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自适应遗传算法或改进的自适应算法,结果真的好吗?

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发表于 2019-8-24 07:42:34 | 显示全部楼层 |阅读模式 来自 北京
本帖最后由 pacoyang 于 2019-8-24 07:51 编辑

我自己编写的程序,测试一下。
自适应遗传算法(AGA)和改进的自适应遗传算法(IAGA),还真不如基本遗传算法(SGA),虽然没有差多少,但也是差,没有好转。

均采用最优保留策略、实数编码和锦标赛选择法,参数如下:

基本遗传算法的参数:
种群规模80
进化代数70
锦标赛选择规模2
交叉概率0.8(单点交叉)
变异概率0.01(均匀变异)
最优保留比例0.2

改进的自适应遗传算法的参数:
交叉概率0.9,0.6(两个参数)
变异概率0.1,0.0.001(两个参数)
(具体的自适应方法,我是采用https://wenku.baidu.com/view/ca5481ecdd36a32d727581bd.html中的,仅采用其自适应公式)
其他参数与基本遗传算法相同。

测试函数:
(1)Schaffers
https://www.cnblogs.com/devilmaycry812839668/p/6417232.html
https://wenku.baidu.com/view/b5e7f135f01dc281e53af0a6.html
(2)needle-in-a-haystack
https://wenku.baidu.com/view/ca5481ecdd36a32d727581bd.html
(3)Shekel’SFoxholes
https://wenku.baidu.com/view/b5e7f135f01dc281e53af0a6.html


没有效果,原因是什么?
参数不合适?测试函数太难了?自适应法需要其他方法配合(比如,采用高斯变异而非简单的均匀变异)?自适应方程序编写错误?


对了,请教一个问题:
自适应算法中的平均适应度是如何计算的?是将所有个体的适应度相加,再除以个体数量(我用的是这个)?还是最大值与最小值之和除以2?

 楼主| 发表于 2019-8-24 07:49:58 | 显示全部楼层 来自 北京
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有采用自适应遗传算法的朋友,冒个泡泡:L
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