关于遗传算法的评价函数的问题,求教高手!!!
遗传算法解决TSP问题时,计算函数的适应度的时候都是用这个函数:evalv(i)=alpha*(1-alpha).^(i-1);i:第i条染色体
evalv(i):该条染色体的适应度
alpha:评价函数eval(vi)=alpha*(1-alpha).^(i-1), 推荐0.04-0.2, alpha越大,则越择优复制进入下一代,alpha=0.1。
我想请教一下,这个函数是什么意思?
还有,alpha越大则越择优复制进入下一代,那么alpha就是表示的适应度嘛? 咋这么冷淡的啊?高手求教啊
页:
[1]