いくつかのフィットネス関数に従って、遺伝的アルゴリズムを使用して 3D 空間で最適な場所を検索したいという問題があります。私は場所を探しているので、私の染色体は 3 つの浮動小数点数で表されます。現在、クロスオーバーは、一方の親から 1 つまたは 2 つの数字を取得し、もう一方の親から残りの数字を取得することによって行われます。
このように交差すると、次の世代は、開始集団の染色体と同様の X、Y、または Z 座標を持つ位置のみで構成されます。したがって、大きな変化はあり得ません。私の質問は、これが私の染色体の別の表現（ビットなど）を使用することで最もよく解決されるかどうかです。これにより、より多くのクロスオーバーポイントが可能になります（浮動小数点数内でも）、または突然変異率を高く設定して突然変異を追加させるためのより良い解決策です次世代でバリエーションが増える？