遗传算法中的精英精英模型

Question

什么时候才是在遗传算法中使用精英模式的合适时机？我不知道什么时候该用它。用这种方法可以解决什么样的问题？

我所知道的是一个精英模式，你选择精英(具有最高健身功能的解决方案)，他们有一个后备位置为下一代，他们是一个交叉。

Answer 1

你几乎总是使用某种形式的精英主义。不同的是，你允许你的最佳表现者的百分比(p)可以存活到下一代。所以没有精英主义本质上说是p=0。

p越高，你的算法就越倾向于找出适合度的局部峰值。也就是说，一旦它找到了一个具有良好适应性的染色体，它将倾向于更多地关注于优化它，而不是试图寻找全新的完全不同的解决方案。相反，如果它更小，你的遗传算法会在整个地方寻找可能的解决方案，一旦它找到接近最优解的东西，它就不会那么快地瞄准。

因此，正确设置p将直接影响算法的性能。但这取决于你追求的是什么和你的问题空间。用它来适当地调整一下。我通常用20%来解决我所面对的问题，以便给出足够的创新空间。对我来说没问题。