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遗传算法迭代次数

迭代次数一般设置为你能承受的次数,此外还要看你的可行解的空间大小,空间大的需要更多次方的迭代次数.解决方案:一般设置迭代次数多一点,然后设置结束误差,达到允许的误差之后跳出就行了

是的.达到优化值可以停止,所以一般都有两个退出条件.

你好!迭代次数可以多一点,运行时间不算慢!如有疑问,请追问.

可不可以尝试自己控制迭代次数,然后将所得的结果生成矩阵.最后在用画图函数将其画出来

是的~

电气同行?你的遗传算法相当于没有进化呢 把你问题的模型和代码贴出来或许能帮上忙……

首先有个很神奇的现象:人类以及动物的进化都是朝着好的方向发展,虽然有的往坏的方向发展了,但是总体肯定是往好的方向发展.这看似不奇怪,但是我们知道,人类的基因组合是随机的,没有上帝约束.这种随机过程的结果却是一致的!

遗传算法还有另一个收敛的判断标准,就是目前解不大可能再改善了.判断方法可以是解有好多轮都不改变了.或者干脆人为设定一个足够大的迭代次数.

/* 种群大小 */ #define POPSIZE 50 double pc; /* 交叉概率 */ double pm; /* 交换变异概率 */ double pw; /* 反转变异概率 */ double pn; /* 新增概率 */ pc=0.7; pm=0.8; pw = 0.3; pn = 0.3; 迭代数,忘记了.我从5,到500都跑了一遍.对比了结

遗传算法其实就是二重迭代,时间复杂度不超过n平方空间复杂度自己计算吧

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