遗传算法 - 早熟收敛

Question

我正在尝试实现一种解决TSP的遗传算法。它适用于少数城市的TSP（比如10个）并产生最佳解决方案。然而，当城市数量增加到50个城市时，它会过早收敛。我尝试改变参数（突变概率，交叉概率，初始种群大小，生成数），但它仍然没有收敛到最优解。

我实现的算法如下：

Create an initial population randomly of size p
Calculate the fitness 
Pick p/2 random individuals to the parents
While counter < p/2
     pick parent1 and parent2 by tournament selection
     child1, child2 = mutate and crossover parent1 and parent2
     add child1 and child2 to new population
pick p/2 distinct individuals from initial population and store in new population

有人可以告诉我，我做错了吗？

Answer 1

通常，你会想要在进化过程中调整突变率，我不认为你在这里做过。

从高突变开始，让它有机会找到一些可能的＆＃34;进化路径＆＃34; （虽然被认为是高的将取决于应用程序，你需要玩游戏），然后随着时间推移突变减少，以防止零星的变化阻碍进展。

您可以将突变率作为当前一代，当前错误或两者的函数。

但正如评论员所提到的，GAs绝不能保证给你最佳效果。他们通常会给你＆＃34;可接受的＆＃34;处理巨大的解决方案空间时的结果。