遗传算法交叉率

‘壹’ 遗传算法的交叉概率有计算公式吗

固定交叉概率：0.9-0.97之间取；

自适应交叉概率计算公式之一：

还有其它的自适应计算公式，多看文献就知道了。

‘贰’ 遗传算法的交叉概率设置为1会有什么不好的地方，一般

交叉概率最好不要设置为1，一般情况是0.5~0.95。
如果设置为1，那么每一个个体都要参与交叉，就很有可能会破坏优秀个体的结构，
从而失去某些优秀基因。

‘叁’ 遗传算法交叉和变异概率怎么选择

第一种是定值,一般而言,交叉概率在0.9-0.97之间任取,变异概率在0.1-0.001之间任取；
第二种是自适应取,按交叉或变异个体的适应度值以及当代的平均适应度值计算,每代的个体都不一样,相关公式可以查资料得到.

‘肆’ 简要说明遗传算法中交叉和变异概率是如何设定的

遗传算法中的选择、交叉和变异都是随机操作，而不是确定的精确规则。这说明遗传算法是采用随机方法进行最优解搜索，选择体现了向最优解迫近，交叉体现了最优解的产生，变异体现了全局最优解的复盖。

‘伍’ 在遗传算法中，什么是交叉概率

交叉的目的是为了产生新的解.
了解了目的,就好理解了.
从解集中以一定概率来选取两个解,进行交叉以便产生新的解,这个概率就是交叉概率.
但要注意,交叉概率太大的话,就失去意义了,就变成随机算法了；太小的话,收敛太慢.通常的做法是采用自适应的方法.

‘陆’ 遗传算法交叉和变异概率怎么选择

第一种是定值，一般而言，交叉概率在0.9-0.97之间任取，变异概率在0.1-0.001之间任取；
第二种是自适应取，按交叉或变异个体的适应度值以及当代的平均适应度值计算，每代的个体都不一样，相关公式可以查资料得到。

‘柒’ 遗传算法交叉和变异概率怎么选择

第一种是定值,一般而言,交叉概率在0.9-0.97之间任取,变异概率在0.1-0.001之间任取；
第二种是自适应取,按交叉或变异个体的适应度值以及当代的平均适应度值计算,每代的个体都不一样,相关公式可以查资料得到.

‘捌’ 遗传算法交叉概率设置不同的值，对结果会有什么影响

交叉概率最好不要设置为1，一般情况是0.5~0.95。
如果设置为1，那么每一个个体都要参与交叉，就很有可能会破坏优秀个体的结构，
从而失去某些优秀基因。

‘玖’ 遗传算法各代种群中是否都要进行交叉和变异还是有时候只交叉不变异交叉率和变异率的作用如何体现

每代种群都要按交叉率和变异率来判断是否需要进行交叉和变异，一般情况下是先从种群中用选择方法选出部分个体，然后再按交叉率和变异率来判断是否进行交叉和变异。交叉率一般较大，接近1，变异率一般较小，小于0.5。故多数情况下，交叉的作用更明显，而变异只是小概率事件。 具体可以参考：