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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:
: Q6 q/ v2 \6 S b {, [" _! M8 w- L思路1:对x1和x2双重编码后同时进行遗传算法求解最优;% {; M. j$ a# T, ]/ W# h
思路2:分2层进行遗传算法求解:
( n3 Y, O6 b4 ?$ S( [4 F8 w(1)对x1进行选择交叉变异操作产生n个染色体;
$ S1 h! i' K! D P- C l& w- V7 _9 F(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;9 w! F/ n' L* y$ k4 @/ z0 z" i
(3)循环前2步操作,得到问题最优解。8 a' ~5 E7 M& s6 u- _7 D
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?
' b0 z) C1 M1 c0 }% z b, n% v2 L$ m6 D. \+ M2 M1 G
' i$ J2 K* P, [# x7 T! O! |+ y
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zan
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