遺傳演算法 - 種群

種群是當前代中解的一個子集。它也可以定義為一組染色體。在處理 GA 種群時，需要注意以下幾點：

• 應保持種群的多樣性，否則可能會導致早熟收斂。

• 種群規模不應過大，因為它會導致 GA 速度變慢，而較小的種群可能不足以形成良好的交配池。因此，需要透過試錯來確定最佳的種群規模。

種群通常定義為一個二維陣列 - **種群規模，x 大小，染色體大小**。

種群初始化

在 GA 中初始化種群主要有兩種方法。它們是：

• **隨機初始化** - 用完全隨機的解填充初始種群。

• **啟發式初始化** - 使用已知的啟發式演算法填充初始種群。

據觀察，不應使用啟發式演算法初始化整個種群，因為它會導致種群具有相似的解並且多樣性非常低。實驗觀察表明，隨機解是推動種群達到最優性的關鍵。因此，在啟發式初始化中，我們只用幾個好的解來填充種群，其餘部分則用隨機解填充，而不是用基於啟發式的解填充整個種群。

還觀察到，在某些情況下，啟發式初始化只會影響種群的初始適應度，但最終，導致最優性的是解的多樣性。

種群模型

兩種廣泛使用的種群模型：

穩態

在穩態 GA 中，我們在每次迭代中生成一個或兩個後代，它們替換種群中的一個或兩個個體。穩態 GA 也稱為**增量 GA**。

代際

在代際模型中，我們生成 'n' 個後代，其中 n 是種群規模，並在迭代結束時用新的種群替換整個種群。