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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:
% A0 t% e9 L F; ~思路1:对x1和x2双重编码后同时进行遗传算法求解最优;
$ P1 h! M ]( v8 Q: d思路2:分2层进行遗传算法求解:& i, M4 H; }" P% i: g5 i @( d
(1)对x1进行选择交叉变异操作产生n个染色体;
% U4 w5 d B0 r, \6 }. {2 C* r(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;( G& F4 b. ?7 K( v! P! F
(3)循环前2步操作,得到问题最优解。
. `' }! h! \% K2 Z) G) A$ g( B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?4 `1 [: N8 f# l. S1 @, G. D
" p# [( [! d$ J9 ^
$ w9 r H, a: `2 k1 c6 z a C y3 j |
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