遗传算法中的种群分布
是指在遗传算法中，如何将种群中的个体分布在搜索空间中。种群分布的合理性对于遗传算法的搜索效果具有重要影响。
种群分布可以通过以下几个方面来描述：
- 均匀分布：种群中的个体在搜索空间中均匀分布，这样可以保证搜索过程中覆盖更广泛的解空间。均匀分布的种群分布可以通过使用不同的初始化策略、交叉操作和变异操作来实现。
- 多样性：种群中的个体应该具有多样性，即个体之间的差异性较大。多样性的种群分布可以通过使用多样的交叉和变异操作来实现，以避免个体过早收敛到局部最优解。
- 收敛性：种群中的个体应该逐渐收敛到全局最优解或者接近最优解。收敛性的种群分布可以通过适当调整遗传算法的参数，如交叉率、变异率等来实现。
种群分布的合理性对于遗传算法的性能具有重要影响。如果种群分布不合理，可能会导致算法陷入局部最优解，搜索效果较差。因此，在设计遗传算法时，需要考虑种群分布的合理性，并根据具体问题进行调整。
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1回答
我有一种进化神经网络种群的遗传算法
到目前为止，我使用的是均值=0的正态分布的随机值random.randn (Python)对权重或偏差进行变异。
它的工作“很好”，我设法实现了我的项目使用它不是更好地使用一个统一的分布在一个给定的间隔？
我的直觉是，它会使我的网络更加多样化。
浏览 0提问于2018-10-29得票数 0
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我正在研究基于遗传算法(GA)的神经网络(ANN)进行特征选择。遗传算法用于特征选择。精度由人工神经网络作为遗传算法的适应值。
我使用'OutputFcns‘保存了每次迭代的所有分数和填充。
除了范围和种群，我还希望保存训练好的ANN网络/权重/偏差(对于每个种群和迭代)。
但是，我不知道如何保存训练好的ANN网络/权重/偏差(对于每个种群和迭代)。
请给我建议。谢谢。
浏览 3提问于2015-09-17得票数 1
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我随机生成了初始的10个种群(设每个种群的大小为n)，遗传算法如下
for i = 1:10
for j=1:n
population(i,j)=randi([MinIntensity,MaxIntensity]);
end
end
假设我有一个population.For的值，假设大小为10的第一个种群是100 110 120 130 140 150 160 160 170 180 190。是否有可能生成剩余的9个种群，使得这些值接近第一个种群？(这是为了遗传算法的快速收敛).Also每个种群都是灰度图像，强度值表示在行主要order.Hence中，强度值应该
浏览 1提问于2015-04-10得票数 1
我为比赛编写了一个游戏程序，它依赖于大约16个浮点“常量”。改变一个不变的可以和将对演奏风格和成功率产生戏剧性的影响。
我还编写了一个简单的遗传算法来生成常数的最优值。然而，该算法并不生成“最优”常数。
可能的原因：
算法有错误(暂时排除了这一点！)，种群对于小，变异率是高，交配率可能更好，
算法如下：
首先，初始种群为每个成员分配createdInitial常数(根据我的偏差乘以0.75到1.25之间的随机因子)，种群中每一代成员的被配对为一场游戏比赛，赢家被克隆了两次，如果抽签都克隆了一次，如果克隆出一个基因，如果随机()小于突变，则克隆rateMutation在固定的间隔内乘以一个随机常
浏览 9提问于2010-11-12得票数 8
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快速杂乱遗传算法中的种群规模
、、、、
我正在尝试使用Goldberg，Deb，Kargupta的论文来实现快速混乱遗传算法: fmGA -使用快速混乱遗传算法快速准确地优化困难问题。 我坚持使用关于初始种群大小的公式来解释构建块评估噪声： ? 这里的子函数是m=10 order-3(k=3)欺骗函数： ? l=30，l'=27，B是信噪比，它是适应度偏差与最佳适应值和次优适应值之差的比率(30-28=2)。根据上表，适应度偏差为sqrt(155)。 然而，在论文中，他们说使用10个3阶子函数和使用这个方程必须给出人口规模3331，但是在替换之后，我无法到达它，因为我不确定c(alpha)的值是多少。 任何
浏览 17提问于2019-04-25得票数 0
2回答
在典型的遗传算法中，是否有任何准则来估计收敛所需的世代，因为在描述种群中的个人时，给定了熵量？
此外，我认为还要求每个世代的后代数量和突变率是合理的，但目前我对这些参数的调整不太感兴趣。
浏览 0提问于2012-11-28得票数 0
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我的几个实验伙伴一直在玩交叉熵强化学习。从我能从它们收集到的所有信息和快速的互联网搜索来看，交叉熵方法似乎与遗传算法几乎完全相同。有人能向我解释一下这两种技术之间的真正区别是如果一种技术真的存在吗？
浏览 3提问于2015-07-03得票数 7
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我一直在研究遗传算法。我的目标是实现简单的模拟，玩家(不受外界玩家控制)避开障碍，走向回报。
我知道遗传算法属于进化算法，这对这种情况很好，因为那时我不需要提供训练数据。它会自己学习的。
我一直读到的这些介绍谈到了以二进制字符串编码的种群(我认为)，我不认为种群和细化种群来产生新的一代与这个问题域有什么关系。
有谁能解释一下
浏览 1提问于2013-09-25得票数 3
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遗传算法的自适应变异/交叉率
、、、、
我一直在寻找为我正在研究的遗传算法实现自适应突变率的方法。我见过一种算法，它使用当前的个体适应度和平均群体适应度来计算变异率，但我不确定它是否非常有效。
在我所见过的算法中，您可以执行以下操作：
mutationRate = (bestFitness - individualFitness) / (bestFitness - averageFitness) * 0.5
这是一个好的方法，还是有更好的方法？
浏览 3提问于2014-10-27得票数 4
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以下是我对遗传算法的理解：
创造n个个体。这是最初的人口
计算这个种群中每个个体的适应度。
for i in range(n): select two individuals randomly with replacement from population with probability of selection of each individual proportional to its fitness value cross over the two selected individuals to create two offsprings
浏览 0提问于2018-09-13得票数 0
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我正在建造一个简单的“你好，世界！”用于学习的遗传算法。我的种群是一组随机字符串。通过变异和交叉，字符串演变为“你好，世界！”出于某种原因，我的人口将坐在一个健身得分，似乎永远不会进化。其他时候，我的种群会到达目标基因，“你好，世界”。我使用随机选择和一点交叉。虽然，这也发生在我使用锦标赛和轮盘赌轮选择。
问题：
为什么我的种群变得陈旧，没有达到目标基因，即使我通过突变使种群多样化？是因为遗传算法的随机性还是我代码中的错误？
，例如
种群中的每一个染色体最终都会有"HellV，Wor`dL“基因。即使在1万代之后，基因也是一样的。其他时候，这些基因达到目标基因“你好，世界！”约33代后
浏览 4提问于2015-06-30得票数 2
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我在写遗传算法。我的人口迅速发展为单一文化。我使用的是一个小种群(32个个体)，有少量的离散基因(每个人有24个基因)和一个单点交叉交配的方法。结合轮盘赌轮盘的选择策略，很容易看出所有的遗传多样性是如何在几十代之内消失的。
我想知道的是，什么是适当的反应？我没有关于气体的学术知识，我只想到了几个解决办法：
使用更多的人口。(缓慢)
使用运行时检查来防止近亲繁殖.(缓慢)
使用更多的交叉点。(不太有效)
增加突变的数量。
对这种情况有哪些适当的反应？
浏览 7提问于2011-09-26得票数 8
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我想在遗传算法中创建初始种群。群体由两个节点(源和目标)之间的路径组成。如何在无向图中找到两个节点之间的所有可能路径？谢谢
浏览 1提问于2018-05-23得票数 1
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我有个很简单的问题。然而，我已经进行了广泛的搜索，无法找到答案。遗传算法被认为是一种无监督学习的形式吗？我知道算法是独立进化的，但是种群中每个个体的适应度是定期测量的(监督的？)。
该算法的目的是通过遗传算法优化一组启发式权重。
谢谢你的帮助！-
浏览 12提问于2013-12-23得票数 3
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我的大学项目有点问题。
我必须使用遗传算法实现文档分类。
我看过示例，并且(比如)理解了遗传算法的原理，但我不确定如何在文档分类中实现它们。不能算出健身功能。
以下是我至今所想的(这可能是完全错误的.)
接受我有类别和每一个类别是由一些关键字描述。
把文件分成几个字。
从数组(例如，100个数组，但它将取决于文件的大小)创建第一个填充，填充文件中的随机单词。
1：
为人口中的每个孩子选择最佳类别(通过计算其中的关键字)。
种群中每2名儿童交叉(新的阵列包含每名儿童的一半)-“交叉”
用文件中没有使用的随机词填充剩下的孩子们--“进化？”
用文件中的随机词(使用与否)替换来自新种群的随机词--“
浏览 1提问于2011-01-17得票数 4
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我是新的启发式优化方法和学习不同的优化算法在这个领域，如遗传算法，粒子群算法，DE，CMA ES等。这些算法的一般流程似乎是初始化一个种群、选择、交叉和变异以进行更新、评估和循环。遗传算法中种群生成的第一步似乎是由一个染色体编码，染色体是由0和1s组成的位串，然后执行所有其他操作。GE有简单的变异和交叉等更新方法，但在其他算法中更新方法不同。
我在这里的疑问是，其他的启发式算法是否也将人口初始化为0和1s的位串，还是使用了一般的自然数？
浏览 6提问于2022-08-17得票数 0
2回答
Q:遗传算法的初始化
、、、、
我有一个函数，有一个很大的搜索空间，所以我想用遗传算法来接近最优点，然后使用其他方法，比如BFGS来找到最优点。我用R来做这件事。
问题是，我的函数有12个参数，并且在大多数情况下都是无效的。当我给出最大和最小的参数值给遗传算法时，它试图生成一个种群，有时整个种群是由NaNs构成的(因此，算法无法继续)。
因为我对煤气不太了解，所以我很难找到解决这个问题的办法。我唯一想到的就是选择一个非常大的人口规模(大约10e5)，这样它就可以找到一些有效的值来开始。不过，这不是一个很好的解决方案，因为能够用正常大小的种群初始化算法会好得多。
你有什么意见建议？有我漏掉的汽油的事吗？
谢谢
浏览 0提问于2015-05-14得票数 2
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一些遗传算法框架，如，需要很多参数，如变异率、种群大小等
对于这样的参数，有没有通用的最佳数字？我认为这取决于问题(适应度函数延迟、变异延迟、重组延迟、进化速率等)。我的第一个想法是使用一个GA来配置另一个GA。
有更好的主意吗？
浏览 5提问于2009-07-02得票数 7
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我面临着一个参数选择问题，我想用遗传算法(GA)来解决这个问题。我应该从3000个可能的参数中选择不超过4个参数。使用二进制染色体表示似乎是自然而然的选择。评估函数惩罚过多的“选定”属性，如果属性的数量是可接受的，则它会评估选择。
问题是，在这些稀疏的条件下，遗传算法很难改善种群。无论是平均健康成本，还是“最差”个体的健康水平都不会随着几代人的进步而提高。我所看到的是最好的个体的分数略有(甚至很小)的提高，我想这是随机抽样的结果。
使用参数的索引对问题进行编码也不起作用。这很可能是因为染色体是定向的，而选择问题不是(即染色体1，2，3，4；4，3，2，1；3，2，4，1等是相同的)
你会建议什
浏览 1提问于2009-05-25得票数 1
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我想将“死刑方法”与遗传算法文献中提出的其他惩罚方法进行比较。
我使用的是R软件，所以我需要编写这些惩罚方法的代码。我发现了很多困难，因为我不理解关于死刑函数的一件事:我如何处理不可行的后代，因为在遗传算法中，种群大小通常是固定的？
我的意思是，我明白，为了恰当地使用死刑，我必须用所有可行的解来初始化遗传算法。但是，即使我在第一个群体(t=0)中拥有所有可行解，我也可能在下一代获得不可行的解，因为交叉和变异都是“盲”算子。
那么，既然死刑拒绝了所有不可行的解决方案，那么会发生什么呢？下一代是否会有一个较小的种群(原始暗尺寸-不可行解的数量)，或者我必须选择更多的父母放入交配池中进行繁殖，直到下
浏览 1提问于2015-08-12得票数 1
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我在学习遗传算法，当我研究变异的时候，我不知道out.It有一点不寻常，在我们通过交叉点产生后代之后，我们应该应用变异(小概率)，小概率是什么？我有关于8皇后问题的图像，我们在这里找到了最优答案，我们的交叉点是3，所以为什么我们在第一、第三和最后的种群中有变异，而在第二个种群中却没有？？
我很抱歉这个问题可能很傻！
浏览 0提问于2014-08-23得票数 0
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我有一个由2000位个体组成的遗传算法，其中我试图优化4个变量。是否有任何(相对直截了当的)经验法则来设置参数，如种群大小、世代数和突变概率？
浏览 1提问于2014-01-19得票数 1
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PHP中的适应度函数
、、、
我花了一整天的时间研究了一个在遗传算法中实现“适应度函数”的例子。(我已经实现了“开始种群”、“突变”和“置换”)。下面的步骤是“适应度函数”。有没有人有用PHP计算“适应度”的例子？Java或C#也可以。
浏览 0提问于2011-04-07得票数 0
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为了实现共享策略(描述为)，适应度函数需要依赖于人口中的其他个体。
def shared_fitness(individual, population):
#compute
return result
如何在工具箱中注册此函数以供遗传算法使用？为了做到这一点：
toolbox = base.Toolbox()
toolbox.register('evaluate', shared_fitness, population=pop)
首先，我必须定义人口pop。但是在算法阶段，我希望用当前的种群来评估适应度，而不是初始的种群。
如何实现依赖于人口中其他个体的健身功能
浏览 2提问于2019-11-07得票数 1
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我熟悉字符串或文本上下文中的GA，但不熟悉数字数据。
对于字符串，我理解如何应用交叉和变异：
ParentA = abcdef
ParentB = uvwxyz
Using one-point crossover:
ChildA = abwxyz (pivot after 2nd gene)
ChildB = uvcdef
Using random gene mutation (after crossover):
ChildA = abwgyz (4th gene mutated)
ChildB = uvcdef (no genes mutated)
对于字符串，我有一个离散的字母表，但是
浏览 2提问于2020-04-09得票数 3
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遗传算法改进
、、、
1-个体路径变异的概率--1代的种群规模(RoutePop) 3--比赛选择的大小。在遗传算法中，我如何选择这三个元素(2-2-3)从结果中得到最优解，或者是否有具体的方程来确定它们与我想要找到最优解的元素数之间的关系，如果可能的话，我如何改进遗传算法，因为我致力于寻找这两个轨道之间的最短距离，但它并没有给我一个完美的解决方案(我正在寻找的程序是研究51个城市之间的最短距离)。
浏览 1提问于2021-12-26得票数 -2
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我有一些基本的遗传算法知识，我编写了一个简单的应用程序，找出了某个函数的X最大化值，但我现在所面临的问题是，染色体、个体、种群等对于一些更复杂的问题--比如移位规划--应该是怎样的。假设我们有一些员工，一些轮班，我们想把他们分配给对方。遗传算法的关键部分应该是什么样子才能使它对这样的数据工作呢？
浏览 0提问于2015-08-08得票数 1
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我有一个带有n元素的序列，在这个序列中，我想随机地放置k“断点”，至少每个“断点”都远离彼此(和末端)。例如，对于n=9, k=2, minDist=2，我希望以相同的概率生成以下内容之一：
[2 4][2 5][2 6][2 7][3 5][3 6][3 7][4 6][4 7][5 7]
到目前为止，我已经想出了:随机放置一个节点，“禁用”其周围所需的节点数量，然后选择另一个随机数，但我认为这有点效率低下。我在用MATLAB编程，但任何语言都行。
我将用这个来初始化一些遗传算法的种群，所以我希望每个拥有性的可能性相等，以确保我覆盖整个搜索空间。仅仅确定地分配断点是不够的。
浏览 2提问于2013-10-06得票数 0
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我正在写一个遗传算法，我计划从轮盘赌轮选择转移到锦标赛选择，但我怀疑我的理解可能是有缺陷的。
如果我只在种群中选择n/2个最好的解，那么我肯定很快就会用完种群吗？
我对算法的理解是：
for(Member m in currentPopulation){
Member randomMember1 = random member of currentPopulation which is then removed from currentPopulation
Member randomMember2 = as above;
//Mutate and crossover
浏览 0提问于2011-02-02得票数 8
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我有一个带有多个等式和不等式的线性问题。它存在无穷多的解。我想找出多重随机解这个系统的一个改进的初始种群的遗传算法。
有没有人知道怎么用R来做这个？
感谢你的时间，
查尔斯
浏览 3提问于2012-04-25得票数 1
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在阅读了和这个中的遗传算法中实现稳态选择的伪码之后，我应该总是对孩子进行变异，还是让它服从突变概率，比如说50%？
我有点担心，如果我总是在每一代进行突变，那么种群就不会收敛，因为染色体是用0到1之间的实数值表示的。
浏览 4提问于2016-07-26得票数 3
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我有问题要解决，任何建设性的帮助都会很好。
无论如何，我必须使用遗传算法来创建神经网络来解决问题。我想象的唯一的适应度函数是设置一些时间(例如3- 10秒)，并测试种群中的每个单位是否能在船上存活(适应度= t/T；t-它存活的时间，T-总时间)，这需要很长的时间:(。
该遗传算法应为每个隐藏层生成权重、训练系数和神经元数量。大多数情况下，我已经完成了剩下的事情，但健康是我最大的问题。
感谢您的帮助！
浏览 1提问于2016-05-15得票数 1
1回答
我正在尝试应用遗传算法来解决一个问题，并有几个问题。
第一个问题是关于选择的--我在许多实现中看到，群体是根据分数/适应度优先选择进行排序的。真的有必要吗？例如，在锦标赛选拔中，个人应该统一挑选，因此排序似乎没有意义。或者让我们考虑轮盘转盘选择。在下面的实现中，再次排序似乎是不必要的(伪代码)：
totalFitness = sum individuals i.fitness
rouletteValue = totalFitness * random 0.0 1.0
selected = null
i = 0;
while rouletteValue >= 0.0
selected
浏览 3提问于2014-11-12得票数 0
我有一个从itertools.product得到的笛卡尔乘积。组合的数量是353,736,000个甚至更多。由于时间限制，我无法将此结果转换为列表。
我想要从这些数百万人中获得10个随机组合，成为遗传算法的种群，我需要在几毫秒内完成。
有可能吗？
浏览 2提问于2020-11-15得票数 0
我是新的图像处理和遗传算法以及。在搜索之后，我对GA的工作原理有了一个了解。现在我遇到了一种情况，我不得不在图像上应用遗传算法。当我搜索它的时候，我不知道在哪里搜索过的种群和chromosomes...but，他们说，取1-D或2-D数组作为染色体，并找到它的适合值，我发现很难理解这些说法。请帮助我定义初始人口(这是整个图像还是图像的任何部分？还有染色体。任何帮助都是非常感谢的。
浏览 3提问于2016-02-07得票数 1
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我要做一个用遗传算法解决子集和问题的项目。不幸的是，在对算法进行编码时我发现了一个大问题.
我的算法：
只要没有找到解，步骤的次数比步骤做的要小: chromosomeperform选择(roulette)select n染色体的概率和分布函数由计算为crossedperform，交叉点是选择randomly)select m染色体到mutationperform突变，如果找到解决方案，则停止。
(算法取自“遗传算法+数据结构=进化程序，第2章")变量，如人口规模、数据量、数据收集范围、步骤数、突变次数(步骤)、交叉次数(一步)在程序选项中严格设置。
问题是，在种群中经过一定(相对较小
浏览 3提问于2011-05-18得票数 1
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我在研究遗传算法。
有两个目标，每个目标都有自己的适应值(fv1，fv2)。
我知道世代(SGE)和稳态(SS)遗传算法是如何工作的。
我试图了解NSGA-2和SPEA-2 (我正在使用java库JCLEC的实现)是如何工作的，特别是：
什么是“外部人口”？它应该如何规模？
与SS和SGE的单目标算法有什么区别(每个个体只有一个适合度值)
如果有人正在使用JCLEC库，我设置了以下参数：
外来人口:1 000人
K值: 10
其他属性与SS和SGE相同(种群大小:100，交叉: MPX交叉等等)。
浏览 0提问于2012-06-07得票数 8
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我正在尝试用遗传算法以一种热经济的方式来优化火力发电厂。创建population会给我带来很多不可行的个体(例如: ValueErros，TypeError等)。我试着使用惩罚函数，但是GA在第一个种群中以可行的个体适应度被卡住，并且它没有进化。有没有其他的方法来处理它？
如果有人能帮我，我将不胜感激
浏览 3提问于2020-06-18得票数 1
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遗传算法保存突变数据？
、、、
我使用Python上的deap库来处理遗传算法。例如:我有个体0,1,1,1,1,0，我有3种突变方法，如mutation1，mutation2，mutation3。在deap库中，我进行了如下突变：
for mutate in [mutate1, mutate2, mutate3]: mutate(individual)
在每种变异方法之后，我如何保存种群数据？此外，我正在尝试使用deap.logbook来实现它，但它不起作用。有人对此有什么建议吗？
浏览 0提问于2018-10-08得票数 1
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我想具体说明MATLAB的优化工具箱的遗传算法生成的种群范围：
function y= fitness_fct(x,L,R,score_initial)
y=sqrt(power(((power(L,x(1)) +power(R,x(2))) -score_initial),2));
x(1) %here i see that the values are sometimes negative
end
for i=1:22
FitnessFunction =@(x) fitness_fct(x,L(i) ,R(i),score_initial(i));
浏览 0提问于2015-11-18得票数 0
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我在编写一个遗传算法。现在，我在所有事情上都使用数组:我的个人是由it数组组成的，我的种群是个人数组，我将信息存储在数组中来跟踪它。
我遇到的一个巨大的限制是内存不足。我知道GAs是内存密集型的，但我想知道我的第一步是否应该是通过使用比数组更好的东西来进行简单的更改。
浏览 8提问于2014-04-11得票数 0
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我是手表制造商框架的新手，有兴趣为tsp建立一个最基本的遗传算法解算器，以了解它是如何工作的，并进一步探索。我已经有了一个城市距离矩阵，其中每个元素将是增长指数的城市和列索引的城市之间的距离(对角线元素将为零，因为它将是相同城市之间的距离)。我想要生成几百个初始种群，计算适应度函数，取产生最小适应度函数的最好的两个，产生孩子，等等。(基本例程)
我的问题是，
我的距离矩阵是否足以作为初始种群进行输入？它的格式正确吗？我应该使用哪些对象来生成初始填充？
技术:在运行OpenJDK 1.7的Ubuntu12.10上运行Netbeans 7.4。计划将jar文件添加到项目的库中。csv格式的输入文件
浏览 8提问于2014-02-12得票数 0
目前，我正在努力编写一种遗传算法，该算法旨在为时间表规划找到最佳解决方案。我已经成功地创造了种群，也能够计算出适合度，我混淆的是交配池和选择。
我正计划做锦标赛的解决方案。
到目前为止，我所知道的是，我需要选择一个随机数的候选人，并选择“最适合”和第一家长。重复这个步骤，找到第二个父级。互相交叉。但我需要做多少个交叉测试？直到和我设定的种群大小一样。那我的原始人口呢？
有人能帮我吗？
浏览 4提问于2020-04-14得票数 0
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我正在使用deap库来应用遗传算法(GA)来解决一个问题。我正在使用tool.box来生成个体(解决方案)和群体。个人有一种类型的列表。在一些代的遗传算法中，我手动生成了几个解决方案(带有一种列表)，并希望将它们添加到种群中。但是，在添加之前，我需要将它们的类型从列表转换为个体，以便它们获得适合度属性。这是我的代码的一部分：
creator.create("FitnessMin", base.Fitness, weights=(-1.0,))
creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMi
浏览 6提问于2021-10-18得票数 0
我正在继续学习一些Haskell，目前我想实现一个非常简单和人为的遗传算法(这是我用其他几种语言做的)。我现在正在为一些最基本的东西而挣扎，尽管在Haskell，因为我无法停止思考。
因此，作为遗传算法的一部分，您有一个选择和交叉阶段，您从当前种群中选择两个成员，交叉它们来为一个新种群创建一个成员。重复此过程，直到新填充的大小与输入填充的大小相等为止。
在Kotlin、C#、Java等中，解决方案看起来如下所示：
val newPopulation = emptyList()
while (newPopulation.size < inputPopulation.size) {
浏览 0提问于2019-07-02得票数 1
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数据可视化API
、、、
我正在用C语言编写一个基本的遗传算法(字符串演进器)实现。它需要一些输入，如参考字符串和种群大小，并返回进化所需的世代。
有人能推荐一个API /framework来帮助我一次又一次地运行这段代码，使用几个输入，收集数据，并根据输出创建特定的可视化和图表吗？
浏览 1提问于2010-11-10得票数 1
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下面的方程显示了Python遗传算法的随机初始种群。
toolbox.register("attr_bool", random.randint, 0, 1)
toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_bool, 100)
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)
问题是如何使用特定的矩阵初始化人口？我不感兴趣开
浏览 0提问于2016-06-17得票数 0
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嗨，我是绝对的初学者，我有一个关于遗传算法迭代优化的理论问题。
在遗传周期中(见下文)，迭代优化在逻辑上属于哪里？我不太确定，但我认为它可能是在种群初始化或变异，取决于给定的问题。
更具体地说，关于迭代优化算法-我想使用“爬山”或“模拟退火”。
我以这个模型为参考：
浏览 6提问于2015-04-05得票数 1
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遗传算法中的变异步长
、、、
有人能解释一下“突变步长”是什么意思吗？我正在读一篇关于遗传算法的文章，它说：
突变会随机改变节点的决定，或以0.25的步长变异值
我知道突变在遗传算法生命周期中的作用，但我无法很好地解释突变的步长。
谢谢。
浏览 5提问于2015-01-03得票数 2
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