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大家好,我最近开始学习遗传算法解决自己的一个专业问题,需要输入2个变量来得到最优值,如适应度函数为f(x1,x2),查阅相关资料有2种思路:
( U* W# ?0 ^. B0 H: C思路1:对x1和x2双重编码后同时进行遗传算法求解最优;8 |3 n7 E. Z2 f. R
思路2:分2层进行遗传算法求解:
0 w* Q0 `* ^5 Y- G; z2 j(1)对x1进行选择交叉变异操作产生n个染色体;" N- T* k L) A
(2)将给定的一个x1染色体作为前提,对可能的x2进行遗传算法求解最优适应度函数,将此作为x1染色体的适应度函数,操作n次;6 G! a0 `; N- t( P( j$ c [7 L v
(3)循环前2步操作,得到问题最优解。7 ~6 ]) ~1 [5 Q$ x
个人感觉两种思路均可以实现优化目标,但因本人并不是数学或计算机专业的,对于遗传算法性质不是很了解,希望大神们能够给出一些建议,应该采用思路1还是思路2呢?思路1收敛速度是否会比较慢?思路2求出的最优解是否合理呢?
: o# b+ s% `8 a; z# i2 x- C8 p
, R" c+ O# w. D2 b! p' \8 _+ q( G9 O5 c9 X. W: m
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