如何解决什么是有效的非自适应人口规模调整方法？
我有一个非常简单的遗传算法问题，我想为此创建一个脚本来估计最小的“好”种群规模。当遗传算法使用此大小收敛 9/10 倍时，该种群大小是“好”的。我目前的做法如下：
1. Start with a small population size (n<10)
2. Run the GA ten times (or less,e.g. if it fails the first 2 tries already)
3. If 'good',proceed to step 4. If not 'good',multiply population with 2 and go to step 2.
这行得通，但似乎效率不高。此外，因为它总是从下方接近真正的“好”种群规模，所以它经常低估种群规模（即使我多次运行并取平均值）。
我正在寻找关于这种人口规模调整方法的文献，但我只能找到自适应人口规模调整方法（即，在运行期间改变人口规模）。有没有人知道像上面那样非自适应人口规模的好方法？
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