最差个体。Р③期望值方法Р在赌轮选择机制中,当个体数不太多时,依据产生的随机数有可能会出现不正确地反映个体适应度的选择,即存在统计误差。也就是说,适应度高的个体也有可能被淘汰(当然,适应度低的个体也有可能被选择),为克服这种误差,期望值方法用了如下思想。Р1)计算群体中每个个体在下一代生存的期望数目:РM=fi /=fi / ∑fi/n (4-2)Р2)若某个体被选中并要参与配对和交叉,则它在下一代中的生存的期望值数目减去0.5;若不参与配对和交叉,则该个体的生存期望数目减去1。Р3)在2)的两种情况下,若一个个体的期望值小于0时,则该个体不参与选择。Р④排序选择机制Р排序选择方法的主要着眼点是个体适应度之间的大小关系,对个体适应度是否取正值或负值以及个体适应度之间的数值差异程度并无特别要求。排序选择机制的主要思想是:对群体中的所有个体按其适应度大小进行排序,基于这个排序来分配各个体被选中的概率。其具体操作过程是:Р1)对群体中的所有个体按其适应度大小进行降序排序。Р2)根据具体求解问题,设计一个概率分配表,将各个概率值按上述排列次序分配给各个个体。Р3)以各个个体所分配到的概率值作为其能够被遗传到下一代的概率,基于这些概率值用比例选择的方法来产生下一代群体。是指在计算每个个体的适应度后,根据适应度大小顺序对群体中个体排序,然后把事先设计好的概率表按序分配给个体,作为各自的选择概率。Р4.4.2 交叉算子Р交叉操作是遗传算法中最主要的遗传操作。它是模仿自然界有性繁殖的基因重组过程,对两个父代个体进行基因操作,其作用在于把原有优良基因遗传到下一代种群中,并生成包含更复杂基因结构的新个体。交叉算子可看作是父体空间到个体空间的随机映射,它通常的作用方式是:随机地确定一个或多个分量位置为交叉点,由此将一对父体的两个个体分为有限个片断再以概率(称为交叉概率)交换相应片断得到新的个体。
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