BLX-Alpha Crossover: Welcher Ansatz ist der richtige?

Question

Ich arbeite an genetischen Algorithmus, der blend BLX-Alpha Crossover verwendet.

fand ich 2 Algorithmen, die voneinander

ganz anders scheint mir

1. https://yadi.sk/i/u5nq986GuDoNm - Seite 8
   Crossover wird wie folgt:
   a. Wählen Sie 2 Eltern: G1, G2
   b. Erzeugen einer gleichmäßig verteilten Zufallszahlengamma aus [-alpha, 1 + alpha], wobei alpha = 0,5
   c. eine Nachkommenschaft erzeugen, wie folgt: G = G1 + gamma * (1 - gamma) * G2
   

2. http://www.tomaszgwiazda.com/blendX.htm
   crossover wird wie folgt hergestellt:
   ein. wähle zwei Eltern X (t) und Y (t) aus einem Elternpool

   b. erzeuge zwei Nachkommen X (t + 1) und Y (t + 1) wie folgt:

   c. für i = 1 bis n do

   d. di = | xi (t) -yi (t) |

   e. Wählen Sie eine uniforme zufällige reelle Zahl aus dem Intervall

   f. xi (t + 1) = u

   g. Wählen Sie eine uniforme zufällige reelle Zahl aus dem Intervall

   h. yi (t + 1) = u

   i. Ende tun

wo: a - positive reelle Parameter
xi, yi - die i-te Komponente eines Elternteils
di - Abstand betweet Mutter Komponenten

Welche dieser zwei Algorithmen korrekt ist ? Oder sind sie gleich? In meiner Aufgabe verwende ich die zweite Methode, weil die erste unbefriedigende Ergebnisse liefert. Ich habe mich mit dieser Frage beschäftigt, weil ich an GA arbeite, wo der erste Algorithmus verwendet werden soll.

Jede Hilfe wäre willkommen!

Answer 1

Sie können nach Papier "Real-Codierte Genetische Algorithmen und Intervall-Schemata" suchen, in dem der BLX-Alpha-Crossover zuerst eingeführt wurde.

In diesem Artikel wird der erste Algorithmus vorgestellt.

Wie für die zweite, ich denke, es ist gleich der erste in der Art der Herstellung von Nachkommen.Da die zweite Algs produziert zwei Ableger einmal, hat es mehr Chancen, ein besseres Individuum zu bekommen.Aber es braucht auch mehr FEs.