我正在研究一个关于 时间表问题 的遗传算法，我有一个问题就是决定选择哪种选择方法。
我的问题是：
1）选择方法的选择如何影响遗传算法的性能？
2）最有效的选择方法是什么？
3）如果我尝试使用随机选择来逃避基于健康的选择会发生什么（因为在我的情况下这个任务需要时间）？
提前谢谢..
答案 0 :(得分：1)
1）您的健身功能，突变/交叉操作员和整体搜索空间紧密相连。每个问题/选择方法都有自己的性能特征。所以，你的问题没有确切的答案。这仍然是一个开放的研究问题。
2）因为1）不能说。你必须尝试，衡量，和亲自看看。
3）可能是ziggystar建议的完全随机游走，但这可能没问题。
答案 1 :(得分：1)
在大多数情况下，我使用随机选择或二元锦标赛，但我的人口模型是稳态（后代替换最差，如果比这更好 - 所以我已经在那里进行生存选择）。
随机选择可确保我没有快速收敛。如果我增加选择压力（例如q-tournament，q> 2），我会得到一个非常快速的收敛，这对于困难问题并不好。
Q-tournament也很容易实现：只需随机选择q个人，其中最好的就是选择的结果。如果q == 1，那么你有随机选择。
如果您在实施此问题时遇到问题，可以查看我的实施：http://mepx.org/source_code.html（我是为遗传编程的变体做过的。）