MATLAB答案

遗传算法自定义交叉/突变参数问题

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Doug Rank
Doug Rank 2021年4月7日
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回答： Herbert Triceratops2021年8月13日
你好，
我具有自定义的交叉和突变功能，以实现MATLAB的遗传算法（GA）。我能够让他们上班，但是我对正在传递的论点有一些疑问。请注意，我也在代码调用GA之前生产的初始人口中喂食。
有关如何执行此操作的文档在这里： //www.tianjin-qmedu.com/help/gads/genetic-algorithm-options.html#f20829。 This is the syntax for the custom functions:
xoverKids = myfun(parents, options, nvars, FitnessFcn,...
unused,thisPopulation)
MutationChildren = MyFun（父母，选择，NVARS，
Fitnessfcn，State，ThisScore，ThisPopulation）
First I should note that the documentation has an error for 'unused' for the crossover function. As of R2017b at least, it appears that this argument is a vector of the population scores.
我希望突变和交叉功能的行为取决于所涉及的父母的得分（尤其是跨界）。我也想记录 如何 产生了一种新的更好的解决方案（是一个父母吗？是通过突变产生的吗？等）。我有代码可以做到这一点，但是我从输入中遇到了一些特殊性，我的自定义交叉/突变功能正在接收。
My understanding is that each index of thisScore should correspond to the score of each index of thisPopulation. The population is produced by concatenating [eliteKids; xoverkids; mutationkids] in stepGA.m. Thus for populationSize = 100, eliteCount = 10, crossoverFraction = 0.5, I would expect:
这个人群（1:10）是精英，本人群（11:55）是跨界，本人群（56：100）是突变。同样适用于这一分数。
当我查询成绩的运行the ga, this is what I see for the first 16 elements (with an elite count of 9 in this case):
1614386％我希望这是第一个精英分数
1615044
1615044
1615044
1615044
1615044
1615044
1616655
1616655% I expect this to be the last elite score
1685827％我希望这是第一个跨界得分
1621767
1632825
1663424
1614386% Here is an example where a lower/better score than some of the elites is in the wrong place?
1618049
1616655
最后的评论显示，跨界区的分数比精英地区的分数要好。这与我对输入应如何工作的期望不符。
有人可以澄清应该如何工作或这是错误吗？
如果重要的话，我对GA的电话看起来像这样：
[X，FVAL，EXITFLAG，输出，人口​​，分数] = GA（FitnessFunctionga，...
nvars，[]，[]，[]，[]，[]，[]，，...
[]，[]，[]，opts）;
我已经设置了并行运行的选项，使用我的自定义初始总体，使用我的自定义交叉/突变功能。除此之外，没有什么想。

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答案（1）

Herbert Triceratops
Herbert Triceratops 2021年8月13日
I think the point is that elites can also be regular parents (hmm...), I don't think there is such a thing as "elite area" or "crossover area". I didn't find anything in MATLAB documentation that says this outright (although I didn't spend that much time looking), but the following quote from MATLAB documentation suggests it: “由于已经评估了精英个人， GA does not reevaluate the fitness function of elite individuals during reproduction." This statement would have no purpose if elites were disjoint from parents. What do you think?

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R2017B

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