Я столкнулся с проблемой выбора параметров, которую я хотел бы решить с помощью Генетического алгоритма (GA). Я должен выбрать не более 4 параметров из 3000 возможных. Использование представления бинарной хромосомы кажется естественным выбором. Функция оценки наказывает слишком много «выбранных» атрибутов, и если количество атрибутов приемлемо, оно затем оценивает выбор.Выбор разреженного параметра с использованием генетического алгоритма
Проблема в том, что в этих редких условиях ГА вряд ли может улучшить население. Ни средняя стоимость фитнеса, ни пригодность «худшего» человека не улучшаются в течение поколений. Все, что я вижу, - небольшое (даже крошечное) улучшение в счете лучшего человека, который, я полагаю, является результатом случайной выборки.
Кодирование проблемы с использованием индексов параметров также не работает. Это, скорее всего, связано с тем, что хромосомы являются направленными, тогда как проблема выбора не является (например, хромосомами [1, 2, 3, 4], [4, 3, 2, 1], [3, 2, 4, 1] и т. Д.)
Какое представление проблемы вы бы предложили?
P.S Если это имеет значение, я использую PyEvolve.
Вам понадобится быть более конкретным. Выбор модели (т. Е. Проблема выбора параметров) очень сложный. Ваш второй и третий абзацы подсказывают мне, что вы думаете, что не видите достаточного микширования (т. Е. Исследования пространства параметров). Это так? – leif
Да, это именно то, что я думаю –
«выберите не более 4 из 3000», похоже, не проблема GA, можете ли вы объяснить, что вы делаете немного больше. –