Xåp*_* - 8 optimization evolutionary-algorithm
决策问题不适用于进化算法,因为无法优化/演化简单的正确/错误适应度量.那么,将决策问题转换为优化问题的方法/技术是什么？
例如,我目前正在研究一个问题,即个人的适应性在很大程度上取决于它产生的输出.根据基因的排序,个体要么不产生输出,要么产生完美的输出 - 没有"介于两者之间"(因此,没有爬山).个体基因排序的一个小变化会对个体的适应性产生巨大影响,因此使用进化算法基本上等于随机搜索.
如果你知道的话,一些文献参考会很好.
应用于多项输入并检查正确答案的百分比。
诚然，正确/错误的适应度测量不能朝着更正确的方向发展，但算法仍然可以将可变函数应用于产生正确或错误决策所需的任何输入。因此，你不断改变算法，对于算法的每个改变版本，你将其应用于 100 个不同的输入，然后检查其中有多少是正确的。然后，您选择那些比其他算法给出更正确答案的算法。谁知道呢，最终你可能会看到一个能让他们一切顺利的人。
没有文献参考，我只是想出来的。