一般建议的取值范围是 20-100。
（2）终止进化代数G 。
遗传算法不同于传统优 。

【智能|智能控制题目及解答】36、化算法 ， 它很难有明确的搜索终止准则（特别是对于非数值优化问题） ， 于是通常需指定一个终止进化代数来终止算法 ， 一般设G为100,1000 。
一般来说 ， 事先指定G通常只能找到给定问题的在给定时限内所能寻求的相对满意解 ， 但不一定是问题的最优解或较高精度的近似解 。
为了获得较高精度解 ， 通常可依据种群适应度的稳定情况来实时调整G的设置 。
（3）交叉概率Pc 。
在遗传算法中交叉算子被认为是主要搜索算子 ， 因而一般取较大值 。
一般说 ， 较大的Pc容易破坏群体中已形成的优良模式 ， 是搜索的随机性太大 ， 而较小的Pc使发现新个体（特别是优良新个体）的速度太慢 。
一般建议的取值范围是 0.4 -0.99 。
另外 ， 比较理想的的方式是非一致地使用交叉概率 ， 例如在遗传算法的前期使用较大的Pc ， 后期降低Pc以保留优良个体 。
（4）变异概率 Pm。
较大的变异概率 Pm 使遗传算法在整个搜索空间中大步跳跃 ， 而小的变异概率使遗传算法聚焦于特别区域作局部搜索 。
一般在不使用交叉算子的情形（演化策略算法 ， 进化程序算法） ， 变异算子作主要搜索算子 ， Pm取较大值（0.4 1）而在与交叉算子联合使用的情形（遗传算法） ， Pm 通常取较小值（0.0001 0.5） 。
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标题：智能|智能控制题目及解答( 七 )