Algorithm 遗传算法：初始种群大小为N的一个例子

我了解遗传算法的重要组成部分，例如适应度、选择方法、变异、交叉等。但我从来没有看到过一个例子，说明下一代如何保持与上一代相同的大小

可能因此，我尝试编写的所有代码都导致我的解决方案陷入局部极小值

例如，假设初始人口是100人。有人能告诉我下一代如何保持100码的具体分类吗？（我知道有很多方法可以做到这一点，但有一种方法可以让我走上正轨）

e、 g

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非常感谢。

有几种策略可以将人口规模保持在固定值。例如，您可以首先将后代添加到整个种群中，评估新个体，然后根据适应度值对种群进行排序，并继续杀死最差的个体，直到达到所需的大小。这种方法在文献中被称为“mu+lambda”（因为mu通常用于表示种群大小，lambda表示每一代产生的后代的大小）

在伪代码中：

1. Generate initial population (size mu)
2. Evaluate initial population
3. Choose parent individuals and produce offspring (size lambda)
4. Evaluate offspring, then add offspring to population
5. Sort population (now of size mu+lambda) by fitness value
6. Kill the worst individuals until population is again of size mu
7. Unless a termination condition is satisfied, goto 3

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文献中还有其他的解决方案：另一个流行的选择是“mu，lambda”，即一个固定的人口部分被后代所取代，无论其价值如何，但我认为最好从“mu+lambda”开始策略，然后看看它是否适合您的问题。

有几种策略可以将人口规模保持在固定值。例如，您可以首先将后代添加到整个种群中，评估新个体，然后根据适应度值对种群进行排序，并继续杀死最差的个体，直到达到所需的大小。这种方法在文献中被称为“mu+lambda”（因为mu通常用于表示种群大小，lambda表示每一代产生的后代的大小）

在伪代码中：

1. Generate initial population (size mu)
2. Evaluate initial population
3. Choose parent individuals and produce offspring (size lambda)
4. Evaluate offspring, then add offspring to population
5. Sort population (now of size mu+lambda) by fitness value
6. Kill the worst individuals until population is again of size mu
7. Unless a termination condition is satisfied, goto 3

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文献中还有其他的解决方案：另一个流行的选择是“mu，lambda”，即一个固定的人口部分被后代所取代，无论其价值如何，但我认为最好从“mu+lambda”开始策略，然后看看它是否适合您的问题。

有几种策略可以将人口规模保持在固定值。例如，您可以首先将后代添加到整个种群中，评估新个体，然后根据适应度值对种群进行排序，并继续杀死最差的个体，直到达到所需的大小。这种方法在文献中被称为“mu+lambda”（因为mu通常用于表示种群大小，lambda表示每一代产生的后代的大小）

在伪代码中：

1. Generate initial population (size mu)
2. Evaluate initial population
3. Choose parent individuals and produce offspring (size lambda)
4. Evaluate offspring, then add offspring to population
5. Sort population (now of size mu+lambda) by fitness value
6. Kill the worst individuals until population is again of size mu
7. Unless a termination condition is satisfied, goto 3

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文献中还有其他的解决方案：另一个流行的选择是“mu，lambda”，即一个固定的人口部分被后代所取代，无论其价值如何，但我认为最好从“mu+lambda”开始策略，然后看看它是否适合您的问题。

有几种策略可以将人口规模保持在固定值。例如，您可以首先将后代添加到整个种群中，评估新个体，然后根据适应度值对种群进行排序，并继续杀死最差的个体，直到达到所需的大小。这种方法在文献中被称为“mu+lambda”（因为mu通常用于表示种群大小，lambda表示每一代产生的后代的大小）

在伪代码中：

1. Generate initial population (size mu)
2. Evaluate initial population
3. Choose parent individuals and produce offspring (size lambda)
4. Evaluate offspring, then add offspring to population
5. Sort population (now of size mu+lambda) by fitness value
6. Kill the worst individuals until population is again of size mu
7. Unless a termination condition is satisfied, goto 3

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文献中还有其他的解决方案：另一个流行的选择是“mu，lambda”，即一个固定的人口部分被后代所取代，无论其价值如何，但我认为最好从“mu+lambda”开始策略，然后查看它是否适合您的问题。

一个非常简单且易于实现的方法称为，它将确保总体规模保持不变。

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一个非常简单且易于实现的方法是调用将确保总体大小保持不变。

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谢谢！我会尝试使用这个策略，看看我会怎么做。谢谢！我会尝试使用这个策略，看看我会怎么做。谢谢！我会尝试使用这个策略，看看我会怎么做。谢谢！我会尝试使用这个策略，看看我会怎么做。