一定的智能思考，需要注意算子本身的特点。如果不小心，算法的搜索区域就会被错误地缩小，导致效果不佳。一个典型的例子是TSP问题的经典解，见Goldberg和lingel，等位基因，位点和旅行商问题，1985。方法3罚函数法。万能的方法。但罚函数过多或过严会导致效果不佳。方法4在变异/交叉后增加判断语句，判断是否满足约束条件。如果没有，有两种策略：超出边界的策略放在边界上。（粒子群优化经常这样做）或超出边界，重新初始化。（差分进化算法经常这样做）以上所有方法都是在scikit opt中实现的。参考资料：Goldberg和lingel，“等位基因，loca和旅行推销员问题”，1985。Scikit选项：https://github.com/guofei9987/scikit-opt

遗传算法简单易懂的例子 遗传算法 遗传算法matlab程序代码

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。