理想情况下，我应该在稳态选择过程中杀死群体中的多少条染色体？
Ideally how many chromosomes in the population should I kill during steady state selection?
根据书 Essentials of Metaheuristics and this Stack Overflow thread，我应该 select parent 人口中的染色体，我应该杀死这些染色体，以便为新染色体腾出空间。我的问题是根据你的经验，理想情况下我应该杀死多少，比如说我的人口规模是 100？或者如果我的人口规模是 50 人怎么办？
注意：我还假设 number of offspring == number of parents to kill
这个问题没有真正的 "right answer"，因为 GA 通常用于具有大搜索空间的极其复杂的问题。虽然您所做的假设是有效的（尽管很自然地，有空间来试验 grow/shrink 随着时间的推移人口的机制），但回答您的问题的唯一方法是试验 - 设置许多不同的副本您的系统，使用相同的适应度函数，并查看哪些最适合哪些设置。
我会从一两个 children 和固定的人口规模 (1) 开始。
稳态总体通常会出现早熟收敛问题，因此您应该使用一些技术来限制该问题。
一些简单的想法是：
- 尝试 tournament selection 低选择压力（即使 2 个人也足够）
- 使用一个elitism-related参数来控制替换概率
- 不要随机替换个人。 Child 与其两个 parents（"family competition" 算法）之一竞争。
(1) 至少一开始是这样。有很多论文描述了可变规模人口的优势，但他们引入了各种参数，这些参数更难调整，需要更多的努力。
例如"Genetic Algorithm with Variable Population Size"（阿拉伯人）每个人都有年龄和寿命。
这取决于您的算法在每一代中产生多少后代。
例如，你有 m parents 个你称之为 chromosomes.And 的个体，你会产生 n 个后代。现在你有 m+n 个人，你应该保持你的人口规模不变。所以你需要selectn个人去杀。一般可以选择最差的n个人杀掉。
根据我的经验，m 等于 n。
根据书 Essentials of Metaheuristics and this Stack Overflow thread，我应该 select parent 人口中的染色体，我应该杀死这些染色体，以便为新染色体腾出空间。我的问题是根据你的经验，理想情况下我应该杀死多少，比如说我的人口规模是 100？或者如果我的人口规模是 50 人怎么办？
注意：我还假设 number of offspring == number of parents to kill
这个问题没有真正的 "right answer"，因为 GA 通常用于具有大搜索空间的极其复杂的问题。虽然您所做的假设是有效的（尽管很自然地，有空间来试验 grow/shrink 随着时间的推移人口的机制），但回答您的问题的唯一方法是试验 - 设置许多不同的副本您的系统，使用相同的适应度函数，并查看哪些最适合哪些设置。
我会从一两个 children 和固定的人口规模 (1) 开始。
稳态总体通常会出现早熟收敛问题，因此您应该使用一些技术来限制该问题。
一些简单的想法是：
- 尝试 tournament selection 低选择压力（即使 2 个人也足够）
- 使用一个elitism-related参数来控制替换概率
- 不要随机替换个人。 Child 与其两个 parents（"family competition" 算法）之一竞争。
(1) 至少一开始是这样。有很多论文描述了可变规模人口的优势，但他们引入了各种参数，这些参数更难调整，需要更多的努力。
例如"Genetic Algorithm with Variable Population Size"（阿拉伯人）每个人都有年龄和寿命。
这取决于您的算法在每一代中产生多少后代。
例如，你有 m parents 个你称之为 chromosomes.And 的个体，你会产生 n 个后代。现在你有 m+n 个人，你应该保持你的人口规模不变。所以你需要selectn个人去杀。一般可以选择最差的n个人杀掉。
根据我的经验，m 等于 n。