遗传算法的基本概念(遗传算法有哪些利弊)

2022-09-24 09:51

遗传算法的优点:


1. 与问题领域⽆关切快速随机的搜索能⼒。


2. 搜索从群体出发,具有潜在的并⾏性,可以进⾏多个个体的同时⽐较,robust.


3. 搜索使⽤评价函数启发,过程简单


4. 使⽤概率机制进⾏迭代,具有随机性。


5. 具有可扩展性,容易与其他算法结合。


遗传算法的缺点:


1、遗传算法的编程实现⽐较复杂,⾸先需要对问题进⾏编码,找到最优解之后还需要对问题进⾏解码,


2、另外三个算⼦的实现也有许多参数,如交叉率和变异率,并且这些参数的选择严重影响解的品质,⽽⽬前这些参数的选择⼤部分是依靠经验.


3、没有能够及时利⽤⽹络的反馈信息,故算法的搜索速度⽐较慢,要得要较精确的解需要较多的训练时间。


4、算法对初始种群的选择有⼀定的依赖性,能够结合⼀些启发算法进⾏改进。


5、算法的并⾏机制的潜在能⼒没有得到充分的利⽤,这也是当前遗传算法的⼀个研究热点⽅向。

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