遺伝的アルゴリズムによるソート、クロスオーバーでの重複データ

Question

私の質問は、クロスオーバーを実行し重複を避ける方法です。

あなたは重複が見たようp1 = {1, 2, 5, 6, 3, 4}とp2 = {2, 6, 5, 4, 1, 3} クロスオーバーの

一つはres = {1, 2, 5 , 6, 1 ,3}

です...

は、我々はそれを避けることができます考えてみましょうか？

は、ここで問題に応じて、クロスオーバーを行うためのさまざまなテクニックがあります

private static Chromosome crossover(Chromosome chromosome1, Chromosome chromosome2) { 
    Chromosome newChromosome = new Chromosome(); 
    for (int i = 0; i < chromosome1.size(); i++) { 
     if (Math.random() < uniformRate) { 
      newChromosome.addGene(chromosome1.getGene(i)); 
     } else { 
      newChromosome.addGene(chromosome2.getGene(i)); 
     } 
    } 
    return newChromosome; 
} 

Answer 1

マイコードです。

重複する可能性があるかどうかは問題です。

使用しているメソッドによって重複する値が許可されます。私は示唆しているであろうことを回避するために、様々なアルゴリズムは、次のとおりです。

P1 = {1,2,3,4,5,6}とP2 = {A、B、C、D、Eは、F}

1. 最初の方法：

   • に染色体P（mid）0インデックスから

   • コピーP1の長さの数に制限ランダムインデックスを選択指標P2をループ次いで

   • P3およびP3

2. に既にない値を第二の方法

   • コピー（始端）2ランダムインデックスを選択

   • コピーp1からp3へのコピーstartからだから、

P3

重複した値を避けるために、基本的な考え方にはまだ入っていないインデックス

ループP2を介して、値をコピーするには、単に以上のループと値が既に存在するかどうかを確認されるだろう配列かどうか。あなたはendインデックスにstartインデックスからP1をコピーして、同じインデックスでP3に貼り付け、その後、空の/ NULL値のためにP3をループする必要があるとp2から値をコピーするので

第二の方法はまだなっていないことがより困難ですp3で。

あなたが本当に人工知能に興味があるのなら、私はまだArtificial Intelligence StackExchangeに従っていると思います。