遗传算法怎么判断何时为最优解
我在用遗传算法做优化问题，我突然间想到一个问题，每一代都会得到一个最优适应度，最优解，那怎么判断哪个是全局最优呢？...
我在用遗传算法做优化问题，我突然间想到一个问题，每一代都会得到一个最优适应度，最优解，那怎么判断哪个是全局最优呢？
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适应度越大，解越优。
判断是否已得到近似全局最优解的方法就是遗传算法的终止条件。 在最大迭代次数范围内可以选择下列条件之一作为终止条件：
1. 最大适应度值和平均适应度值变化不大、趋于稳定；
2. 相邻GAP代种群的距离小于可接受值，参考“蒋勇，李宏.改进NSGA—II终止判断准则[J].计算机仿真.2009. Vol.26 No.2”
判断是否已得到近似全局最优解的方法就是遗传算法的终止条件。 在最大迭代次数范围内可以选择下列条件之一作为终止条件：
1. 最大适应度值和平均适应度值变化不大、趋于稳定；
2. 相邻GAP代种群的距离小于可接受值，参考“蒋勇，李宏.改进NSGA—II终止判断准则[J].计算机仿真.2009. Vol.26 No.2”
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盖雅工场，全流程劳动力管理系统
2023-07-25 广告
选择遗传算法进行智能排班的过程可以分为以下几个步骤：1. 确定排班目标：首先需要确定排班的目标，例如最大化满意度、最小化成本、最大化资源利用率等。这将有助于确定遗传算法的适应度函数，以及选择操作的方式。2. 设计染色体表示：染色体是遗传算法...
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