algorithm - 为遗传算法创建 "crossover"函数以改进网络路径

Question

我正在尝试开发一种遗传算法，该算法将找到在指定位置连接给定数量的节点的最有效方法。

网络上的所有节点都必须能够连接到服务器节点，并且网络内不能有循环。它基本上是一棵树。

我有一个函数可以测量任何给定网络布局的“适应度”。阻止我的是我想不出一个交叉函数会采用 2 个网络结构( parent )并以某种方式混合它们以创建满足上述条件的后代。

有什么想法吗？

说明:每个节点都有一个固定的 x,y 坐标位置。只能更改它们之间的路线。

Answer 1

Amir- 我认为每个生成的树都将包含相同的节点集，但排列顺序不同。

也许与其使用基于交叉的遗传算法，不如使用受生物学启发较少的算法 hill-climbing算法？定义一组交换(例如，节点之间的子节点交易)作为可能的突变，然后迭代地突变并检查您的适应度函数。与所有此类搜索的情况一样，您很容易陷入局部最大值，因此从不同的起始位置运行多次是个好主意。