遺伝的アルゴリズムを介して近似したい未知の関数があるとしましょう。この場合、y = 2x であると仮定します。
x = 0 から x = 4 までの x ごとに 1 つの y の 5 つの要素で構成される DNA を作成します。多くの試行錯誤と計算の後、次の形式に近づくことができます。
best_adn = [0, 2, 4, 6, 8]
それが線形関数なのか、多項式なのか、それとももっと醜いものなのか、事前にはわからないことに注意してください。また、私の目標は、best_adnから関数のタイプを推測することではありません。それらのポイントが欲しいだけなので、後で使用できます。
これはほんの一例の問題でした。私の場合、DNA に 5 つのポイントしかないのではなく、50 か 100 のようなものがあります。最適なポイントのセットを見つけるための GA の最良のアプローチは何ですか?
- 100 の母集団を生成し、悪い 20% を破棄します
- 残りの80%を再結合?どのように?それらをランダムなポイントで切断し、父親の ADN の最初の部分と母親の ADN の 2 番目の部分を組み合わせますか?
- ミューテーション、この種の問題ミューテーションではどのように定義すればよいでしょうか?
- エリート主義を使う価値はありますか?
- 他に使用する価値のある簡単なアイデアはありますか?
ありがとう