遺傳演算法 - 終止條件

遺傳演算法的終止條件對於確定 GA 執行何時結束非常重要。據觀察，最初，GA 透過每隔幾次迭代提出更好的解決方案而發展得非常快，但這往往在後期階段飽和，此時改進非常小。我們通常希望滿足一個終止條件：我們的解決方案接近最優值，在執行結束時。

通常，我們保留以下終止條件之一 −

• 當種群中的改進在 X 次迭代中沒有發生時。
• 當我們達到絕對的世代數時。
• 當目標函式值達到某個預定義的值時。

例如，在遺傳演算法中，我們保留一個計數器，用於跟蹤其中未發生種群改進的世代。最初，我們將此計數器設定為零。每次我們未生成比種群中的個體更好的後代時，我們就增加計數器。

但是，如果任何一個後代的適應度較高，那麼我們將計數器重置為零。當計數器達到預定值時，演算法終止。

與 GA 的其他引數類似，終止條件也很特定於問題，GA 設計者應嘗試各種選項，找出最適合其特定問題的選項。