artificial-intelligence - 在基因编程中实现交叉

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我正在编写一个基因编程(GP)系统(用C语言编写，但这只是次要的细节)。我已经阅读了很多文献(Koza，Poli，Langdon，Banzhaf，Bramier等)，但是有一些我从未见过的实现细节可以解释。例如:

我使用稳态人口而不是分代方式，主要是为了使用计算机的全部内存，而不是为临时人口保留一半的内存。

Q1。在GP中，与GA相对，在执行交叉时，您选择了两个 parent ，但是您创建了一个或两个 child ，还是您有一个自由选择？

Q2。在稳定的GP中，与世代制不同，交叉产生的 child 取代了人口的哪些成员？这是我未曾讨论过的。是两个 parent ，还是另外两个随机选择的成员？我可以理解是否是后者，并且您可以使用否定的锦标赛选择来选择要替换的成员，但这不会造成过早的趋同吗？ (在发生交叉事件之后，人口中包含两个原始 parent 以及两个 parent 的两个 child ，另外两个随机成员被删除。精英是固有的。)

Q3。是否有一个针对GP的网络论坛或邮件列表？奇怪的是我还没找到。雅虎的GP小组几乎只用于发布公告，Poli/Langdon现场指南论坛几乎保持沉默，而在一般/游戏编程网站(例如gamedev.net)上的GP讨论非常基础。

感谢您的任何帮助，您可以提供!

最佳答案

首先，放松一下。

GP中没有“正确”的方法。 GP比艺术更重要。尝试许多方案，然后选择效果最好的方案。

Q1:1、2或很多。你选。

问题2:全部替换为1、2。或尝试一些精英主义。

问题3:您可能找不到讨论这些问题的论坛，因为没有正确/最佳答案。对不起。

PS。在我的研究中，交叉从未真正表现出色...

关于artificial-intelligence - 在基因编程中实现交叉，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/2047458/