유전 알고리즘. 모집단의 최적 크기를 찾는 방법

Question

모집단의 최적 크기를 찾는 방법. 내 작업에서 각 유전자는 주어진 범위에있는 int 유형의 값입니다. 예를 들어

:

1. 염색체 2 개 개의 유전자로 구성된다.
는
2. 제 유전자는 아마도 15 내지 25

질문 5 내지 15

번째 유전자 어쩌면 int 값을 포함하는 범위의 int 값을 포함한다. 초기 인구의 크기를 찾는 방법.

Answer 1

보통 최적의 크기는 시행 착오를 통해 반복적으로 발견됩니다. 인구 크기를 최적화하는 간단한 알고리즘을 작성할 수 있습니다. 예를 들어 팝 크기를 100으로 시작하고 예를 들어 100으로 늘립니다. 50. 각 단계마다 GA를 실행하고 인구 규모를 평가하는 몇 가지 척도를 계산해야합니다. 최대 적합성, 평균 체력, 수렴 기준이 충족 될 때까지의 시간 중 하나를 사용할 수 있습니다. 정확도를 높이려면 각 단계에서 평균을 계산 한 다음 최적의 팝업 크기를 선택할 수있는 차트를 그려야합니다. 그렇지 않은 경우이 팝업 크기 근처에서 똑같은 일을 면밀히 최적화 할 수 있습니다.

문제에 따라 차트가 다르게 보일 것입니다. 양의 기울기 곡선이라면 적당한 크기의 팝업을 골라야합니다. 팝업 크기가 너무 작 으면 GA가 다양성을 잃어 버리고 아마도 지역 최적으로 떨어질 것입니다. 너무 큰 경우 GA가 간단한 무작위 검색 알고리즘이됩니다.

Btw 유전 알고리즘이 그러한 작은 염색체에 대해 최선의 선택이 아니기 때문에이 예제가 실제 문제와 멀기를 바랍니다.