遺傳算法的編碼方法有幾種？遺傳算法用于約束優(yōu)化，一般有以下幾種方法。方法1首先設(shè)計(jì)編碼規(guī)則，使解編碼只能在可行域內(nèi)。一個(gè)典型的例子是用遺傳算法對(duì)實(shí)數(shù)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，它會(huì)給出上界和下界，然后不管對(duì)什么樣的

遺傳算法的編碼方法有幾種？

遺傳算法用于約束優(yōu)化，一般有以下幾種方法。方法1首先設(shè)計(jì)編碼規(guī)則，使解編碼只能在可行域內(nèi)。一個(gè)典型的例子是用遺傳算法對(duì)實(shí)數(shù)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，它會(huì)給出上界和下界，然后不管對(duì)什么樣的染色體進(jìn)行解碼，它都會(huì)在這兩個(gè)界之間。方法2設(shè)計(jì)合理的交叉算子和變異算子，使得在滿足這些算子特征的前提下，算子操作后的染色體也在可行域內(nèi)。這種方法需要一定的智能思考，需要注意算子本身的特點(diǎn)。如果不小心，算法的搜索區(qū)域就會(huì)被錯(cuò)誤地縮小，導(dǎo)致效果不佳。一個(gè)典型的例子是TSP問題的經(jīng)典解，見Goldberg和lingel，等位基因，位點(diǎn)和旅行商問題，1985。方法3罰函數(shù)法。萬(wàn)能的方法。但罰函數(shù)過多或過嚴(yán)會(huì)導(dǎo)致效果不佳。方法4在變異/交叉后增加判斷語(yǔ)句，判斷是否滿足約束條件。如果沒有，有兩種策略：超出邊界的策略放在邊界上。（粒子群優(yōu)化經(jīng)常這樣做）或超出邊界，重新初始化。這通常是在差分進(jìn)化算法中完成的https://github.com/guofei9987/scikit-opt

有蟻群算法和遺傳算法,用哪種方法更能通俗易懂,容易讓人明白？

說實(shí)話，這兩種方法都是智能仿生算法，比普通算法稍微復(fù)雜一些。

我不知道您想解決什么優(yōu)化問題，但我建議您使用遺傳算法。

遺傳算法比蟻群算法應(yīng)用更廣泛，也有更多的人知道它。

蟻群算法更適合于求解路由問題、旅行商問題等。