유전자 알고리즘을 사용하여이 문제를 해결하고 피트니스 기능을 선택하기가 어렵습니다. 인구와 아마 승리 단위가 반드시 모든 도시를 포함하지 않기 때문에 내 문제는 원래의 여행 판매원 문제와 조금 다릅니다.진화 알고리즘 - 여행 세일즈맨
그래서 저는 그가 방문하는 도시의 양, 총 시간 및 그가 도시를 방문한 순서를 각각 2 단위로 나타냅니다. 나는 2-3 체력 기능을 시험해 보았지만 좋은 활력을주지 못했다.
나는 그가 방문한 도시의 양과 전체 시간을 고려한 좋은 운동 기능에 대한 아이디어가 필요하다.
감사합니다.
Pareto optimal을 사용하면 객관적인 피트니스 기능을 구현할 수 있습니다.
다른 피트니스 값의 가중치 합계를 사용할 수도 있습니다. 다중 목적 최적화 및 GA에 좋은 읽을 소개는
: http://www.calresco.org/lucas/pmo.htm 내가 좋아하는 것이 더 많은 가능성을가 파레토 방식 또는 가중 합계의 어떤 종류를 사용 Peladao의 제안에 추가
완전성을 위해 언급하십시오.
먼저 피트니스 기능의 우선 순위를 지정할 수 있습니다. 그래서 인구의 개인은 첫 번째 목표, 두 번째 목표, 세 번째 목표에 따라 순위가 매겨집니다. 따라서 두 개인이 첫 번째 목표에서 동등한 경우에만 두 번째 목표에 의해 비교됩니다. 목표에 확실한 우위가 있다면 이는 실현 가능한 접근 방식 일 수 있습니다.
둘째, 두 개의 목표를 제약 조건으로 정의하여 특정 임계 값을 초과 할 때만 처벌 할 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같은 경우에 가능할 수 있습니다. 도시의 양은 특정 범위 내에 있으면 안됩니다. [4; 7]. 그러나 4 또는 5인지는 중요하지 않습니다. 이것은 조합 된 적합성 값에 대한 개별 목표의 기여도가 몇 배 정도 다른 가중치 합계 접근법과 유사합니다.
파레토 방식은 모든 목표를 똑같이 중요하게 취급하는 유일한 방법입니다. NSGA-II, SPEA2, Abyss, PAES, MO-TS 등의 다목적 최적화에 적합한 특수 알고리즘이 필요합니다.
어쨌든 2-3 체력을 보여줄 수 있다면 좋을 것입니다 당신이 시도한 기능. 어쩌면 간단한 오류가 있었을 것입니다.
감사합니다. 나는이 아이디어를 사용할 것이다. 나는 내 문제가 크로스 오버에 있다고 생각한다. 나는 그것에 대해 새로운 질문을 올릴 것이다. – user2459338