权重优化的遗传算法实现

Question

我是一名数据挖掘专业的学生，​​我有一个问题希望你们能给我一些建议：

我需要一个优化三个输入之间权重的遗传算法。权重必须是正值，并且它们的总和必须为 100%。

困难在于创建满足总和为 100% 要求的编码。

作为第一遍，我认为我可以简单地创建一个带有一系列数字（例如 4、7、9）的 chrom。每个权重只是它的数量除以所有染色体数量的总和（例如 4/20=20%）。

这种编码方法的问题在于，对染色体的任何改变都会改变所有染色体数目的总和，从而导致所有染色体权重的改变。这似乎大大限制了 GA 开发解决方案的能力。

您能就如何解决这个问题提供任何建议吗？

我已经阅读了有关实值编码的内容，并且我确实有一个 GA 的实现，但它会给我的权重可能不一定会达到 100%。

Answer 1

如果您需要总和保持不变，那么在不更改至少一个值的情况下更改一个值在数学上是不可能的。

进行更改的一种方法正是您所建议的：重量 = 价值/总和。在这种情况下，当您更改一个值时，要弥补的差异将分布在所有其他值中。

另一个极端是只换对。从一组加到 100 的值开始，每当一个值发生变化时，将另一个值更改相反的数量以保持总和。另一个可以随机选择，也可以按规则选择。我预计这会比第一种方法需要更长的时间来收敛。

如果您的染色体只有 3 个值，那么从数学上讲，这是您仅有的两个选择。