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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:
' l: R3 E9 L- W( o' F! i思路1:对x1和x2双重编码后同时进行遗传算法求解最优;5 T* `. ^4 e# q, V7 u: J0 f3 h
思路2:分2层进行遗传算法求解:
5 u7 D1 K1 p. \. \" B$ S( S(1)对x1进行选择交叉变异操作产生n个染色体;, J% h4 _9 T1 q# `" t6 t8 [- s, 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;
3 P7 A- l; p- S7 @5 P(3)循环前2步操作,得到问题最优解。
9 b2 L: c" K; b% B6 p3 N& ^* z2 R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?( T5 D& d% j. X, p8 K( M
, U/ R7 m# l; X' ^9 @5 ~8 P4 Y$ A
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zan
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