遺伝的アルゴリズムの感触をつかみ始めたばかりで、巡回セールスマンの問題を解決するために使用しています。ただし、どのパラメーターを使用する必要があるかについて混乱しています。パラメータの意味を説明しましょう。
パラメーター：
人口規模
生まれた子供の数
突然変異の数
上記のパラメーターは、問題に含まれる都市の数と、クロスオーバーと突然変異の仕様の正確な形式に依存していると確信しています。しかし、関係は何ですか？
どのパラメータが必要かについて、何らかの種類または経験則はありますか? どんな種類のヒントや提案も素晴らしいでしょう。
5つの都市の問題について私が詳細に行ったことは次のとおりです。
1)人口 = 20の 20 個のランダムなパスを生成しました
2) 14 の最良のパスを選択 (6 つの最悪のパスを破棄)
3) 14 の最適パスからランダムに選択された 2 つのパスから 2 つのミュータントを作成
突然変異の数 = 2
(突然変異のために、ランダムに 2 つの都市の順序を入れ替えただけです。例:0,1,2,3,4,0になる可能性があります0,1,3,2,4,0
4) 8 つの最適パスから 4 つの子を作成しました。
子供の数 = 4
(クロスオーバーの場合、共通のサブパスを保持し、残りはランダムに生成されました) 例: 親 1: 0,1,2,3,4,0、親 2:0,2,1,3,4,0
3,4は共通であるため、子パスは から移動し
3,4、残りはランダムです。子パスは次のようになります:
0,3,4,1,2,0または0,2,3,4,1,0
5) 2 つのミュータントと 4 人の子供ができたので、それらを 14 のベスト パスに追加し、20 のパスの母集団を作成します。
6) ステップ 2)、3)、4)、5) などを実行します。
パラメータを純粋に任意に設定しますか? 彼らは大丈夫ですか？私は何を使うべきでしたか？15 都市の問題にはどのパラメーターを使用すればよいですか? 48都市？500都市？
前もって感謝します。