遺伝的アルゴリズムの基本的な手順は何ですか
遺伝的アルゴリズムの基本的な手順は次のとおりです: 1. 初期化; 2. 個別の評価; 3. 選択操作; 4. 交叉操作; 5. 突然変異操作 (母集団に突然変異演算子を適用します); 6. 終了状態判断を行っております。
遺伝的アルゴリズムの基本的な手順は次のとおりです。
(1) 初期化: 進化代数カウンター t を設定します。 =0、最大進化世代 T を設定し、初期集団 P(0) として M 個の個体をランダムに生成します。
(2) 個人評価: グループ内の各個人の適応度 P(t) を計算します。
(3) 選択演算: 選択演算子をグループに適用します。選抜の目的は、最適化された個体を直接次世代に継承するか、ペアワイズ交雑により新たな個体を生成して次世代に継承することです。選択操作は、グループ内の個人の適応度評価に基づいて行われます。
(4) 交差演算: グループに交差演算子を適用します。クロスオーバー オペレーターは、遺伝的アルゴリズムにおいて中心的な役割を果たします。
(5) 突然変異演算: 母集団に突然変異演算子を適用します。それは、集団内の個々の文字列の特定の遺伝子座の遺伝子値を変更することです。集団 P(t) が選択、交叉、突然変異操作を受けた後、次世代の集団 P(t 1) が得られます。
(6) 終了条件判定：t=Tの場合、進化の過程で得られた適応度が最大の個体を最適解として出力し、計算を終了する。
以上が遺伝的アルゴリズムの基本的な手順は何ですかの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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