我开始实现自己的遗传算法，现在正处于决定如何为新一代选择父母的阶段。我做了一些阅读，似乎有许多不同的方法可以选择。

我知道各种选择技术（锦标赛、轮盘赌），但我找不到的信息是确切地选择多少父母。

我将处理的初始种群大小将在50到75个个体之间。我在考虑或许选择一半的种群作为下一代，这样每一代种群都会减少一半，但我不确定这是否是最佳途径。

任何建议都将非常有帮助。

回答：

我在硕士学位研究中修了一门遗传算法课程。

正如@et_l 正确所说，种群通常应该在每次迭代中保持相同的大小，因此你希望每一代的解决方案越来越少（如你所说，种群减少一半）是没有意义的。50到75的种群也非常小。我建议你的种群至少要有100个解决方案。

选择多少父母完全取决于你。你可以选择整个种群，或者只选择少数几个。父母的数量通常只影响你的种群会多快收敛到一个单一的解决方案。一般来说，你选择的父母越少，你的收敛速度就越快。

现在假设（例如）你选择了种群中排名前10的解决方案作为下一代的父母。你杀死种群中的其他90个个体，只保留前10个。（请注意，关于杀死多少个体也有不同的变体，这并不总是需要是那些没有进入前列并成为父母的部分。）

接下来，你将10个父母结合起来创建新的解决方案。有许多方法可以结合。在这一步，重要的是将你的种群恢复到初始大小，即100。你可以选择在新一代中保留你的10个父母，或者也杀死他们，拥有一个完全由10个父母结合成的100个孩子组成的种群，而不是一个由10个父母+90个孩子组成的种群。

可选地，你现在也可以对你的新种群进行一些变异，以获得更广泛的解决方案。你是否这样做完全取决于你，我建议你对此进行实验，看看这可能会产生什么样的效果。如果你选择包括变异，通常只有你种群的一小部分应该发生变异。

最后，你有了新的种群，如果你愿意，可以开始另一轮迭代。继续进行迭代，直到你在种群中得到满意的解决方案。

我希望我已经清楚地说明了实现遗传算法的方法有很多，需要一些实验来找出哪种实现方式最适合你的特定问题。