Abstrakt. Prestanda hos en genetisk algoritm (GA) är beroende av många faktorer: typen av crossover operatör, graden av crossover, graden av mutation, befolkningsstorlek, och den kodning som används är bara några exempel. För närvarande väljer GA-utövare empiriskt och väljer GA-parametrar tills de uppnår tillräcklig prestanda för ett givet problem. I detta dokument har vi isolerat en sådan parameter: crossover-operatören. Motiveringen till denna studie är att ge en adaptiv crossover operatör som ger bästa prestanda på en stor uppsättning problem. En ny adaptiv crossover operatör "selektiv crossover" föreslås och jämförs med två-punkts och enhetlig crossover på en problemgenerator där epistasis kan varieras och på fälla funktioner där bedrägeri kan varieras. Vi ger empiriska resultat som visar att selektiv crossover är effektivare än två-punkts och enhetlig crossover över en representativ uppsättning sökproblem som innehåller epistasis.
Denna crossover metod jämfördes med två typer av crossovers: två-punkts och enhetlig crossover, och resultaten visade att detta överträffade några av de andra metoderna REF ).
Selective Crossover in Genetic Algorithms: An Empirical Study
{'venue': 'PPSN', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}