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大学计算机第9讲-怎样研究算法-遗传算法研究示例-2
怎样用遗传算法求解具体的应用问
题(III)—策略选择的多样性
战德臣
哈尔滨工业大学 教授.博士生导师
教育部大学计算机课程教学指导委员会委员
OKOK
ZhanDCZhanDC
Research Center on Intelligent
Computing for Enterprises Services,
Harbin Institute of Technology
怎样用遗传算法求解具体的应用问题(III)—策略选择的多样性
(1)以交叉规则为例,看策略选择的多样性 战德臣教授
为什么要“交叉”?
解的表现型和基因型
可能解的形式是怎样的?
NPC求解: 交叉、变异
怎样产生待判定的可能解?
产生一个或一批可能解 随机(概率)
产生多少个待判定可能解?
判断可能解是否是问题的解
怎样判定一个解是否是所求的解?
解集的规模
适应度 进化的代数
选择(标准) 随机(概率)
满意解
怎样用遗传算法求解具体的应用问题(III)—策略选择的多样性
(2)怎样交叉--交叉获得新可能解策略的多样性? 战德臣教授
产生新的待判定的可能解 交叉两段交叉
0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1
0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1
1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 交叉
1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0
两段交叉,一个染色体(可能
解)被分成两段,两个染色体 交叉点
的同位置段进行交叉重组
0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1
0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1
1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 交叉
1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0
是否只有这一种交叉方案呢?
怎样用遗传算法求解具体的应用问题(III)—策略选择的多样性
(2)怎样交叉--交叉获得新可能解策略的多样性? 战德臣教授
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