在遗传算法中，如何处理函数约束的二进制表示？
in genetic algorithm, How to deal with binary representation of constraints of functions?
例如0<=x<=31，31的二进制形式的长度为5，因为31=11111以2为底。
但是，如何处理，比如0<=x<=25，如果我保持长度为5，可能会生成11110(30)这样的数字，超过11001(25)。
我想知道是否有可以解决此问题的映射。
非常感谢！
如果我没理解错的话，你是在问如何处理超出你的限制的自动生成的解决方案。在这种情况下，您有多种选择，首先，您可以简单地杀死这些无效的解决方案并生成更多解决方案，直到一个符合您的约束。更好的选择是在指定范围内规范化所有值，例如0 到 31 或 0 到 64 等等
我在这个例子的 Evaluate Fitness 函数中有一个这种规范化的例子。
http://johnnewcombe.net/blog/gaf-part-2/
该代码基于 .Net 的遗传算法框架，但该技术可应用于任何库或自行开发的算法。
例如0<=x<=31，31的二进制形式的长度为5，因为31=11111以2为底。 但是，如何处理，比如0<=x<=25，如果我保持长度为5，可能会生成11110(30)这样的数字，超过11001(25)。 我想知道是否有可以解决此问题的映射。 非常感谢！
如果我没理解错的话，你是在问如何处理超出你的限制的自动生成的解决方案。在这种情况下，您有多种选择，首先，您可以简单地杀死这些无效的解决方案并生成更多解决方案，直到一个符合您的约束。更好的选择是在指定范围内规范化所有值，例如0 到 31 或 0 到 64 等等
我在这个例子的 Evaluate Fitness 函数中有一个这种规范化的例子。
http://johnnewcombe.net/blog/gaf-part-2/
该代码基于 .Net 的遗传算法框架，但该技术可应用于任何库或自行开发的算法。