在遺傳算法中使用價值編碼方法時如何交叉父母？

遺傳算法中有一個階段，我們應該選擇交叉染色體從父母到後代。在遺傳算法中使用價值編碼方法時如何交叉父母？

通過二進制形式很容易做到。

但是如果我們使用值編碼來編碼染色體該怎麼辦？假設我染色體中的一個位是DOUBLE類型的值，比如0.99，它的範圍是（0-1），因爲它代表了一個概率。

如何交叉此DOUBLE號碼？

轉換爲二進制交叉然後轉換回來...？

來源

2016-05-04 Albert Gao

根據概率，你的意思是每個染色體的等位基因必須總和爲1？或者你的意思是說每個等位基因都有自己的概率？如果是後者，你可能只是做單點交叉... – DMML

@DMlash嗨，謝謝你的回覆，每個等位基因都有自己的概率。如何針對雙類型值進行單點交叉？我知道如何對付二進制值.. –

我想這取決於你正在解決的問題，以及它是否有意義這樣做首先。如果它是有意義的，那麼，正如你所說，每個染色體都是一個長度爲n的實值等位基因的向量。然後你在[1，n]範圍內繪製一個統一的隨機值;我們將這個值稱爲S.對於每個父母，您將等位基因保留在底部（S）位置（即，如果值爲5.333，則將元素保留在位置1,2,3,4,5）並將天花板（S）處的值交叉到n個位置（Ie，6,7,8，...，n）。 – DMML

你可以使用共混物的交叉算子（與α = 0的變體）：

p1 first parent 
p2 second parent 
u  random number in [0, 1] 

offspring = (1 - u) * p1 + u * p2

假設p1 < p2，這個交叉算子創建範圍[p1, p2]隨機溶液。

混合交叉算子有一個有趣的屬性，如果父母之間的差異很小，孩子和父母解決方案之間的差異也很小。因此，當前人口的傳播決定了解決方案在人口中的傳播（這是一種形式adaptation）。

所述共混物的交叉算子（BLX- α）和另一種公知的操作者（模擬二進制交叉）的更高級的版本在Self-Adaptive Genetic Algorithms with Simulated Binary Crossover由格利亞莫伊·德布和Hans-喬治拜爾說明。

Differential Evolution是另一種可能性。

來源

2016-05-05 16:06:46 manlio

謝謝你答案，特別是參考文章！ –

在遺傳算法中使用價值編碼方法時如何交叉父母？

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