遗传算法中的交叉概率

Ⅰ 遗传算法交叉概率设置不同的值，对结果会有什么影响

交叉概率最好不要设置为1，一般情况是0.5~0.95。
如果设置为1，那么每一个个体都要参与交叉，就很有可能会破坏优秀个体的结构，
从而失去某些优秀基因。

Ⅱ 遗传算法的交叉概率有计算公式吗

固定交叉概率：0.9-0.97之间取；

自适应交叉概率计算公式之一：

还有其它的自适应计算公式，多看文献就知道了。

Ⅲ 遗传算法交叉和变异概率怎么选择

第一种是定值，一般而言，交叉概率在0.9-0.97之间任取，变异概率在0.1-0.001之间任取；
第二种是自适应取，按交叉或变异个体的适应度值以及当代的平均适应度值计算，每代的个体都不一样，相关公式可以查资料得到。

Ⅳ 在遗传算法中如果个体有100个，交叉概率为0.1，则交叉个体数为10。但现在采用自适应的交叉概率，

100个个体，交叉概率为0.1，并不代表交叉个体数为10个。这是一个概率问题。
另外，交叉概率一般会取0.5-1这个范围内，0.1未免有点小。
自适应的遗传算法，一般在迭代初期会有较大的交叉概率，越往迭代后期，交叉概率越小。
而变异概率则相反。

Ⅳ 在遗传算法中，什么是交叉概率

交叉的目的是为了产生新的解.
了解了目的,就好理解了.
从解集中以一定概率来选取两个解,进行交叉以便产生新的解,这个概率就是交叉概率.
但要注意,交叉概率太大的话,就失去意义了,就变成随机算法了；太小的话,收敛太慢.通常的做法是采用自适应的方法.

Ⅵ 遗传算法，交叉概率，和变异概率，选择，通常在多少值，合适

这几个操作的概率是相互独立的，并不要求和为1。
选择操作中的概率，以轮赌法为例，概率只反映了个体被选择到的可能性，与个体的适应度大小有关，一般是适应度越大，对应轮赌法中的概率值越大。
交叉操作中的概率是用于判定两个个体是否进行交叉操作，一般都会大于0.9。
变异操作的概率是允许少数个体存在变异情况，以避免限入局部最优解，其值一般都在0.1以下。

Ⅶ 请问，遗传算法中的交叉编译概率在编写子函数时为啥要在rand(1)小于概...

遗传算法中的交叉变异概率在编子函数时，应该是rand(1)产生的随机数小于交叉率pc,或交叉率pm才能进行交叉变异操作。
因为遗传算法中，交叉变异操作是以一定的交叉率pc和一定的变异率pm执行的。所以首先选择参与交叉或变异操作的个体进入到交配池，选择过程是随机选择的，即满足rand(1)
<pc或rand(1)
<pm才被选择