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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 n' t6 H# [4 l4 c" W* I+ m思路1:对x1和x2双重编码后同时进行遗传算法求解最优;
" e% o' _& w- r* q3 y思路2:分2层进行遗传算法求解:
2 t: i% A- k- Y# O8 N(1)对x1进行选择交叉变异操作产生n个染色体;! {, z) l* ]5 c6 {
(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;
4 X1 K+ f! s# b5 v; d# F$ N(3)循环前2步操作,得到问题最优解。
6 j2 F; Y; V5 ^/ X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 L l9 B( `: z5 R& V% A9 R
$ P' S' I; v/ r5 J' H- P }0 ?: R- P" N' X* V
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zan
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