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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:
0 b% x- X+ z- d8 A8 t0 \思路1:对x1和x2双重编码后同时进行遗传算法求解最优;
: J+ H% u6 G5 W4 d$ K& z思路2:分2层进行遗传算法求解:
+ v! g$ N: R% l7 N0 s: u(1)对x1进行选择交叉变异操作产生n个染色体;/ R1 e; P2 C5 z7 ^
(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;
8 i5 E1 b, e# U. t(3)循环前2步操作,得到问题最优解。; d4 V- O Q E5 V/ 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?! m. ^7 t e2 L2 c
9 _) o7 Y, M3 }2 A" f/ D: E9 p* P7 m
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zan
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