实值参数 (GA) 的变异算法介绍

实值参数 (GA, Real-Valued Genetic Algorithm) 是遗传算法的一种，用于针对实值参数进行优化。在实值参数的情况下，每个参数都可以取一定的连续值，而不是离散值，这使得传统的遗传算法不再适用，因为不能像离散参数一样直接进行交叉和突变操作。

为了克服这个问题，将泛化 GA 应用于实值参数优化。其中变异算法是 GA 中的一个关键组成部分，它用于引入随机性，从而在搜索空间中探索新的区域。下面将介绍实值参数的变异算法。

实值参数的变异

实值参数的变异涉及随机采样并在原始值上添加一些随机扰动。这种变异算法是一种常见的实现方法，可以适应各种搜索空间。 下面是实现变异的主要步骤：

1. 随机选择一个个体
2. 对个体的每个实值参数进行处理
3. 生成一个随机数并将其乘以一个调整系数 $\sigma$ ，然后将偏移值添加到当前的实值参数中。
4. 遍历所有实值参数并进行变异
5. 如果得到的个体更优，则将其保留，否则抛弃

下面是一个变异算法的Python代码示例：

def mutate(self, individual):
    for i in range(len(individual)):
        # Generate a random number and add it to the current real-valued parameter, with a scaling factor sigma
        mutation_value = np.random.normal(0, self.sigma)
        individual[i] += mutation_value
    return individual

在上述代码中，我们使用了 NumPy 库中的正态分布函数，从而生成一个偏移值。这个偏移值直接加到当前实值参数上，以生成变异个体。

总结

本文介绍了实值参数的变异算法，它是实值参数优化的关键组成部分。实值参数的变异算法通过在变异时添加随机扰动，从而在搜索空间中探索新的区域，从而提高搜索的效率。