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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:
$ G# v8 w# @0 r思路1:对x1和x2双重编码后同时进行遗传算法求解最优;
# s( b% N* o! E& v思路2:分2层进行遗传算法求解:
' r" P4 A6 }$ T; J(1)对x1进行选择交叉变异操作产生n个染色体;# Y2 v9 x8 w( Y# E/ |
(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;7 u3 E! ?5 A; f% w
(3)循环前2步操作,得到问题最优解。
& s- S1 V8 Z- M( K% z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 ]' j4 M5 [ v- ~6 b% S- j: h: L7 `4 k+ E' J: G2 C6 i
5 C& N1 g$ }/ h2 o |
zan
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