- 通配符-遗传算法(WGA)是一种用于求解复杂优化问题的算法。
- WGA使用通配符字符串来表示问题的潜在解决方案,并通过遗传算子进行进化。
- 通配符-遗传算法因其解决复杂优化问题的能力和对不同问题类型的适应性而受到关注。
- WGA已被成功应用于各种领域,包括调度、路径规划和特征选择。
通配符-遗传算法详解
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初始化种群: 随机生成 N 个染色体 s1, s2, ..., sN,构成初始种群 S = {s1, s2, ..., sN},并设置代数计数器 t = 1。
评估适应度: 计算种群 S 中每个染色体 si 的适应度 f(si)。
检查终止条件: 如果满足终止条件 (例如达到最大迭代次数 T), 则选择 S 中适应度最高的染色体作为最终结果,算法结束。
选择操作: 根据选择概率 P(xi) 从种群 S 中随机选择 N 个染色体进行复制,并将复制得到的 N 个染色体构成新的种群 S1。
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