我正在使用一个遗传算法，我希望用它来进化图。你们知道当染色体是图时，如何应用交叉和变异吗？

或者，我是否遗漏了一种图的编码方式，可以让我对位字符串应用“常规”的交叉和变异？

非常感谢！任何帮助，即使与我的问题没有直接关系，我都很感激！

曼努埃尔

回答：

我喜欢Sandor的建议，即使用 Ken Stanley 的 NEAT 算法。

NEAT 旨在进化具有任意拓扑结构的神经网络，但这些基本上只是有向图。 在 NEAT 之前有很多方法可以进化神经网络，但 NEAT 最重要的贡献之一是它提供了一种在具有不同拓扑结构的两个网络之间进行有意义的交叉的方法。

为了实现这一点，NEAT 使用附加到每个基因的历史标记，以便在交叉过程中“对齐”两个基因组的基因（生物学家称之为联会）。 例如：

_{(来源: natekohl.net)}

（在此示例中，每个基因都是一个框，代表两个节点之间的连接。每个基因顶部的数字是该基因的历史标记。）

总结：基于历史标记对齐基因是一种在两个网络之间执行交叉的原则性方法，无需昂贵的拓扑分析。