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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:( y! b. a B5 J! b
思路1:对x1和x2双重编码后同时进行遗传算法求解最优;
: O7 w$ E! r1 O; f0 M- w _! e% |7 B9 x思路2:分2层进行遗传算法求解:
/ b. O7 l, v: ^(1)对x1进行选择交叉变异操作产生n个染色体;+ S' ?0 X8 u5 o$ V9 {6 Y* a; Q
(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;
6 J: b: {7 _2 D2 u4 X$ y" n' Y3 c(3)循环前2步操作,得到问题最优解。1 S* E" ?9 ~( t/ u/ z) F7 ?% s
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?* V* q+ W# d. w1 i1 @
2 F7 b( F9 R8 l9 f, W$ W1 }" _' J( O1 k. M, u! p, @
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zan
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