算法合集之遺傳算法應(yīng)用的分析與研究-在線瀏覽
2024-12-03 20:35本頁面
【正文】 概率控制 F(x1)F(x2)F(x3)F(x4)F(x5)F(x6)F(x7)遺傳算法－多目標(biāo)最小生成樹 ? 編碼理論 Pr252。fer編碼 ★ 解碼過程 ▲ 設(shè) P為編碼串， S為圖的頂點(diǎn)編號不出現(xiàn)在 P中的頂點(diǎn)的集合； ▲設(shè) i為 S中編號最小的頂點(diǎn) ， j為 P中最左端的頂點(diǎn)，則將連接 i和 j的邊加入到樹中，然后分別把 i和 j從 P和 S中刪除，如果 P中不在出現(xiàn)頂點(diǎn) j則把 j加入到 S中 ▲重復(fù)以上步驟，直到 P為空； ▲當(dāng) P為空串時， S中剛好剩下兩個頂點(diǎn)，將連接這兩個頂點(diǎn)的邊加入到樹中，最后構(gòu)成的樹即為與最初 P對應(yīng)的生成樹。 優(yōu)勢 更好的突出了每個染色體在各個目標(biāo)上的優(yōu)勢 避免了由于每個目標(biāo)的取值范圍不同或者費(fèi)用的整體趨勢不同而造成的某些個體在某些目標(biāo)的優(yōu)勢無法被體現(xiàn) 遺傳算法－多目標(biāo)最小生成樹 ? 編碼理論 ? 估價函數(shù) ? 遺傳算子 PARENT 1 2 5 6 5 交配遺傳 錯位交叉算子 從當(dāng)前群體中抽出兩條染色體，在兩條染色體上隨機(jī)抽取一個等位的長度不超過２的片段進(jìn)行交換，并擇擇優(yōu)選取。 變異遺傳 從當(dāng)前群體中抽出一條染色體(Parent)，在染色體上隨機(jī)抽取一個位置，用一個隨機(jī)的值替換
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