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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:+ V% S2 ^7 I+ i; R7 f2 X+ [
思路1:对x1和x2双重编码后同时进行遗传算法求解最优;$ U, s1 P: i3 k
思路2:分2层进行遗传算法求解:
$ V9 e& F3 V2 r, a(1)对x1进行选择交叉变异操作产生n个染色体;
6 U! |1 Y/ e9 ?(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;
( A, q" E: |) X/ {(3)循环前2步操作,得到问题最优解。
M# a9 @4 F# [" C# G3 |3 {' c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?
' b; S2 Y/ r: f+ e0 A0 j: N
8 w. M1 P/ c9 c5 {2 { F4 [: C% n) Z9 D
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zan
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