我正在进行一个有关遗传算法的毕业项目 - 具体来说是关于Dawkins Weasel类型的。 我已经完成了轮盘选择和锦标赛选择，还需要完成稳态选择，但我不确定它究竟是什么，而我在网上找到的参考资料都相当模糊。
有人知道稳态选择应该如何实现吗？ 任何指针都将非常棒。
非常感谢。
遗传算法 - 什么是稳态选择？
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- user522944
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属于 https://cs.stackexchange.com/ - jopasserat
1个回答
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通常情况下，遗传算法的运行被划分为几代 - 每一代都会通过选择和繁殖过程来替换所有（或至少大多数）个体。在稳态遗传算法中，您每次只替换少量个体。
使用标准的选择技术来选择父母以产生这些少量后代。然后随机选择相同数量的个体，将它们杀死，并用后代替换它们（您可以选择不适合的个体进行淘汰，但这可能会在非平凡问题中消除种群多样性）。
每个个体应该仅评估一次适应度 - 在评估适应度之后，保存它并在未来重复使用该数字。专业提示：当创建一个新的个体时，将其标记为未评估状态，然后在需要时首次对其进行评估（这样，如果创建了一个个体，然后在使用之前随机选择了死亡，您就不会花费时间来评估它的适应度）。
基本实现应该相当简单，但您可以查看元启发式的基本要素（第45-46页，电子书可免费获取）。
使用标准的选择技术来选择父母以产生这些少量后代。然后随机选择相同数量的个体，将它们杀死，并用后代替换它们（您可以选择不适合的个体进行淘汰，但这可能会在非平凡问题中消除种群多样性）。
每个个体应该仅评估一次适应度 - 在评估适应度之后，保存它并在未来重复使用该数字。专业提示：当创建一个新的个体时，将其标记为未评估状态，然后在需要时首次对其进行评估（这样，如果创建了一个个体，然后在使用之前随机选择了死亡，您就不会花费时间来评估它的适应度）。
基本实现应该相当简单，但您可以查看元启发式的基本要素（第45-46页，电子书可免费获取）。
- Joel Rein
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