当使用GA获得最小的一个变量函数时，交叉的正确方法是什么，例如sin（x）^ 2

Question

我将区间[x：y]编码为二进制代码，如 10101111 ，因此对于填充，它就像[[1,0,1,1],[0,1,0,1]]。

我使用函数（sin(x)^2）的值直接定义了适应度函数。

为了选择，我正在使用锦标赛选择和交叉，只有这样的染色体的简单交换部分：1(10)0和0(01)1 - ＆gt; 1(01)0和0(10)1。

对于变异，使用比特反转。

算法类型有效，它有时可以生成全局最小值，有时可以生成局部最小值。但是我没有在这个问题上看到交叉的功能，因为＆＃39; x＆＃39;每次都被打破（我认为），我不知道为什么，如果它甚至是编码交叉或编码部分的正确方法。

Answer 1

我担心交叉没有“正确的方法”。

有许多交叉算子（例如Comparison of a Crossover Operator in Binary-coded Genetic Algorithms - STJEPAN PICEK，MARIN GOLUB）可以用于二进制编码遗传算法，但是：

• 取决于问题的属性，一个或另一个交叉运算符将有更好的结果。
• 每个交叉算子都有其优点和缺点，所以选择一个最终代表某人的要求和实验的问题 经历。
• 在许多情况下，均匀和两点交叉都是不错的选择。

交叉是遗传算法的主要探索机制，但GA背后的驱动力是选择，交叉和突变之间的合作（突变阻止了群体的收敛并引入了变异）。

通常只有突变的方法没有足够的探索力来达到最小值，成功主要是由于初始人群中解决方案的分布。

对于连续功能优化，您还应该检查differential evolution。