genetic-algorithm - 在稳态遗传算法中应用变异

Question

我正在实现一个稳态遗传算法来执行符号回归。

我的问题是关于变异和交叉算子之间的关系。

在应用变异和锦标赛选择以根据他们的错误选择 parent 之前，我总是咨询变异概率 (Pm)。

第一个问题:

突变必须仅应用于交叉后获得的 child (或其他遗传算子)
或者可以直接应用于 1 个父级以生成一个新的个体？

第二个问题:

交叉操作后获得的 child 必须总是尝试突变(当然是用Pm)？

谢谢大家。

Answer 1

通常交配过程包括交叉和变异，因此回答您的问题的标准方法是采取 parent ，应用交叉，然后才变异最终结果(在称其为 child 之前)。

这样做的原因是，如果您将突变应用于父项，则基本上会发生“突变太多”(假设突变率相同，您将东西打乱的机会加倍)。

即使我从未见过那样做，当然你可以这样做，但你必须“重新调整”突变，以便它不会对进化过程造成破坏(突变太多 --> 随机游走)。

我曾经用作引用的所有标准进化率都在 child 身上给出，所以这是另一个原因。