遺伝的アルゴリズムでエリート\エリート主義モードを使用する適切な時期はいつですか？いつ使うのかわかりません。これを使ってどんな問題を解決できますか？
私が知っているのは、エリートモデル（最高の適応度関数を備えたソリューション）を選択するエリートモデルであり、次世代のための予備スロットがあり、クロスオーバーのためのものです。
あなたはほとんどいつも何らかの形のエリート主義を使っています。変化するのは、次世代に生き残ることを許可する最高のパフォーマーのパーセンテージ（p）です。したがって、エリート主義は基本的にp = 0と言っているわけではありません。
pが高いほど、アルゴリズムは局所的な適応度のピークを見つける傾向があります。つまり、適合性の高い染色体が見つかると、まったく異なる新しいソリューションを見つけようとするよりも、最適化に重点を置く傾向があります。それどころか、それが小さければ、GAはあらゆる場所で可能な解決策を探し、最適な解決策に近いものを見つけるとすぐにゼロになりません。
したがって、pを正しく設定すると、アルゴリズムのパフォーマンスに直接影響します。しかし、それはあなたが何を求めているか、そしてあなたの問題空間に依存します。少し遊んで、適切に調整してください。私は通常、イノベーションのための十分な余地を与えるために、私が取り組む問題に20％を使用します。それは私にとっては大丈夫です。
この記事はインターネットから収集されたものであり、転載の際にはソースを示してください。
侵害の場合は、連絡してください[email protected]
コメントを追加