為什么我的遺傳算法不收斂？

Question

我正在嘗試編寫一個程序來使用遺傳算法找到具有 n 個輸入和 n 個輸出的最佳組合電路。 該代碼有效，但沒有找到最佳解決方案。 該算法只是采用“好的”解決方案並嘗試隨機修改它以獲得更好的解決方案。 我的問題是，我的方法是錯誤的（不應該如此隨機）還是我的代碼在邏輯上是錯誤的？

Git 存儲庫： https : //github.com/Umuril/Genetic-Circuits

PS：我只需要看看代碼。 代碼是“注釋”的，運行只需要： cd "dir"; make; ./Genetic.out cd "dir"; make; ./Genetic.out

Answer 1

一般來說，進化算法不保證它們的響應是最好的，而是找到一個好的解決方案。 您可以先通過您的 GA 找到一個好的解決方案，然后在您的解決方案鄰域中使用本地搜索。

也許模因算法可以幫助你。 https://en.wikipedia.org/wiki/Memetic_algorithm

Answer 2

該算法不會自行停止。 當它必須停止時，您必須設置一些限制，從而為您提供最佳解決方案。 以下是 3 種最常見的停止方法：

• 經過多次迭代（代），例如 =~ 1000
• 在您的人口中有一定比例的畸變后，例如 >40%
• 當總體平均適應度達到最高值然后開始惡化時

使用所有的組合以獲得更好的結果