遺傳算法實現了重量優化

Question

我是一個數據挖掘的學生，我有我希望你們能給我一些建議了一個問題：

我需要一個遺傳算法中有三個輸入之間優化的權重。權重需要是正值，他們需要總和爲100％。

難點在於創建一個滿足100％要求的編碼。

作爲第一遍，我認爲我可以簡單地創建一系列數字（ex.4,7,9）。每個重量只是它的數量除以所有染色體數目的總和（例如4/20 = 20％）。

這種編碼方法的問題是，對染色體的任何改變都會改變所有染色體數目的總和，導致所有染色體權重的改變。這似乎大大限制了GA發展解決方案的能力。

你能給出如何解決這個問題的建議嗎？

我已閱讀關於實值編碼，我確實有一個GA的實現，但它會給我的權重，可能不一定加起來100％。

Answer 1

如果您需要總和保持不變，則在數學上不可能更改一個值，而不會更改至少一個值。

進行更改的一種方法正是您的建議：weight = value/sum。在這種情況下，當您更改一個值時，要組成的差異將分配到所有其他值中。

另一個極端是隻改變對。從一組值增加到100開始，並且每當一個值發生變化時，改變另一個相反的值以維持總和。另一個可以隨機挑選，也可以按規則挑選。我預計這會比第一種方法需要更長的時間來收斂。

如果你的染色體長度只有3個值，那麼在數學上，這是你唯一的兩個選擇。