遺伝的アルゴリズム。母集団の最適なサイズを見つける方法

Question

母集団の最適なサイズを見つける方法。私の仕事では、各遺伝子は与えられた範囲にあるint型の値です。例えば

：

1. 染色体は2つの遺伝子からなります。
2. 最初の遺伝子は多分第二の遺伝子は多分15から25

質問にint値が含まれている5から15

の範囲の整数値を含みます。最初の人口のサイズを見つける方法。

Answer 1

通常、最適なサイズは試行錯誤によって反復して検出されます。母集団サイズを最適化するための簡単なアルゴリズムを書くことができます。たとえばポップサイズ100で開始し、それを繰り返します。 50.各ステップについて、GAを実行し、人口の大きさを評価するいくつかの指標を計算する必要があります。収束基準が満たされるまでの最大フィットネス、平均フィットネス、時間のいずれかを使用できます。精度を上げるには、各ステップで平均を計算した後、最適なポップサイズを選択するか、十分でない場合は、このポップサイズの近くで同じピークを最適に最適化することができます。

問題によっては、グラフが異なるように見えます。正のスロープカーブの場合は、自分の合理的なポップサイズを選択する必要があります。小さすぎるポップサイズでは、GAはおそらく多様性を失い、恐らく局所最適に落ちます。それが大きすぎると、あなたのGAは単純なランダム検索アルゴリズムになります。

Btw遺伝的アルゴリズムがこのような小さな染色体にとって最良の選択ではないので、この例はあなたの本当の問題とは遠く離れていると思います。