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THE QUASISPECIES REGIME FOR THE SIMPLE GENETIC ALGORITHM WITH ROULETTE WHEEL SELECTION

机译:轮盘赌轮选择简单遗传算法的Quasispecies制度

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摘要

We introduce a new parameter to discuss the behavior of a genetic algorithm. This parameter is the mean number of exact copies of the best-fit chromosomes from one generation to the next. We believe that the genetic algorithm operates best when this parameter is slightly larger than 1 and we prove two results supporting this belief. We consider the case of the simple genetic algorithm with the roulette wheel selection mechanism. We denote by l the length of the chromosomes, m the population size, pC the crossover probability, and pM the mutation probability. Our results suggest that the mutation and crossover probabilities should be tuned so that, at each generation, the maximal fitness multiplied by (1 - pC)(1 - pM)(l) is greater than the mean fitness.
机译:我们介绍了一个新参数来讨论遗传算法的行为。 此参数是从一代到下一个代的最佳染色体的精确副本的平均数量。 我们认为,当该参数略大于1时,遗传算法运行最佳,我们证明了两个支持这种信念的结果。 我们考虑使用轮盘赌轮选择机制简单遗传算法的情况。 我们表示L染色体的长度,M人口大小,PC交叉概率和PM突变概率。 我们的研究结果表明,应调整突变和交叉概率,使得在每一种代时,最大适应度乘以(1 - PC)(1 - PM)(1)大于平均适应度。

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