遗传算法为什么要适应交叉概率和变异概率

最新推荐文章于 2025-04-02 09:26:59 发布
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分类专栏： 编程
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遗传算法中的交叉变异概率在编子函数时，应该是rand(1)产生的随机数小于交叉率Pc,或交叉率Pm才能进行交叉变异操作。
  因为遗传算法中，交叉变异操作是以一定的交叉率Pc和一定的变异率Pm执行的。所以首先选择参与交叉或变异操作的个体进入到交配池，选择过程是随机选择的，即满足rand(1) <Pc或rand(1) <Pm才被选择
自适应GA_自适应遗传算法_
10-02
交叉概率和变异概率能够随适应度自动改变。
一种新的调节交叉和变异概率的自适应算法
01-15
该算法以相邻两代群体之间平均适应度函数和标准差的差值作为输入,以交叉和变异概率的变化量作为输出.并提出了与输入相对应的自适应归一化算子以及新的基于启发式知识的模糊规则,用于交叉和变异概率的调节.对3种不同...
遗传算法（4）：交叉概率和变异概率的自适应化
热门推荐
qcyfred的博客
08-05 4万+
算法的基本出发点想法还是比较简单。到目前为止，我只能从Pc和Pm的计算公式中看出，它是更倾向于要改变适应度不太好的个体。但并没有看出来对所有个体趋于一致时，变异和交叉概率变大了。在哪里？？如果非要说，趋于一致时，f_max 和 f_avg 相近，分母变小，那分子也会变小啊 -_-!!...
遗传算法在旅行商问题中的交叉和变异操作
最新发布
weixin_36464343的博客
04-02 315
本文主要探讨了遗传算法在解决旅行商问题（TSP）中的应用，重点分析了不同路径表示法下的交叉和变异算子。邻接表示法通过邻接列表提供唯一环游的表示，但可能生成非法环游，因此需要修复操作符。序数表示法和路径表示法则各有优劣，前者可使用经典交叉算子，但性能不佳；后者则需要特定的交叉和变异算子来适应TSP问题。文章通过具体实例分析了部分匹配交叉（PMX）、顺序交叉（OX）、循环交叉（CX）、边缘重组交叉（ERX）等算子的工作原理和效果，以及它们在遗传算法中如何被用来解决TSP。
遗传算法交叉概率和变异概率自适应方法
ygxdxm的博客
04-10 6840
论文《自适应遗传算法交叉变异算子的改进》提出的方法(IAGA,邝航宇)，原论文经过验证发现其取值范围存在问题，函数本身不适用，可能是打印错误。​   在遗传算法的初期阶段，种群需要更多的多样性来探索解空间，较大的交叉概率有助于促进新基因组合，同样较大的变异概率。随着进化的进行，算法逐渐接近最优解，这时应适当减小交叉概率和变异概率，以。表示参与交叉父代中适应值较大一方的适应值，取值范围为。，个体适应值越大，当前的交叉概率和变异概率应越小。表示参与交叉父代中适应值较大一方的适应值，
遗传算法-变异算法
java、c++、机器学习方向King
10-27 1万+
遗传算法系列 （4） 变异算法 在基因交叉之后产生的子代个体，其变量可能以很小的概率或者步长发生转变，这个过程称为变异(Mutation)。 如果进化的目标函数极值是单峰值的，那么，将变异概率p设置为种群数量n的倒数是一个比较好的选择。 如果变异概率很大，那么整个搜索过程就退化为一个随机搜索过程。所以，比较稳妥的做法是，进化过程刚刚开始的时候，取p为一个比较大的概率，随着搜索过程的进行，p逐
遗传算法
Mortal's blog
10-15 3275
0. 研究问题 求解函数f(x)=x+10∗sin(5∗x)+7∗cos(4∗x)f(x) = x + 10*sin(5*x) + 7*cos(4*x)f(x)=x+10∗sin(5∗x)+7∗cos(4∗x) 在区间[0,9]的最大值。 事实上，不管一个函数的形状多么奇怪，遗传算法都能在很短的时间内找到它在一个区间内的(近似)最大值。 1. 介绍 遗传算法(Genetic Algorith...
基于电动汽车的VRPTW（带时间窗的车辆路径优化）遗传算法，并对交叉概率、变异概率进行自适应，matlab源代码
07-19
使用自适应交叉、变异概率，对整个交叉、变异过程进行自适应调节，迭代前期选取的交叉、变异概率值相对较大，可以提高最优解快速寻找概率，后期则采用比较小的交叉、变异概率进行操作，得以让优质个体不再被损坏，...
基于自适应交叉和变异概率的遗传算法收敛性研究 (2010年)
05-30
交叉概率 pc和变异概率 pm在整个进化进程中保持不变,是导致算法性能下降的重要原因。 为了提高算法的性能,文章提出了自适应交叉概率公式和自适应变异概率公式,并在非线性排序选择情 况下,证明了所提出的自适应交叉和...
遗传算法原理及应用--选择交叉变异算子
03-09
一本遗传算法很实用的书《遗传算法原理及应用》
单目标遗传算法：带SBX交叉和多项式变异的单目标遗传算法-matlab开发
05-29
(ii) 用户定义的参数是 (a) 人口规模，(b) 迭代次数，(c) SBX 算子的分布指数，(d) 多项式变异的分布指数，(e) 旅游规模在锦标赛选择和（f）交叉概率。 在此实现中，池大小设置为总体大小的一半（如果总体大小为...
遗传算法选择-交叉
qq_37784961的博客
05-31 5751
遗传算法中的选择算子、交叉算子、变异算子 1.选择算子 轮盘选择 按照每条染色体的适应度占种群所有染色体适应度之和的概率来选择； 锦标赛选择 每次从种群中选出m条染色体，保留适应度最大的，共选K次，得到K条最大染色体，从K中选择最大的2条作为父代；一般都取2； 线性排序选择 按照染色体的适应度进行升序排序，适应度最低的染色体序号为1，对应概率为pmin,适应度最高染色体序号为N（假设种群共N条染色体），对应概率为pmax,其余染色体被选择的概率为累积概率为： 2.交叉算子 实数交叉 注：并不是所有被选择
遗传规划中的交叉概率设置多少为好
写代码炒股的算命先生
03-06 3317
交叉概率是遗传算法中一个重要的参数，它决定了父代个体基因信息在交叉操作中被交叉的概率。通常情况下，交叉概率的大小会影响算法的搜索效率和收敛速度。5. 如果交叉概率过小，可能会导致个体基因信息过于单一，使得搜索过程过于局限，从而影响算法的收敛速度。4. 如果交叉概率过大，可能会导致个体基因信息过于混合，使得搜索过程过于随机，从而影响算法的性能。1. 如果问题的搜索空间比较大，那么可以适当增大交叉概率，以便更好地探索搜索空间。2. 如果问题的搜索空间比较小，可以适当减小交叉概率，以避免过度的搜索。
遗传算法：变异操作
qq_32182397的博客
05-25 1万+
基于Edit distances编辑距离的变异方法： Inversion or 2-change (block-reversal) 或者Reverse Sequence Mutation (RSM)2000：在父代中随机选择两个点，然后反转之间的部分。这种变异方法特别适合像TSP这样的问题，即邻接关系。[] Insert and block-transposition 1997：选择父代中的一个元素将其插入到另一个...
【怎样写代码】参数化类型 -- 泛型（二）：泛型的优点
老马的程序人生
05-10 4053
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遗传算法的交叉概率和变异概率
01-02
### 遗传算法中的交叉概率和变异概率 #### 交叉概率概念及其作用 交叉概率是指在遗传算法中，两个父代个体被选中进行基因交换的概率。这一过程模拟生物进化中的有性繁殖机制，旨在通过组合不同个体的优势特征来生成更优的新一代个体。较高的交叉概率有助于增加种群的多样性并促进全局探索；然而过高的交叉率可能导致优良模式被打乱，因此通常设定在一个适中的水平[^1]。 #### 变异概率概念及其作用 变异概率指的是单个染色体上的某个基因座发生改变的可能性大小。它赋予了遗传算法一定的随机扰动特性，从而帮助跳出局部最优解，并保持种群内部足够的差异度以避免早熟收敛——即过早地稳定于次优解决方案附近。具体来说： - **加速收敛**：当算法已经非常接近最佳解答时，较低的变异几率能够细致调整现有方案而不至于破坏已有的良好结构。 - **维护多样性和预防早熟**：为了确保有足够的探索空间以及防止陷入特定类型的陷阱（如局部极值），有时需要相对更高的突变频率。 ```matlab function offspring = mutation(parent, mutation_rate) len = length(parent); mutate_pos = randi(len); % Randomly select a position to mutate if rand < mutation_rate offspring = parent; offspring(mutate_pos) = 1 - offspring(mutate_pos); % Flip the bit at selected position else offspring = parent; end end ``` 上述MATLAB代码展示了如何实现基于给定`mutation_rate`的一维二进制串的简单位翻转变异操作[^2]。
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