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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:" i$ [9 Z% z2 p4 B! 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;1 Y" u# a+ o$ Q+ |0 m
思路2:分2层进行遗传算法求解:
. U" u% d8 F2 k1 w(1)对x1进行选择交叉变异操作产生n个染色体;
( c. \* y+ Q3 G& Y% m" 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;
2 } @9 {+ N I( @(3)循环前2步操作,得到问题最优解。
& }; E1 Q c4 \3 Y# G* r2 j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?. x$ s; O( E8 G" w
- [9 A, B) u1 Z
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