Algoritmos evolutivos: averías de repoblación óptimas

Realmente está todo en el título, pero aquí hay un desglose para cualquier persona que esté interesada en los algoritmos evolutivos:

En una EA, la premisa básica es que usted genera aleatoriamente un cierto número de organismos (que en realidad son solo conjuntos de parámetros), los ejecuta contra un problema y luego deja que sobrevivan los que tienen el mejor desempeño.

Luego, se repoblan con una combinación de cruces de los sobrevivientes, mutaciones de los sobrevivientes y también un cierto número de nuevos organismos aleatorios.

Haz eso varios miles de veces, y surgen organismos eficientes.

Algunas personas también hacen cosas como introducir múltiples "islas" de organismos, que son poblaciones separadas que pueden cruzarse de vez en cuando.

Entonces, mi pregunta es: ¿cuáles son los porcentajes de repoblación óptimos?

He estado manteniendo el 10% más alto de rendimiento, y repoblando con 30% de cruces y 30% de mutaciones. El 30% restante es para nuevos organismos.

También he probado la teoría de las islas múltiples, y también me interesan sus resultados.

No se me olvida que este es exactamente el tipo de problema que una EA podría resolver. ¿Eres consciente de que alguien intente eso?

¡Gracias por adelantado!

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