遗传算法的典型介绍包括个体的二进制表示，其中通过翻转位发生突变。还有其他常用的表示吗？
当您想从特定十进制值的解开始时，二进制表示似乎很不方便。有没有其他以十进制形式表示个人的方案？
【问题讨论】：
标签： genetic-algorithm evolutionary-algorithm
线性二进制表示是原始表示，但还有许多其他众所周知的替代方法。
您可以拥有其他类型的数组，它们的使用方式基本相同。
您也可以混合使用这些类型。例如。连接几种类型的异源编码基因允许...
...用于解决问题参数需要完全不同的定义域的优化问题。例如，在级联控制器调谐问题中，内部回路控制器结构可以属于传统的三参数调节器，而外部回路可以实现具有固有不同描述的语言控制器（例如模糊系统）。这种特殊的编码形式需要一种专门的交叉机制，按部分重组染色体，它是复杂自适应系统，尤其是进化过程的建模和模拟的有用工具。
（来自Wikipedia）
举个例子，Differential evolution 基于实值向量，在许多数值优化问题上的表现优于“标准”遗传算法（另请参阅What's differential evolution and how does it compare to a genetic algorithm?）。
很少改变的是表示长度（也探索了可变长度表示，但交叉实现更复杂）。
【讨论】：
基本上，基因型可以由任何你想要的东西组成。唯一的问题是它必须是“可进化的”，即您必须定义一些重组和变异算子（或至少是变异）。只要你有这个，你就可以走了。
我写了一个blog post，关于处理浮点数时二进制表示的问题。解决方案不是用二进制表示数字，而是直接使用数字作为基因型的一部分。一旦您的基因型是实数序列（而不是 0 和 1 序列），您的突变和重组算子就会发生巨大变化 - 您通常使用随机程序来生成和组合新解决方案。
另一个例子是（基于树的）遗传编程——同样，它只不过是一种遗传算法，其表示不是二进制字符串。虽然它比普通的 GA 复杂得多，但它仍然是同一个想法——定义了交叉和变异算子的表示。
另一种方法是基因型-表型程序。举个例子语法进化算法。它进行遗传编程，但在进化过程中修改的表示是二进制字符串（但长度可变），并且使用上下文无关语法将其转换为程序。
可能性无穷无尽:)。
【讨论】：