交叉算法遗传

❶ 遗传算法交叉操作

for i = 1 : 2 : Size-1%个体两两交叉，不重复
temp = rand;%随机交叉概率值
if Pc > temp%%若随机交叉概率值满足交叉概率，则进行交叉
alfa = rand;%交叉算子
TempE(i,:) = alfa*E(i+1,:) + (1-alfa)*E(i,:);%无条件交叉
TempE(i+1,:) = alfa*E(i,:) + (1-alfa)*E(i+1,:);%无条件交叉
end
end

从程序可以看出，当两个个体满足交叉概率后每个基因即进行无条件交叉，应属于多点交叉的范畴。

❷ 在遗传算法中，什么是交叉概率

交叉的目的是为了产生新的解。
了解了目的，就好理解了。

从解集中以一定概率来选取两个解，进行交叉以便产生新的解，这个概率就是交叉概率。

但要注意，交叉概率太大的话，就失去意义了，就变成随机算法了；太小的话，收敛太慢。通常的做法是采用自适应的方法。

❸ 简要说明遗传算法中交叉和变异概率是如何设定的

遗传算法中的选择、交叉和变异都是随机操作,而不是确定的精确规则.这说明遗传算法是采用随机方法进行最优解搜索,选择体现了向最优解迫近,交叉体现了最优解的产生,变异体现了全局最优解的复盖.

❹ 遗传算法，交叉概率，和变异概率，选择，通常在多少值，合适

这几个操作的概率是相互独立的，并不要求和为1。
选择操作中的概率，以轮赌法为例版，权概率只反映了个体被选择到的可能性，与个体的适应度大小有关，一般是适应度越大，对应轮赌法中的概率值越大。
交叉操作中的概率是用于判定两个个体是否进行交叉操作，一般都会大于0.9。
变异操作的概率是允许少数个体存在变异情况，以避免限入局部最优解，其值一般都在0.1以下。

❺ 遗传算法中的交叉算子具体怎么实现~跪求文字描述以及算法描述~。详细点

交叉算子分好几种，有单点交叉、两点交叉、多点交叉、融合交叉、均匀交叉等专，最简单的是单点交叉，假设属个体的长度为N，那么就随机产生一个（1，N）范围内的整数r，然后将要交叉的两个母代个体从r这个地方截为两段，交换母代个体的后半段，就产生了新子代个体。这就是简单的单点交叉。详细可以看《遗传算法——理论、应用与软件实现》这本书中对交叉算子的介绍。参考资料是一个简单遗传算法的C代码及介绍。

❻ 谁给我解释下遗传算法中的交叉概率，变异概率和代沟

1、交叉概率用于判断两两个体是否需要交叉；变异概率用于判断任一个体是否需要变异。
2、在一次进化迭代中，交叉通常是采用两两互相不重复交叉的方式，即个体1和个体2，个体3和个体4...个体n-1和个体n，或者个体1和个体n/2，个体2和个体n/2+1...个体n/2-1和个体n。以第一种方式为例，对于个体1和个体2，产生一个[0,1]之间的随机数，如果该随机数小于交叉概率，则个体1和个体2进行交叉操作，否则继续产生随机数判断之后的两个个体。
当然也可以采用随机交叉的方式，这时的交叉次数不能确定。
3、两两个体之间的交叉操作有不同的交叉方式，即：如果采用十进制编码，会有不同的交叉公式；如果采用二进制编码，有单点交叉和多点交叉。

❼ 遗传算法 交叉的个数怎么确定

遗传算法中的选择、交叉和变异都是随机操作，而不是确定的精确规则。这说明遗传算法是采用随机方法进行最优解搜索，选择体现了向最优解迫近，交叉体现了最优解的产生，变异体现了全局最优解的复盖。

❽ 遗传算法中为什么要用交叉算子

因为交叉算子可以有助于将优良个体的染色体片段遗传给后代，同时交叉算子一般起全局搜索的作用，可以开采未知的空间。

❾ 如何理解 遗传算法 顺序交叉请帮我解释一下，下面的顺序交叉的例子，越详细越好啊！非常感谢！

你给的例子是错误的吧？后代个体中怎么可能有两个2呢？这样不就重复了么？

❿ 简要说明遗传算法中交叉和变异概率是如何设定的

遗传算法中的选择、交叉和变异都是随机操作，而不是确定的精确规则。这说明遗传算法是采用随机方法进行最优解搜索，选择体现了向最优解迫近，交叉体现了最优解的产生，变异体现了全局最优解的复盖。