15、遗传算法变体及高级应用解析

遗传算法变体及高级应用解析

1. 遗传算法控制参数调整

在遗传算法中，多个控制参数会显著影响其性能，下面将详细介绍这些参数的调整策略。

1.1 变异率（$p_m$）调整

变异率的降低可以采用不同的调度策略：
- 指数下降调度 ：能使变异率快速降低。
- 线性下降调度 ：变异率下降较慢，允许更多的探索，但可能对已找到的良好解决方案造成干扰。
- 基于个体适应度的策略 ：个体适应度越高，其基因被变异的概率越低；适应度越低，变异概率越高。
- 退火调度 ：类似于神经网络学习率的退火调度，可应用于变异率的调整。

对于浮点表示，变异步长也会影响性能。理想的策略是开始时使用较大的变异步长，以便在搜索空间中进行较大的随机跳跃，随着时间推移逐渐减小步长。步长也可以与个体的适应度成比例，适应度低的个体具有较大的步长。此外，还可以采用自适应性策略来调整步长。

1.2 交叉率（$p_c$）调整

交叉率的最优值取决于具体问题，可采用与变异率相同的自适应策略来动态调整交叉率。

1.3 进化算子选择

选择最佳的进化算子（选择、交叉和变异）组合以及控制参数值是一个多目标优化问题。可以通过经验研究来确定最佳组合，也可以采用自适应方法，根据搜索进度在不同算子之间进行切换。

2. 遗传算法变体

基于通用遗传算法，通过使用不同的选择、交叉和变异算子组合，可以得到不同的遗传算法