遺伝的アルゴリズム - 定常状態の選択とは何ですか？

Question

私は遺伝的アルゴリズム、特にDawkins Weasel型の最終的なプロジェクトをやっています。私はルーレットの選択とトーナメントの選択を行っていますが、それでも安定した状態の選択を行うことはできますが、私はそれが何であるか正確にはわかりません。

どのように実装する必要があるか知っていますか？どのポインタも素晴らしいでしょう。

多くのありがとうございます。

Answer 1

通常、遺伝的アルゴリズムの実行は世代に分けられます。世代ごとに選択と再生のプロセスがすべての（または少なくともほとんどの）母集団を置き換えます。定常状態の遺伝的アルゴリズムでは、一度にいくつかの個体を置き換えるだけです。

これらの少数の子孫を産む親を選ぶために標準的な選択技術を使用してください。その後、同じ数の個体をランダムに選び、それらを殺し、それらを子孫と置き換える（あなたは死のために不適当な人を選ぶことができるが、それは軽微な問題では集団の多様性を消滅させるかもしれない）。

フィットネスを評価して保存してから、その番号を今後再利用するだけで、1人につき1回だけフィットネスを評価してください。 Protip：新しい個人が作成されたときに評価されていないとフラグを立てて、最初に必要なときに評価する（この方法では、個人が作成されてから使用される前に無作為に選択されると、そのフィットネス）。

基本的な実装は非常に簡単ですが、Essentials of Metaheuristics（45-46ページ、電子書籍は無料で利用できます）をご覧ください。