浮点 GA 适应度函数

Question

我一直在尝试使浮点适应度函数起作用，但生物体越接近目标序列，所需的时间就越长。

我尝试了一些实现，但在每一个上，交叉导致每个生物的基因序列相同，但适应度只有 50% 左右

评估 -1.0 和 1.0 之间的浮点序列值的好方法是什么？

Answer 1

过早收敛是进化计算的最大问题之一。我不确定您使用的是哪种选择方案，但这可能是您需要关注的地方。

如果您不使用基于锦标赛的选择，第一步是尝试。一个简单的版本是：对于下一代种群中的每个成员，从当前种群中选择 X 个生物。只有最适合的人才能继续前进。重复直到下一个种群已满。如果您使用较低的 X（2 是最低的），则选择压力较弱，因此进化需要更长的时间，但您可能会保持更多的多样性。

锦标赛选择的好处是适应度的大小无关紧要，只有顺序才重要，这在您的人口几乎相等时会有所帮助。

假设第一个选择机制不起作用，您需要使用一个积极保持多样性的机制。适应度共享往往是一种有效的选择——单个解决方案的适应度会根据有多少相同（或相似的生物体）进行修改。基本上计算你有多少每种类型的解决方案，有多少邻居，并使用一个简单的函数来修改基于此的适应度（可能每个相同副本-5％，每个邻居-1％......有很多选项)。

您还可以尝试许多更高级的技术，但这些技术应该会让您走得更远。