如何解决遗传算法中有哪些交叉方法？
这是我要举的一个很小的例子：
假设我的人口为4。现在，让我根据他们的适应度对它们进行排序，然后决定删除最后2个（因此我的人口为2）。现在，我需要恢复到原始大小，但首先必须创建后代。
让我说一下：（不是用任何特定语言编写的）
population = [[2.2],[49.7],[34.1],[25.39]] //original population,I would run this under a fitness function
sortedPopulation = [[49.7],[25.39],[2.2],[34.1]] //sorted population based upon their fitness
best = [[49.7],[25.39]] //updated population with the last 2 elements being dropped (because they are the 2 worst)
在这一点上，我试图弄清楚如何跨界并创造后代。在后代之后，我将生成更多的Doubles，以恢复到原来的人口规模（我已经知道该怎么做）。有哪些交叉方式？交叉的结果实际上是什么样的？
我还想确保有一种方法可以适用于总体元素中的任何＃个元素。 例如，如果每个元素都是2个double，那么我将如何从像这样的东西中产生后代：
best = [[3.3,92.56],[10.5,15.01]]
解决方法
如果您使用整数，最好将它们作为二进制来使用...那么您可以例如将最后2位交换为分频器，每隔2位交换，等等...甚至更好的选择是格雷码（{ {3}}），否则您可能会陷入汉明的障碍（https://en.wikipedia.org/wiki/Gray_code）
希望有帮助^^ 帕特里克
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