Genetische Algorithmen und Evolu-tionsstrategien
Genetische Algorithmen und Evolu-tionsstrategien
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遗传算法与进化策略
DOI：
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发表时间：
1994
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
S. Feddersen
中科院分区：
文献类型：
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作者：
E. Schneburg;F. Heinzmann;S. Feddersen
(c)Sei I0 =（3，−5，9，8，−2，4）。Geben sie eine mögliche Startpopulation für einen EA mit Populationsgröße 5 und Zielfunktion f an.这是我最后一次找到向量最小值。请您自己使用EA的策略，只使用变异算子。突变可以通过一个I ′ ∈ N（I）来识别I ∈ P（t）。Welches Problem könnte beim Crossover bzw.两个人的重新组合来自P（t）auftreten？
(c) Sei I0 = (3,−5, 9, 8,−2, 4). Geben sie eine mögliche Startpopulation für einen EA mit Populationsgröße 5 und Zielfunktion f an. Der EA soll den zu I0 gehörenden sortierten Vektor Î als Minimum finden. Beschreiben Sie in eigenen Worten die übrigen Schritte des EA, der nur Mutation als Variationsoperator verwendet. Mutation sei dabei die Ersetzung von I ∈ P (t) durch ein zufälliges I ′ ∈ N(I). Welches Problem könnte beim Crossover bzw. Rekombination von zwei Individuen aus P (t) auftreten?