Parameters 神经网络算法或类似的方法，为使用遗传算法的应用程序找到合适的参数，从而缩短运行时间

我用Java开发了一个使用遗传算法的应用程序。我的应用程序需要如下参数：

 How many genes will be populate at first?
 How many genes will be killed after crossover and mutation?
 What will be the mutation rate?

我可以测试如下内容：

How long(milliseconds) does it take to find a solution.

如何找到好的值作为应用程序的参数。我的意思是，我将提供以下结果作为输入：

Genes to populate |  Genes to kill   |   Mutation rate   |   Result(milliseconds)
---------------------------------------------------------------------------------
50                        5                 16/1000                 146
50                        5                 16/1000                 208
50                        5                 16/1000                 1000
50                        5                 16/1000                 216
100                       5                 16/1000                 178
100                       5                 16/1000                 546
100                       5                 16/1000                 646
100                       5                 16/1000                 46
100                       5                 16/1000                 186
50                        10                16/1000                 346
50                        10                16/1000                 246
50                        10                16/1000                 546
50                        5                 34/1000                 746
50                        5                 34/1000                 186
50                        5                 34/1000                 196
50                        10                34/1000                 496
50                        10                34/1000                 23
50                        10                34/1000                 169

结果是随机的。我没有测试我的程序

在我运行该算法后（我想我会给出一个对我有利的结果时间，例如78毫秒），它会这样说：

You should use that parameters to get a result that takes 78 milliseconds:
Genes to populate |  Genes to kill   |   Mutation rate   
--------------------------------------------------------
34                        7                  24/1000        

PS1:还有一个问题，我应该采取什么策略来测试它。例如，只需更改一个参数，并对其进行多次测试，以及更改其他参数等（我试图给出我的示例值）或者测试一些值，找到一个参数，总是使用该参数，测试一个接一个变化的其他参数，找到另一个参数，使用这两个参数，一个接一个地变化另一个参数，继续这样做

PS2我也可以使用API或软件程序来查找它

编辑： 以下是我现在使用的变量及其值：

MAX_POPULATION_SIZE = 50;
HARD_WEIGHTS = {1,20,1,1,1,20,1};/* It means that I have 7 variables for this */
NUMBER_OF_GENES_TO_KILL = 5;
MUTATION_RATE = 100;
MAX_MUTATION_NUMBER = 1000;
/* Mutation rate is MUTATION_RATE/MAX_MUTATION_NUMBER */

---

我首先要得到一些参数组合的统计数据
（实际上，似乎可以尝试所有的组合——或者你有吗 更多参数？
那么直接的方法就是从 这些统计数据，如
{a，b，c}->{min，max，avg，dev}
（参数到度量值统计数据）
然后找到所需度量值对应的参数集

如果参数空间太大，则会更加复杂 完全枚举是不可能的。那你就得建造一个更小的 在收集足够的样本后，首先对参数空间进行近似 在任意点

更新：
它可以利用一些现有的工具。基本上是一样的 统计数据压缩器必须完成的任务。所以有可能做好准备 一个（二进制）表，包含N{metric；params}行以构建模型，然后是{metric；…} 部分行。然后，在处理所需的度量值之后，我们必须随机输入 数据传输到解码器（而不是有效的算术代码），它将根据累积的统计数据对“最可能”的参数组合进行解码。
最好的工具可能是paq8-
建议想法的一个简单演示是使用paq8压缩文本，然后 修改结尾附近的存档（引入错误）。从存档中解压的（损坏的）文件通常会在错误后包含生成的句子。
Paq8通常可以检测表中的行大小，但它的预测可能会在将来得到改进 在这种情况下，可以向表中添加带有特定表维度的.bmp标题