遺傳演算法的交叉概率為多少

❶ 有關遺傳演算法的疑問：「以一定概率進行交叉和變異」的含義

是對每一個個體按概率操作。
不是整體隨機選多少個。

問題補充里的做法是對的。

❷ 遺傳演算法

優化的演算法有很多種，從最基本的梯度下降法到現在的一些啟發式演算法，如遺傳演算法(GA)，差分演化演算法(DE)，粒子群演算法(PSO)和人工蜂群演算法(ABC)。

舉一個例子，遺傳演算法和梯度下降：

梯度下降和遺傳演算法都是優化演算法，而梯度下降只是其中最基礎的那一個，它依靠梯度與方向導數的關系計算出最優值。遺傳演算法則是優化演算法中的啟發式演算法中的一種，啟發式演算法的意思就是先需要提供至少一個初始可行解，然後在預定義的搜索空間高效搜索用以迭代地改進解，最後得到一個次優解或者滿意解。遺傳演算法則是基於群體的啟發式演算法。

遺傳演算法和梯度下降的區別是：

1.梯度下降使用誤差函數決定梯度下降的方向，遺傳演算法使用目標函數評估個體的適應度
2.梯度下降是有每一步都是基於學習率下降的並且大部分情況下都是朝著優化方向迭代更新，容易達到局部最優解出不來；而遺傳演算法是使用選擇、交叉和變異因子迭代更新的，可以有效跳出局部最優解
3.遺傳演算法的值可以用二進制編碼表示，也可以直接實數表示

遺傳演算法如何使用它的內在構造來算出 α 和 β ：

主要講一下選擇、交叉和變異這一部分：
1.選擇運算:將選擇運算元作用於群體。選擇的目的是把優秀（適應值高）的個體直接遺傳到下一代。選擇操作是建立在群體中個體的適應度評估基礎上的。

2.交叉運算：將交叉運算元作用於群體。遺傳演算法中起核心作用的就是交叉運算元。交叉運算元是將種群中的個體兩兩分組，按一定概率和方式交換部分基因的操作。將交叉運算元作用於群體。遺傳演算法中起核心作用的就是交叉運算元。例如：（根據概率選取50個個體，兩兩配對，交換x,y，比如之前兩個是(x1,y1),(x2,y2)，之後變成了（x1,y2）,(x2,y1)）

3.變異運算：將變異運算元作用於群體。即是對群體中的個體串的某些基因座上的基因值作變動。（x2可能變為x2+δ，y1變為y1+δ）
種群P(t)經過選擇、交叉、變異運算之後得到下一代種群P(t+1)。

遺傳演算法就是通過對大量的數據個體使用選擇、交叉和變異方式來進化，尋找適合問題的最優解或者滿意解。

遺傳演算法參數的用處和設置：

1.編碼選擇：通常使用二進制編碼和浮點數編碼，二進制適合精度要求不高、特徵較少的情況。浮點數適合精度高、特徵多的情況
2.種群：種群由個體組成，個體中的每個數字都代表一個特徵，種群個體數量通常設置在40-60之間；迭代次數通常看情況定若計算時間較長可以在100內，否則1000以內都可以。
3.選擇因子：通常有輪盤賭選擇和錦標賽選擇，輪盤賭博的特點是收斂速度較快，但優勢個體會迅速繁殖，導致種群缺乏多樣性。錦標賽選擇的特點是群多樣性較為豐富，同時保證了被選個體較優。
4.交叉因子：交叉方法有單點交叉和兩點交叉等等，通常用兩點交叉。交叉概率則選擇在0.7-0.9。概率越低收斂越慢時間越長。交叉操作能夠組合出新的個體，在串空間進行有效搜索，同時降低對種群有效模式的破壞概率。
5.變異因子：變異也有變異的方法和概率。方法有均勻變異和高斯變異等等；概率也可以設置成0.1。變異操作可以改善遺傳演算法的局部搜索能力，豐富種群多樣性。
6.終止條件：1、完成了預先給定的進化代數；2、種群中的最優個體在連續若干代沒有改進或平均適應度在連續若干代基本沒有改進；3、所求問題最優值小於給定的閾值.

❸ 遺傳演算法的交叉概率有計算公式嗎

固定交叉概率：0.9-0.97之間取；

自適應交叉概率計算公式之一：

還有其它的自適應計算公式，多看文獻就知道了。

❹ 遺傳演算法的交叉概率設置為1會有什麼不好的地方，一般

交叉概率最好不要設置為1，一般情況是0.5~0.95。
如果設置為1，那麼每一個個體都要參與交叉，就很有可能會破壞優秀個體的結構，
從而失去某些優秀基因。

❺ 遺傳演算法，交叉概率，和變異概率，選擇，通常在多少值，合適

這幾個操作的概率是相互獨立的，並不要求和為1。
選擇操作中的概率，以輪賭法為例，概率只反映了個體被選擇到的可能性，與個體的適應度大小有關，一般是適應度越大，對應輪賭法中的概率值越大。
交叉操作中的概率是用於判定兩個個體是否進行交叉操作，一般都會大於0.9。
變異操作的概率是允許少數個體存在變異情況，以避免限入局部最優解，其值一般都在0.1以下。

❻ 遺傳演算法的選擇、交叉和變異概率的和是1嗎

不一定，這個應該是根據具體問題自己調整參數，不過我只是了解基本的遺傳演算法，基本遺傳演算法是沒有要求和為1的。
而且，一般書上都提到選擇用賭輪選擇，交叉概率是0.4到0.9，變異概率是0.01到0.1，這幾個數相加不會剛好為1嘛。。。。
另外，我看過的資料也都沒說過概率要為1，都是根據具體情況調整得到的。

❼ 遺傳演算法-總結

最近在做遺傳演算法的項目，簡單記錄一下。
遺傳演算法是模擬自然界生物進化機制的一種演算法，在尋優過程中有用的保留無用的去除。包括3個基本的遺傳運算元：選擇（selection）、交叉（crossover）和變異（mutation）。遺傳操作的效果與上述3個遺傳運算元所取的操作概率、編碼方法、群體大小、初始群體，以及適應度函數的設定密切相關。
1、種群初始化
popsize 種群大小，一般為20-100，太小會降低群體的多樣性，導致早熟；較大會影響運行效率；迭代次數一般100-500；交叉概率：0.4-0.99，太小會破壞群體的優良模式；變異概率：0.001-0.1，太大搜索趨於隨機。編碼包括實數編碼和二進制編碼，可以參考遺傳演算法的幾個經典問題，TSP、背包問題、車間調度問題。
2、選擇
目的是把優化個體直接遺傳到下一代或通過配對交叉產生新的個體再遺傳到下一代，我大部分採用了輪盤賭的方法。具體可參考 http://my.oschina.net/u/1412321/blog/192454 輪盤賭方法各個個體的選擇概率和其適應值成比例，個體適應值越大，被選擇的概率也越高，反之亦然。在實際問題中，經常需要最小值作為最優解，有以下幾種方法進行轉換
a、0-1之間的數據，可以用1-該數值，則最小值與最大值互換；
b、 求倒數；
c、求相反數；
以上幾種方法均可以將最大值變為最小值，最小值變為最大值，便於利用輪盤賭選擇最優個體，根據實際情況來確定。
3、交叉
交叉即將兩個父代個體的部分結構加以替換重組而生成新個體的操作，通過交叉，遺傳演算法的搜索能力得以飛躍提高。根據編碼方法的不同，可以有以下的演算法：
a、實值重組
離散重組、中間重組、線性重組、擴展線性重組
b、二進制交叉
單點交叉、多點交叉、均勻交叉、洗牌交叉、縮小代理交叉
4、變異
基本步驟：對群中所有個體以事先設定的變異概率判斷是否進行變異；對進行變異的個體隨機選擇變異位進行變異。根據編碼表示方法的不同，有實值變異和二進制變異
變異的目的：
a、使遺傳演算法具有局部的隨機搜索能力。當遺傳演算法通過交叉運算元已接近最優解鄰域時，利用變異運算元的這種局部搜索能力可以加速向最優解收斂。顯然該情況下變異概率應取較小值，否則接近最優解的積木塊會因為變異遭到破壞。
b、使遺傳演算法可維持多樣性，以防止未成熟收斂現象。此時收斂概率應取較大值。
變異概率一般取0.001-0.1。
5、終止條件
當最優個體的適應度達到給定的閾值，或者最優個體的適應度和群體適應度不再上升時，或者迭代次數達到預設的代數時，演算法終止。預設代數一般為100-500。
6、其它
多變數：將多個變數依次連接
多目標：一種方法是轉化為單目標，例如按大小進行排序，根據排序和進行選擇，可以參考 https://blog.csdn.net/paulfeng20171114/article/details/82454310

❽ 請教遺傳演算法三個問題

1、先交叉 在變異 還是先變異後交叉？
2、選擇父代進行交叉的個數是不是2n個？n是種群大小。
3、交叉概率+變異概率=100%？ 還是就沒啥關系？
可以這樣理解。一般都是順序選擇個體，逐一生成隨機數的吧。因為從選擇操作上看，種群中個體不存在序，所以沒有必要隨機選擇。
不過交叉後得到的種群還不能稱為子代。
2 不是。對於每一父代種群中個體產生一個（0，1）間的隨機數，若大於交叉概率，該個體不參與交叉。反之被標記，並於下一個參與交叉的個體進行交叉操作，所生成的兩個個體替換父代的兩個個體。因而，每一個父代個體可能參與0或1次交叉。
3 兩者不存在相加為100%的關系。這是兩種不同操作。但是取值組合確實對結果有影響。
以上是根據遺傳演算法的標准源碼給出的，你最好看看遺傳演算法的標准源碼。遺傳演算法發展至今已有很多改進的方法和新設計的運算元，性能較標准源碼有不少的提升。