kongyuanboke 2017-12-09 02:58 采纳率: 100%
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传统遗传算法参数怎么合理设置?

传统遗传算法参数怎么合理设置呢?交叉概率、变异概率怎样设置?

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  • 水晶海洋 2017-12-09 03:01
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    伪代码过程 (谢菲尔德大学的遗传算法工具箱)如下:
    1.根据已有的数据,应用神经网络进行拟合,得到神经网络模型参数
    2.设置遗传算法的参数
    3.while gen<MAXGEN %小于进化代数
    FitnV=ranking(-ObjV); %分配适应度值
    SelCh=select('sus',Chrom,FitnV,GGAP); %选择
    SelCh=recombin('xovsp',SelCh,px); %重组
    SelCh=mut(SelCh,pm); %变异
    XY=bs2rv(SelCh,FieldD); %子代个体的十进制转换
    将子代个体代入神经网络模型,得到评价准则。
    重插入子代到父代,得到新种群
    代计数器增加
    记录每代的最优解及其序号
    end

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