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Angenommen, ich habe 100 Popsize, sollte ich 10 Nachkommen machen? Ich möchte die beste Kombination zwischen Popsize und Nachkommen erreichen konvergent schnell und bitte auch das Papier.Wie viele Nachkommen sollen wir im Genetischen Algorithmus produzieren?

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Es gibt keine definitive Antwort auf Ihre Frage. GA ist eine Heuristik mit vielen Ansätzen und Parametern, die eine formale Analyse erschweren. Es tut uns leid. – Ray

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Wenn Sie die Hauptinspirationsquelle für diese Art von Algo betrachten, werden Sie feststellen, dass es viele, viele verschiedene Strategien gibt, von wenigen bis hin zu Tausenden. – flq

Antwort

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Es gibt nicht die beste Nachzucht/Population für jedes Problem, das Sie mit einem genetischen Algorithmus lösen können. Jedes Problem hat eine optimale Konfiguration, die nicht nur von Nachkommen/Population, sondern auch von Mutationschancen, Chromosomen-Design usw. bekannt ist.

Mit diesem gesagt gibt es mehrere Lösungen wie totale Substitution, partielle Substitution usw. Mit seinen eigenen Vor- und Nachteilen. Sie sollten sie erforschen und entscheiden, welches am besten zu Ihrem Problem passt.

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-Suppose N Bevölkerungsgröße für Ihre GA.

chrom # 0 = "01010110101" | Fitness = f0 
chrom # 1 = "11010010111" | Fitness = f1 
chrom # 2 = "01010111011" | Fitness = f2 
chrom # 3 = "01111010100" | Fitness = f3 
. 
. 
. 
chrom # N = "01011010110" | Fitness = fN 

-Sie Turnier von Chromosom anwenden zufällig aus der Hauptpopulation mit Größe T: (T < N)

Tournament chrom # 0 = "01010110101" | Fitness = f0 
Tournament chrom # 1 = "11010010111" | Fitness = f1 
Tournament chrom # 2 = "01010111011" | Fitness = f2 
Tournament chrom # 3 = "01111010100" | Fitness = f3 
. 
. 
. 
Tournament chrom # T = "01011010110" | Fitness = fT 

einfach zu bekommen paaren Chromosom:

Mate Chromosome # 1 

ein anderes Turnier:

Mate Chromosome # 2 

Sie Crossover gelten zurückzukehren Nachkommen:

Crossover(Mate Chromosome # 1, Mate Chromosome # 2) => offspring 

technisch bedeutet, dass Sie N Nachwuchs für die neue Population bekommen würde.

Mutation(offspring) => new chromosome for new population 

weiter die Iteration, bis Sie die maximale Größe des Ziel Chromosom konvergieren.

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