我想使用遗传算法在无向图中找到最短路径。关于Crossover和Mutation，我有两个问题。我一直在研究如何在相似的情况下执行交叉，并且最流行的算法似乎是PMX，我对此的理解是在2个父染色体之间交换部分路径来制作后代。我遇到的问题是，几乎所有后代都变得无效的范围很广，不存在吗？我想知道你是否可以为我确认一下，如果我错了，请纠正我并解释。
单独但相关的说明;我确实知道如何做到这一点，但我不知道它是否是一个好主意，只需选择2个父母，他们在路径中共享相同的节点并在那时交叉，所以所有的后代仍然有效。
我的第二个问题是突变;我对如何做到这一点有一个总体思路;选择一个节点并删除它，并通过另一种方法重新链接路径是明智的吗？
谢谢：）！
答案 0 :(得分：0)
首先，你研究了交叉和变异，因为你说你可能会失去一些有效的父母，但它是遗传算法中“精英主义”的概念。你应该克服你提出的交叉方法。因为在交叉本身我们有n方法要做，我建议你做第二次变异交叉顺序。这不是墨菲定律，所以要努力实现。