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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) {! s/ p7 |& m( h2 H# v
思路1:对x1和x2双重编码后同时进行遗传算法求解最优;, l. X) g. B; G4 n5 ]
思路2:分2层进行遗传算法求解:
3 \ p' ~8 k9 p9 Y( S- t(1)对x1进行选择交叉变异操作产生n个染色体;
5 U' t& \1 F) Q H(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;
9 E+ o$ q! W: s- H; m) k(3)循环前2步操作,得到问题最优解。* m W6 g( ? D, B" w; |/ @
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?% D u% h, ~5 _ {% ^: D; P7 ?' f
2 m: P/ E6 y, L; j$ ^ z/ }% \& }1 o: `7 v% M- j. T
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zan
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