在典型的遗传算法中，根据种群中个体描述的熵值，是否有任何指导方针来估计达到收敛所需的世代数？

此外，我认为还需要考虑每代的子代数量和变异率，但目前我对调整这些参数的兴趣较小。

回答：

实际上，并没有以数学模型形式存在的具体指导方针，但人们在讨论参数设置和如何选择这些参数时会使用一些概念。其中一个概念是多样性，这与你提到的熵相似。另一个概念是选择压力，它决定了个体基于其相对适应度被选中的几率。

多样性和选择压力可以计算出每一代的值，但代际之间的变化非常难以估计。你还需要能够预测你的交叉和变异操作符的预期质量的模型，以便估计下一代的适应度分布。

最近在这些主题上已经发表了一些工作：* Chicano 和 Alba。2011。使用景观理论精确计算位翻转变异的期望曲线 * Chicano, Whitley 和 Alba。2012。均匀交叉的期望曲线的精确计算

你的问题是出于一般的研究兴趣，还是寻求实际的指导？