本人能力有限,此学习笔记仅为个人见解,如有错误,欢迎批评指正!

1、算法的早熟收敛:

一般称之为“早熟”,是遗传算法中的一种现象。指在遗传算法早期,在种群中出现了超级个体,该个体的适应值大大超过当前种群的平均个体适应值。从而使得该个体很快在种群中占有绝对的比例,种群的多样性迅速降低,群体进化能力基本丧失,从而使得算法较早收敛于局部最优解的现象。早熟收敛的本质特征是指群体中的各个个体非常相似,群体的多样性急剧减少,当前群体缺乏有效等位基因(最优解位串上的等位基因),在遗传算子作用下不能生成高阶竞争模式。

2、容易陷入局部最优的缺点:

像所有的算法一样,遗传算法很容易陷入局部极值解。

(1) 灾变思想

“那么如何解决遗传算法容易陷入局部极值的问题呢?让我们来看看大自然提供的方案。六千五百万年以前,恐龙和灵长类动物并存,恐龙在地球上占绝对统治地位,如果恐龙没有灭绝灵长类动物是绝没有可能统治地球的。正是恐龙的灭绝才使灵长类动物有了充分进化的余地,事实上地球至少经历了5次物种大灭绝,每次物种灭绝都给更加高级的生物提供了充分进化的余地。所以要跳出局部极值就必须杀死当前所有的优秀个体,从而让远离当前极值的点有充分的进化余地。这就是灾变的思想。”

灾变就是杀掉最优秀的个体,这样才可能产生更优秀的物种。那何时进行灾变,灾变次数又如何设定?何时进行灾变,可以采用灾变倒计数的方式。如果n代还没有出现比之前更优秀的个体时,可以发生灾变。灾变次数可以这样来确定,如果若干次灾变后产生的个体的适应度与没灾变前的一样,可停止灾变。

(2) 精英主义思想

当利用交叉和变异产生新的一代时,我们有很大的可能把在某个中间步骤中得到的最优解丢失。精英主义的思想是,在每一次产生新的一代时,首先把当前最优解原封不动的复制到新的一代中。精英主义方法可以大幅提高运算速度,因为它可以防止丢失掉找到的最好的解。

(3) 灾变与精英主义之间的矛盾

由上面看来,灾变与精英主义之间似乎存在着矛盾,前者是将产生的最优个体杀掉,而后者是将最优秀个体基因直接保存到下一代。

应该辩证地看待它们之间的矛盾,两者其实是可以共存的。我们在每一代进行交叉运算时,均直接把最优秀的个体复制到下一代,但当连续N代都没有更优秀的个体出现时,便可以猜想可能陷入局部最优解了,这样可以采用灾变的手段。可以说,精英主义是伴随的每一代的,但灾变却不需要经常发生,否则算法可能下降为随机搜索了。当然,每个算法中不一定要用精英主义和灾变的手段,应该根据具体的问题而定。

3、几种算子的相互配合

没有最好的交叉算子和变异算子,只有几种算子相互配合,与问题相适应才能更好地解决问题。

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