使用交叉遗传算子的优点和缺点是什么？

Question

比如我们有这个问题：

最大化函数 f(X) = X^2 ，其中 0 ≤ X ≤ 31

使用二进制编码，我们可以使用 5 位来表示个体。经过选择方法后，我们得到了遗传算子。

对于这个问题（或任何优化问题），以下的优点和缺点是什么：

• 交叉率高或低
• 使用 1 点交叉
• 使用multi-point交叉
• 使用均匀交叉

这是我到目前为止的想法：

• 高交叉率和 multi-point 交叉会降低具有良好适应性的 parents 的质量，并产生更差的后代
• 低交叉率意味着解决方案需要更长的时间才能收敛到某个最优值

Answer 1

很难给出一个好的答案，因为需要更多信息，这 5 位到底代表什么，但我试了一下：

• 高交叉率会导致下一代的基因组更加随机，因为会有更多的基因组是上一代基因组的混合体
• 较低的交叉率使上一代的基因组保持合适，尽管它降低了通过交叉操作产生非常合适的基因组的机会
• 如果 parents 不相似，则均匀交叉将创建与 parents 截然不同的基因组。如果它的 parents 和 相似，那么后代就会和它的 parents.
相似
• 使用 1 点交叉意味着后代基因组的多样性会降低，它们将与 parents.
非常相似
• 使用 multi-point 交叉基本上是 1 点和统一之间的混合，具体取决于点的数量。