14、无参数遗传算法与果蝇模拟模型研究

无参数遗传算法与果蝇模拟模型研究

无参数遗传算法（PfGA）

无参数遗传算法（PfGA）旨在避免遗传操作中参数设置的问题，它主要使用随机值或概率来设置几乎所有的遗传参数。在PfGA中，“种群”被定义为一个由个体组成的子群体，种群大小就是种群中个体的数量。

PfGA的流程

1. 生成初始个体 ：从整个搜索空间中随机生成第一个个体，并将其插入种群。
2. 添加第二个个体 ：同样从整个搜索空间随机生成第二个个体，插入种群。
3. 交叉操作 ：从种群中选出两个父代个体P1和P2，通过多点交叉操作生成两个子代个体C1和C2，交叉点的数量随机确定。
4. 变异操作 ：以1/2的概率对其中一个子代进行变异，随机选择染色体的一部分进行反转（即位翻转）。
5. 选择操作 ：应用选择规则（见表1），将1 - 3个选定的个体推回种群。若种群大小变为1，则返回步骤2；否则返回步骤3。

情况	适应度关系	选择个体	额外操作
情况1	C1 < C2 < P1 < P2	C1, C2, P1