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無向グラフ内の最短経路を見つけるために遺伝的アルゴリズムを使用したいと思います。クロスオーバーとミューテーションに関して、これについて2つの質問があります。私はこれと同様の状況でクロスオーバーを実行する方法を研究してきましたが、最も人気のあるアルゴリズムはPMXのようです。これは、子孫を作るために2つの親染色体間で部分的なパスが交換されることを理解しています。私がこれに関して抱えている問題は、ほとんどすべての子孫が無効になる可能性が非常に高いということです。確認してもらえないかと思っていたのですが、間違っていたら訂正して説明してください。

別の、しかし関連するメモについて。これを行う方法についてはアイデアがありましたが、それが良いアイデアかどうかはわかりません。パス内で同じノードを共有し、その時点でクロスオーバーする2つの親を選択するだけで、すべての子孫が有効なままになります。

私の2番目の問題は突然変異です。私はこれをどのように行うことができるかについての一般的な考えを持っています。1つのノードを選択して削除し、別の方法でパスを再リンクするのが賢明でしょうか。

ありがとう :)!

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効率的な親を失うかもしれないとおっしゃっていましたが、それは遺伝的アルゴリズムにおける「エリート主義」の概念です。提案されたクロスオーバー方法で克服する必要があります。クロス オーバー自体では n メソッドを実行する必要があるため、2 番目のバリエーションのクロス オーバー オーダーを実行することをお勧めします。これはマーフィーの法則ではないので、達成できるように努力してください。

于 2012-09-28T10:16:12.790 に答える