genetic-algorithm - 什么是有效的非自适应人口规模调整方法？

Question

我有一个非常简单的遗传算法问题，我想为此创建一个脚本来估计最小的“好”人口规模。当遗传算法使用这个大小收敛 9/10 倍时，这个种群大小是“好的”。我目前的做法如下：

1. Start with a small population size (n<10)
2. Run the GA ten times (or less, e.g. if it fails the first 2 tries already)
3. If 'good', proceed to step 4. If not 'good', multiply population with 2 and go to step 2.

这有效，但似乎效率不高。此外，因为它总是从下面接近真正的“好”人口规模，所以它经常低估人口规模（即使我多次运行它并平均结果）。

我正在寻找关于这种人口规模调整方法的文献，但我只能找到自适应人口规模调整方法（即，在运行期间改变人口）。有谁知道像上面那样进行非自适应人口规模调整的好方法？

标签： genetic-algorithmestimationsizingpopulation