遗传算法经典实例 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。这通常是在差分进化算法中完成的https://github.com/guofei9987/scikit-opt

有蚁群算法和遗传算法,用哪种方法更能通俗易懂,容易让人明白？

说实话，这两种方法都是智能仿生算法，比普通算法稍微复杂一些。

我不知道您想解决什么优化问题，但我建议您使用遗传算法。

遗传算法比蚁群算法应用更广泛，也有更多的人知道它。

蚁群算法更适合于求解路由问题、旅行商问题等。

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