對於不同問題以上變異可能是較大的變異也可能是較小的變異，比如，inversion對於鄰接關係是較小的變異，而對於絕對位置和相對位置關係卻是很大的變異。乙個變異應該是具有較小的變化，這樣才能有平滑的適應度變化。
[1]alberto moraglio. 2007. towards a geometric unifification of evolutionary algorithms
. phd dissertation, department of computer science, university of es***, 392.
swap
swap sequence mutation
local hillclimbing
scramble techniques
exchange mutation (em)
inversion mutation (ivm)
displacement mutation (dm)
insertion mutation (ism)
****** inversion (sim)
scramble mutation (sm)
dpso中的slide and reverse operators
greedy sub tour mutation (gstm)
neighborhood operators (rs, ri, rss, ris, rrs, rrss, rris)
transformation operators
[1]y. h. lee, k. bhaskaran, and m. pinedo. a heuristic to minimize the total weighted tardiness with sequence-dependent setups. iie transactions
, 29:45–52, 1997.
遺傳演算法 變異演算法
遺傳演算法系列 4 變異演算法 在基因交叉之後產生的子代個體，其變數可能以很小的概率或者步長發生轉變，這個過程稱為變異 mutation 如果進化的目標函式極值是單峰值的，那麼，將變異概率p設定為種群數量n的倒數是乙個比較好的選擇。如果變異概率很大，那麼整個搜尋過程就退化為乙個隨機搜尋過程。所以，比...
遺傳演算法的交叉變異操作雜記
100個個體,交叉概率為0.1,並不代表交叉個體數為10個.這是乙個概率問題.另外,交叉概率一般會取0.5 1這個範圍內,0.1未免有點小.自適應的遺傳演算法,一般在迭代初期會有較大的交叉概率,越往迭代後期,交叉概率越小.而變異概率則相反.標準的交叉如下 假設六個個體的編號為從1至6，兩兩配對共分為...
python遺傳演算法 Python 遺傳演算法實現
關於遺傳演算法 遺傳演算法是仿照自然界中生物進化而產生的一類優化演算法。個人感覺遺傳演算法簡單粗暴，適應性廣。關於遺傳演算法的介紹網上有很多了，這裡按照我自己的理解簡單概括一下。編碼解碼，將待優化的引數編碼為dna序列，最簡單直接的為二進位制編碼 即有兩種鹼基的dna鏈 生成隨機初代 選擇，適應度 ...