当 none 种群成员服从时，如何处理遗传算法中的约束？
How to deal with a constraint in Genetic Algorithm when none of the population members obeys it?
我的目标是应用 GA 找到最佳位置以在 2D 平面中放置多个圆（直径相等），使得没有两个圆的距离小于特定距离。如果约束被打破，我通过将适应度函数设置为 -1 来解释邻近约束，但问题是 none 随机生成的初始种群遵循邻近约束，从而使所有成员的适应度为 -1。
通过谷歌搜索，我发现如果飞机被分成具有间隙大小的网格我不会有这个问题，但我担心它会错过很多潜在的解决方案。有没有一种方法可以合并邻近约束，或者我应该使用网格？
不是随机的，而是从具有约束的随机解决方案开始。生成一个圈，然后为下一个圈找到可行的space，创建第二个圈并继续直到生成整代。
我的目标是应用 GA 找到最佳位置以在 2D 平面中放置多个圆（直径相等），使得没有两个圆的距离小于特定距离。如果约束被打破，我通过将适应度函数设置为 -1 来解释邻近约束，但问题是 none 随机生成的初始种群遵循邻近约束，从而使所有成员的适应度为 -1。
通过谷歌搜索，我发现如果飞机被分成具有间隙大小的网格我不会有这个问题，但我担心它会错过很多潜在的解决方案。有没有一种方法可以合并邻近约束，或者我应该使用网格？
不是随机的，而是从具有约束的随机解决方案开始。生成一个圈，然后为下一个圈找到可行的space，创建第二个圈并继续直到生成整代。