在遗传算法中表示域的困难[关闭]

Question

我有以下问题 - 我有一个评估交易风险评分的规则引擎 (drools)。如果风险太高 (>200)，则将其标记为不安全。每条规则都有其权重 (1-100)，如果规则被执行，则分配给风险评分。

我想要一个优化权重的工具。于是我想到了遗传算法。

1.我会发送一批测试交易（带有额外的参数，告诉它们应该如何被标记 -> 是否不安全）给引擎让它评估它们

2. 我会检查触发了多少条规则（它将确定 基因型中的染色体），假设如果 5 被解雇，那么......

3....我将创建由 500 个基因型组成的第一个群体，每个基因型有 5 条染色体（染色体的基因值范围为 1-100）

4.我将针对人群中的所有基因型重复第一步

5.我会通过使用前面提到的附加参数来检查正确标记的交易百分比。

6.我会根据正确评估交易的百分比来分配每个基因型适应度函数

7. 重复循环数代，直到通过交叉、突变等达到解决方案（100% 事务被正确标记）。

这是我第一次尝试用遗传算法做任何事情，所以我首先要澄清的是

• 我对基因型/染色体/基因如何工作的理解。在不同的站点中，他们有时会使用这些术语作为彼此的替代品，这可能会令人困惑。我正在学习基于 jenetics 库的术语，因为我正在考虑将其用于实施。

• 后来我意识到我没有考虑一件事 - 我可能会演变规则权重的值，但权重并不是唯一重要的 - 将权重分配给哪个规则也很重要！但我不知道我应该把关于权重所指的规则的附加信息放在哪里……在染色体中的某个地方？这对我来说是最大的问题，我只是看不出它在哪里适合。

Answer 1

优化是一个快速且迅速扩展的领域。您会发现对于相同的特征有许多术语飞来飞去，这可能会变得非常混乱。对我来说，您似乎对遗传算法的工作原理及其相关术语（基于您在问题中的大纲）有一个不错的了解。如需很好的参考，请参阅this website。作为建议，您可以查看MOEA Framework 而不是 jenetics。我认为它是一个更适合许多优化技术的库。

关于问题的第二部分。如果我的理解是正确的，您不确定如何跟踪哪个染色体适用于哪个规则。如果是这种情况，您可以简单地将规则保存在列表中并将它们与染色体匹配。换句话说，个体的第一条染色体（或根据您的参考的基因型）对应于问题中的第一条规则。通过这样做，您可以确保知道哪个权重（染色体值）适用于哪个规则。

如果我误解了，请纠正我。