我正在编写一个遗传算法来解决数独难题，并希望得到一些输入。该算法偶尔解决谜题（在同一个谜题中大约有10次，最多1,000,000次迭代）我试图获得关于突变率，重新种群和拼接的一点输入。任何意见都非常感谢，因为这对我来说是全新的，我觉得我没有100％正确做事。
算法的快速概述
健身功能
计算每列，每行和3 * 3子框中数字1到9的唯一值的数量。将子集中的这些唯一值中的每一个求和并除以9，得到0到1之间的浮点值。这些值的总和除以27，提供范围在0和1之间的总适应值.1表示解决的谜题。
人口规模： 100
选择：
轮盘赌方法。随机选择每个节点，其中包含较高适合度值的节点具有稍微更好的选择机会
繁殖： 两个随机选择的染色体/板交换随机选择的子集（行，列或3 * 3子集）子集（行，列或框）的选择是随机的。由此产生的董事会被引入人口。
繁殖率：每个周期12％的人口 每次迭代有六个复制品，每个循环的算法产生12个新的染色体。
突变：在最高适应性没有改善的10次迭代之后，突变以2％的群体发生。 下面列出了三种具有不同选择概率权重的变异方法。
1：交换随机选择的数字。该方法选择两个随机数并在整个电路板上交换它们。这种方法似乎对算法增长模式的早期增长影响最大。 25％的选择机会
2：引入随机变化：随机选择两个单元格并更改其值。这种方法似乎有助于防止算法收敛。 ％65选择机会
3：计算电路板中每个值的数量。求解的板包含1到9之间的每个数字的9的计数。该方法采用少于9次的任何数字，并随机地将其与发生超过9次的数字交换。这似乎对算法产生了积极的影响，但只是谨慎使用。 ％10的选择机会
我的主要问题是我应该以何种速度应用变异方法。似乎随着我增加突变，我的初始结果更快。然而，由于结果接近正确的结果，我认为更高的变化率是将过多的坏染色体和基因引入群体。但是，由于变化率较低，算法似乎收敛得太早。
最后一个问题是，是否有更好的突变方法。
答案 0 :(得分：2)
您可以随时间退化突变率，以获得您所描述的那种收敛行为。但实际上我认为通过修改算法的其他部分可能会有更大的收获。
轮盘选择通常会选择非常高的选择压力。在这个过程中，它往往会导致很快失去多样性。二元比赛选择通常是开始实验的更好地方。这是一种更为渐进的压力形式，同样重要的是，它可以更好地控制。
通过不那么激进的选择机制，你可以负担得起更多的后代，因为你不必担心产生这么多的最好的一个或两个人的近似副本。而不是12％的人口产生后代（可能由于交配池中父母的重复而减少），我会100％。你不一定需要确保每个父母都参与其中，而只是生成与父母一样的后代数。
某些形式的温和精英主义可能会有所帮助，这样你就不会失去好父母。如果他们比最差的2-5个后代更好，也许保留最好的2-5个人来自父母群体。
有了精英主义，你可以使用更高的突变率。你的三个操作员似乎都很有用。 （请注意，＃3实际上是嵌入在遗传算法中的一种局部搜索形式。在性能方面，这通常是巨大的胜利。实际上，您可以将＃3扩展为更复杂的循环方法直到它无法弄清楚如何进一步改进。）
我没有看到你的三个变异算子的明显更好/更差的权重集。我认为在那一点上，你已经完全属于实验参数调整领域。另一个想法是在流程中注入一些知识，例如，在流程的早期，您可以随机选择它们。之后，随着算法的收敛，支持你认为更有可能帮助完成“几乎解决”的板的变异算子。
答案 1 :(得分：1)
我曾经使用GA做过一个相当称职的数独求解器。在此处发布有关详细信息（包括不同的表示和变异）的博客： http://fakeguido.blogspot.com/2010/05/solving-sudoku-with-genetic-algorithms.html