突变率在遗传算法中实际指的是什么？

Question

我已经实现了我的小遗传算法框架的第一个前alpha版本，到目前为止它运行良好。现在，我正在编写文档并完成一些细节。我只想澄清一些事情。

术语“突变率”。这是不是意味着：

• 特定染色体可能会发生变异吗？

• 染色体中某个基因的可能性被修改了吗？

• 或者被修饰基因中单个等位基因的可能性？

根据以上哪一项是正确的答案（或者完全不同的事情），请澄清我是否需要通过其他一些值（例如染色体中的基因数量）来扩展突变率

Answer 1

我不确定你是如何实现一个单一的等位基因，但我会说突变率是单个二元变异的机会（例如你有DNA 0000，并且每个二进制数字的概率为25％，这是零案例，“变异”为1）。

在我自己完成的项目中，我没有缩放变异率。

编辑。

Answer 2

虽然没有普遍接受的术语突变率的定义，但在大多数学术语境中，它指的是β，二进制编码GA方案中单个位的突变概率对于每个人。

只有在处理包含多个局部最优的解空间时，突变率才真正发挥作用，并作为确保全局最优性的纠正措施。然而，它应该被限制在较低的值范围内，因为突变率越大，收敛时间就越多。

可以找到关于此问题的详细讨论here。