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我正在为 WHPP 调度问题的遗传算法解决方案实施轮盘赌选择算法。我遇到的问题是初始种群(随机生成)以非常相似(非常低)的适应度值开始,导致父母和随后的孩子之间的概率均匀(至少非常接近),因此几乎随机选择正确从执行开始。问题是我该怎么做?我是否应该找到另一种评估人口的方法,以便他们中最好的人有更高的机会被选中?还是我生成初始种群的方式不应该产生统一的适应度值?(意味着我从一开始就做错了)这是我必须交出的人工智能任务,我可以' 由于某种原因,无法从教学人员那里得到直接的答复。在此先感谢,我知道这是一个非常模糊的问题,但我无法在任何地方获得信息。

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事实证明,车轮选择对我来说不是一个好的选择。我最终使用了一个排名选择算法,它完全符合我对轮子选择的想法。也就是说,它根据适应度值分配等级,然后您可以据此计算概率。这样,即使与其他人相比,更健康的人的优势很小,也能获得更好的机会。您还可以使用偏差乘数变量来控制他们将拥有多少优势。这也适用于某些人与其他人相比具有非常大的适应度值的情况。

于 2020-05-05T01:26:18.943 回答