使用niching method在GA上, 例如RTR(restrict tournament replacement)或fitness sharing 你可以去ieee上查一个应该叫harik的人写的有关RTR的paper, 应该是你想看到的! 可以有效的保留各个发现过的局部解(参数适当的控制之下), 因此不会完全被某个local解take over, 然後你搭配不错的local search就有机会让发现过的最佳解脱引而出干掉局部解, 例如: rECGA + RTR + ES(evolutionary strategy)等 我试过了效果很赞~! 如果想对GA有更深入的嘹解可以去用email请教台大电机所的于天立教授, 他人很好,把问题整理好问他,我想他有空的话一定会回你的~! ※ 引述《KJFC (KJFC)》之铭言： : 基因演算法收敛的时候 : 如果收敛在局部最佳解 : 那要怎麽跳脱比较好 : 我有试过调高突变率 : 但是效果不太好 : 在收敛前上下震荡 : 但是又不知道如何判断是否接近收敛 : 如果在收敛後才震荡 : 有时又会收敛回局部解 : 请问这个问题应该怎麽解决? --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 111.243.172.90 ※ 文章网址: http://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/Programming/M.1416490783.A.C64.html ※ 编辑: north (111.243.172.90), 11/20/2014 21:41:38