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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:
! |8 `: G, T' {! o思路1:对x1和x2双重编码后同时进行遗传算法求解最优;4 F' N' p- c( `2 H
思路2:分2层进行遗传算法求解:
; G& w# l1 K7 `0 ?(1)对x1进行选择交叉变异操作产生n个染色体;
# e1 D$ Z$ `6 {& n(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 q* I e( F; R+ o5 h3 X* a5 Y(3)循环前2步操作,得到问题最优解。
0 I( L2 K9 a( \/ L4 U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?
4 S/ o" N. m8 R0 m. X
+ F: U- j- A3 N, T( M
: \6 a, Y- `4 y2 ?1 [7 A |
zan
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