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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:
& o. B o' V$ i思路1:对x1和x2双重编码后同时进行遗传算法求解最优;5 x6 ?. g1 w) ~4 L9 i& W" W7 i
思路2:分2层进行遗传算法求解:9 J1 `3 r& j% q
(1)对x1进行选择交叉变异操作产生n个染色体;; p* M3 b8 j, N! C8 _
(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: v3 K; ^4 a(3)循环前2步操作,得到问题最优解。! k4 e1 i/ r7 _+ t/ R* g
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?
; h1 |! E) M. U: k; y1 u) \2 G5 I$ y7 S% N/ O- ^- P% g2 Z
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