锦标赛选择 - 遗传算法

时间:2017-05-02 20:11:02

标签: algorithm genetic-algorithm tournament

我正在阅读一篇过去的考试报告,其中一篇考试即将开始。这是以下问题:

假设你的人口为6.第一个解的适应度,f(S1)= 2;第二个解f(S2)= 4; F(S3)= 8; F(S4)= 16; F(S5)= 19; F(S6)= 27。假设您使用锦标赛选择替换锦标赛大小为6.忽略交叉和变异,记下下一代可能的人口。

有谁知道我在哪里开始回答这个问题?我很困惑,需要一些指导。

到目前为止,我有这个:

          1)   2
          2)   4
          3)   8
          4)   16
          5)   19
          6)   27

我是否沿着正确的路线前进?

非常感谢

2 个答案:

答案 0 :(得分:0)

根据我对你的问题的理解, 如果人口规模是6并且你正在实施一个大小为6的锦标赛选择算法,那么它实际上是微不足道的。由于比赛规模等于人口规模,因此整个人口将参加每场比赛。这意味着如果您的选择方法选择每个锦标赛人群中具有最高适应度的个人,则会反复挑选同一个人。简单来说,s6,具有最高适应度的解决方案,将在第一轮被选中然后被替换,这意味着他将继续在第二轮被选中,依此类推。所以有 假设人口规模保持不变,那么下一代只有一个可能的人口。

新人群的所有成员都将是解决方案6,即具有最高适应度的个人。

  1. S6
  2. S6
  3. S6
  4. S6
  5. S6
  6. s6

答案 1 :(得分:0)

我不确定,s6最有可能选择,但这并不意味着s6将只是选择的解决方案。总健身量是76,s6有27,所以他的选择概率是27/76,这是35.5%。第五种解决方案的概率为25%,第四种为21%。根据我的下一个人口将是

  • S6
  • S6
  • S6
  • S5
  • S5
  • S4