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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:& M4 j* x5 E- {' A9 ~: c0 W
思路1:对x1和x2双重编码后同时进行遗传算法求解最优;
6 z# T% T6 k- ^9 a" \! D. o思路2:分2层进行遗传算法求解:
2 `% K) U0 F# \9 A" k: K3 X(1)对x1进行选择交叉变异操作产生n个染色体;
4 F2 ~! o! a1 X& W( o' b(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;( b( ]0 X: K' j; X, [' r% l
(3)循环前2步操作,得到问题最优解。, }0 m! O. B) C& i" v6 p. h
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?$ N1 C9 q& V* b+ H0 t9 d
/ V% E2 |5 S: P5 U( Q( }' O8 ?: ^$ |
- K& q3 f3 c* i) E. ~4 x/ l |
zan
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