遺傳算法的終止條件:基因遺傳算法的終止條件[朗讀]

只要你的遺傳運算元選對,進化過程中上下限約束就能滿足;若是其它連續性變量的線性或非線性約束,可採用罰函數法將這些約束加入目標函數(適應度函數)中,這樣就能保證最優解在約束範圍內.若是存在0-1的變量(主要是在規劃中,某個東西建或不建),則進化過程就會產生較多不可行解,採用直接丟棄的方法固然可以,但是當不可行解多時,這種方法就使遺傳算法失去它的優勢;所以就有學者提出了不可行解的修復策略,將不可行解通過某種方法轉換為可行解.那麼不同的優化問題解的修復策略都可能會不同,如果你設計了一個針對你所做問題的修復策略,那也就成了你的創新點之一了.當然也有設計進化策略的研究,但這方面比較修復策略而言有難度。