优化遗传算法?

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我一直在研究遗传算法的并行处理以提高性能,但我想知道还有哪些其他常用技术可以优化遗传算法?

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由于经常重新计算适应度值(总体多样性随着算法的运行而降低),因此提高GA性能的一种好策略是减少计算适应度所需的时间。

详细信息取决于实现方式,但以前计算出的适用性值通常可以是通过散列表有效地保存。这种优化可能会大大减少计算时间(例如"IMPROVING GENETIC ALGORITHMS PERFORMANCE BY HASHING FITNESS VALUES" - RICHARD J. POVINELLI, XIN FENG报告说,将哈希应用于GA可以将复杂的现实问题的性能提高50%以上)。


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我要做的一件事是限制适应度计算的次数。例如,在环境不嘈杂的情况下,即重新计算适应度每次都会得出相同的答案,请不要仅通过缓存答案来重新计算。

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这是一个非常广泛的问题;我建议为此目的使用R galgo软件包。
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