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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:+ V+ K3 o4 p( s+ g( Y3 C* q& r j6 G" B
思路1:对x1和x2双重编码后同时进行遗传算法求解最优;( h l# O' n2 h7 W; ~# p M
思路2:分2层进行遗传算法求解:. q" u8 I/ a, w3 ]( N+ T* g
(1)对x1进行选择交叉变异操作产生n个染色体;
# Q9 ]8 @* G) L4 V. N(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;
- V# ]* z9 C; r6 y(3)循环前2步操作,得到问题最优解。
/ |' X" `/ v" `' P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?
* |8 e9 I# M/ @7 R% i
* `2 V' R- t& F4 {7 s1 [/ _4 u6 ^/ n' Q- B
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zan
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