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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:
5 g! `! _& @" Y m- L思路1:对x1和x2双重编码后同时进行遗传算法求解最优;# L4 M; m# u; \8 C4 T/ w) {
思路2:分2层进行遗传算法求解:, Z0 N2 z, B5 s2 O8 f' i6 j0 S% B& h
(1)对x1进行选择交叉变异操作产生n个染色体;( M* D4 t& f A1 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;! ~. {( j$ U) v0 D2 ]- d( a B
(3)循环前2步操作,得到问题最优解。$ i* y1 j0 B) B0 m
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?9 ^7 C+ e& m, B& R! y
4 Q t% E, r, i9 ~/ ]2 A! I7 m, f# B9 Z$ Z+ E$ p
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zan
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