我正在用 JavaScript 构建我的第一个遗传算法，参考了一系列的教程。

我正在构建一个比这个调度教程稍微简单的结构 http://www.codeproject.com/KB/recipes/GaClassSchedule.aspx#Chromosome8，但是我遇到了一个关于繁殖的问题。

我得到了一个由 60 个个体组成的种群，现在我挑选出最优秀的两个个体进行繁殖，然后随机选择几个其他个体与最优秀的两个个体进行繁殖。这样做难道不会很快导致亲本数量变得相当少吗？

我认为如果我将前两个结果与接下来的 20 个结果进行繁殖，我就不会在解决方案中取得多大进展。

这是正确的吗？有没有一种普遍接受的方法来做到这一点？

回答：

我这里有一个 JavaScript 遗传算法的例子 here。

你的方法存在的一个问题是，你总是让前 2 名个体交配，这会扼杀种群的多样性。这永远不会奏效，因为它太贪婪了，实际上你会适得其反，失去使用遗传算法的初衷。

这是我如何使用精英主义实现交配的（这意味着我保留了一定比例的未改变的最佳适应度个体，并随机地让所有其余的个体交配），我将让代码来说明问题：

// save best guys as elite population and shove into temp array for the new generationfor(var e = 0; e < ELITE; e++) {   tempGenerationHolder.push(fitnessScores[e].chromosome); }// randomly select a mate (including elite) for all of the remaining ones// using double-point crossover should suffice for this silly problem// note: this should create INITIAL_POP_SIZE - ELITE new individualzfor(var s = 0; s < INITIAL_POP_SIZE - ELITE; s++) {   // generate random number between 0 and INITIAL_POP_SIZE - ELITE - 1   var randInd = Math.floor(Math.random()*(INITIAL_POP_SIZE - ELITE));   // mate the individual at index s with indivudal at random index   var child = mate(fitnessScores[s].chromosome, fitnessScores[randInd].chromosome);   // push the result in the new generation holder   tempGenerationHolder.push(child);}

它有很好的注释，但是如果您需要任何进一步的指针，请询问（并且这里是 github 仓库，或者您可以在上面的 url 上查看源代码）。我多次使用这种方法（精英主义），对于基本场景，它通常效果很好。

希望这有帮助。