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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:/ J: v7 }$ F" X1 [, Z1 Q6 U$ \0 z
思路1:对x1和x2双重编码后同时进行遗传算法求解最优;
* [) _* R3 J: ?/ K$ S& q思路2:分2层进行遗传算法求解:
) W( X" q3 X% T6 m8 _/ ^(1)对x1进行选择交叉变异操作产生n个染色体;
* b& y8 ]' W9 U; ?' c2 `& h8 W(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;- E5 D9 q6 ^1 |0 E A
(3)循环前2步操作,得到问题最优解。; f( r! R% Y& Z' z# V5 D1 Y( k
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 Q+ e6 r- M7 h J0 C1 A! ~* M
* Y; I$ h- x- @$ c1 }2 G
# b4 g( K# M6 e& Z0 B1 \
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zan
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