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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:6 L& c* K! L' q; e
思路1:对x1和x2双重编码后同时进行遗传算法求解最优;, \7 [, z9 S2 X$ F. Q
思路2:分2层进行遗传算法求解:8 L2 D% r% Q! @- b( S x1 ^ J+ d
(1)对x1进行选择交叉变异操作产生n个染色体;! E5 K! }! ?- \4 t7 R7 g7 [
(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;
. O' p1 d2 s2 t& p# A(3)循环前2步操作,得到问题最优解。" ^- } V0 P7 G* _2 K3 ]' g* t
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?7 s4 x. Q& |; K$ E
9 T$ y+ P$ n3 p# Z/ I6 X
8 @* q4 G8 I7 ~& k p; {
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zan
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