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楼主 |
发表于 2019-3-2 09:36:40
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Population size、Reproduction ratio、Mutation probability、
Max. number of generation都是遗传算法的基本概念,请自行百度。
了解genetic algorithm局部最优、全局最优、发散的概念。
在无全局最优的情况下,局部最优既是全局最优,例如以最短计算时长为目标的优化,由于计算时长不可能为0,只能无限接近,故结果只有局部最优。
Mutation amplitude是AMESim针对特定个体的参数附加的噪声参数,取值范围0~1.此值接近于1则计算时间增加,AMESim将试图使得结果接近全局最优,此值接近于0,则收敛过程加快,但有可能陷入局部最优。
seed,遗传算法中需要随机数产生函数产生变异等步骤,AMESim使用 pseudo-random number generator(伪随机数生成器)产生随机数,不改变任何参数的情况下,两次运行相同的study,则得到结果相同,建议每次运行时改变seed值,目前来看应该是此值任取,欢迎讨论。
AMESim给出了经验公式,用于设定遗传算法参数
应根据参数数量选择总体大小。实验表明,Population size>=4.5*(优化参数个数),往往会产生很好的效果。
高Reproduction ratio往往导致快速收敛,但也可能导致局部收敛。50%到85%之间的繁殖率通常能产生很好的效果。
number of generation建议大于10.
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