また、適応遺伝的アルゴリズム（AGAS）を検討する必要があります。上記で概説したドラゴンフライGAのような典型的な遺伝的アルゴリズムには、クロスオーバー（PC）と突然変異の確率（PM）の確率が固定されていますが、アルゴリズムのPCとPMが母集団の特定のメトリックに基づいて変化するため、AGASは異なります。与えられた世代。

AGASと他のより単純な遺伝的アルゴリズムに比べて見られるかもしれない利点は、パラメーターが適切である場合、アルゴリズムが遺伝的多様性の減少に対してより持続可能になることです。これは、最適化が合理的なソリューションに収束する可能性を大幅に減らすガスの一般的な問題です。
You should also consider Adaptive Genetic Algorithms (AGAs). While typical Genetic Algorithms like the dragonfly GA that I outlined above have a fixed probability of crossover (pc) and probability of mutation (pm), AGAs are different because the pc and pm of the algorithm will change based on certain metrics of the population in a given generation.

The benefit you may find in AGAs versus other simpler genetic algorithms is that, if your parameters are suitable, your algorithm will be more sustainable against decreases in genetic diversity. This is a common problem in GAs that greatly reduce the chances that the optimization will ever converge to a reasonable solution.