【发布时间】:2017-06-01 15:32:10
【问题描述】:
有哪些简单有效的方法可以将概率分布编码为遗传/进化算法的染色体?
【问题讨论】:
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您需要更具体地了解您的计划。你要优化什么等等...
标签: encoding genetic-algorithm evolutionary-algorithm
有哪些简单有效的方法可以将概率分布编码为遗传/进化算法的染色体?
【问题讨论】:
标签: encoding genetic-algorithm evolutionary-algorithm
这在很大程度上取决于您手头的概率分布的性质。如您所知,概率分布是一个数学函数。因此,该函数的属性控制概率分布作为染色体的表示。例如,您是否有离散概率分布(由诸如抛硬币等结果概率的离散列表编码)或连续概率分布(当可能的结果集可以采用连续范围,例如给定日期的温度)。 作为一个简单的例子,假设您要编码正态分布,这是概率论中的一个重要分布。这种分布可以编码为二维染色体,其中第一维是均值 (Mu) 和方差 (Sigma^2)。然后,您可以使用这两个参数计算概率。对于其他像柯西这样的连续概率分布,你可以按照类似的方式。
【讨论】: