遗传算法中有哪些交叉方法？答案

【问题标题】：What are some ways to crossover in a Genetic Algorithm?遗传算法中有哪些交叉方法？
【发布时间】：2021-02-07 15:12:37
【问题描述】：

下面是一个非常小的例子：

假设我的人口规模为 4。现在，假设我根据他们的适应度对它们进行排序，然后我决定删除最后 2 个（所以现在我的人口规模为 2）。现在我需要回到原来的大小，但首先我必须创建后代。

假设我有这个：（不是用任何特定语言编写的）

population = [[2.2],[49.7],[34.1],[25.39]] //original population, I would run this under a fitness function
sortedPopulation = [[49.7],[25.39],[2.2],[34.1]] //sorted population based upon their fitness
best = [[49.7],[25.39]] //updated population with the last 2 elements being dropped (because they are the 2 worst)

此时，我正试图弄清楚如何交叉并创造后代。在后代之后，我将产生更多的双打以恢复到原来的种群规模（我已经知道该怎么做）。有哪些穿越的方法？交叉的结果实际上会是什么样子？

我还想确保有一种方法适用于总体元素中的任何 # 个元素。例如，如果每个元素都是 2 双，那么我将如何从这样的东西中创建后代：

best = [[3.3,92.56],[10.5,15.01]]

【问题讨论】：

标签： algorithm genetic-algorithm population crossover

【解决方案1】：

如果您使用整数，最好将它们作为二进制使用...然后您可以例如将最后 2 位交换为交叉，交换每一个第二位等...甚至更好地作为格雷码 (@ 987654321@) 否则你可能会卡在 Hamming 的障碍上 (https://en.wikipedia.org/wiki/Hamming_distance)

希望对你有帮助^^ 帕特里克

【讨论】：

抱歉，我实际上正在使用双打，但我向 Int's 提出了我的问题。我现在修复了它，我看到大多数 GA 示例都使用位，但我没有看到很多使用双打的示例，这就是我要问的部分原因。
那为什么不把两个数字都表示为二进制呢？
我正在尝试创建一个处理数学的 GA。例如：计算函数的最大值/最小值。
@GregMowers 考虑使用一组 X 值计算函数的最小值/最大值。给定父母 X1 和 X2，可能的交叉函数是在 X1 和 X2 之间随机选择任何值。只要有两个个体具有良好的适应度并跨越正确的 X，这将像二分搜索一样工作。为了使交叉更加稳健，您可以扩大后代的范围。例如，如果 X2-X1=D，那么您可以在 X1-D 和 X2+D 之间选择一个值。这样，如果父母在附近，但没有跨过正确的 X，后代仍然可以向它移动。
那么我更新后的人口会是什么样子？会是 [[parent1],[parent2],[offspring]] 吗？我对交叉结果的实际外观感到困惑。