设计及选择上述问题的编码、选择、交叉、变异以及控制参数等，填入表1

发布于 2024-10-17 14:47:25

在遗传算法中，设计问题编码、选择、交叉、变异策略及控制参数对于算法的成功至关重要。以下是针对求解函数最大值问题（例如：( f(x, y) = x^2 + y^2 )）的遗传算法参数设置：

表1: 遗传算法参数选择

参数类别	参数名称	设置值	描述
编码	编码方式（population type）	实数编码	解的每个部分由实数表示，适合连续变量问题。
种群参数	种群规模（population size）	50	初始种群中个体的数量。
	初始种群的个体取值范围（initial range）	[0, 10]	初始种群中个体的值的范围。
选择操作	个体选择概率分配策略（fitness scaling）	线性比例	选择时考虑个体的适应度，但所有个体都有被选择的机会。
	个体选择方法（selection function）	锦标赛选择	每次从种群中随机选择几个个体，最好的被选为父代。
最佳个体保存	优良个体保存数量（elite count）	2	每一代结束时，直接将最好的几个个体复制到下一代。
交叉操作	交叉概率（crossover fraction）	0.7	父代间进行交叉操作的概率。
	交叉方式（crossover function）	两点交叉	随机选择两个点，交换这两点间的基因。
变异操作	变异方式（mutation function）	高斯变异	对个体的基因进行正态分布的随机扰动。
停止参数	最大迭代步数（generations）	100	算法运行的最大代数。
	最大运行时间限制（time limit）	无	不限制运行时间，只由代数控制。
	最小适应度限制（fitness limit）	无	不设置最小适应度限制，只由代数控制。
	停滞代数（stall generations）	15	若连续多代适应度无改善，则停止算法。
	停滞时间限制（stall time limit）	无	不使用时间作为停滞条件。