遺伝的アルゴリズムまたは遺伝的プログラミングにおける交差確率と突然変異確率とは何ですか？
遺伝的アルゴリズムまたは遺伝的プログラミングにおける交差確率と突然変異確率とは何ですか？誰かが実装の観点からそれらを説明できますか？
突然変異確率（または比率）は、基本的には、染色体のランダムな要素が別の要素に反転する可能性の程度の尺度です。たとえば、変異確率が1％の場合、染色体が長さ100のバイナリ文字列としてエンコードされている場合、ランダムに選択された100ビットのうち（平均）1つが反転されることを意味します。
クロスオーバーは基本的に性的遺伝子組換えをシミュレートし（人間の生殖の場合と同様）、GAで通常実装される方法はいくつかあります。 GAでクロスオーバーが適度に適用される場合がある（対称性が失われるため、常に良いとは限らないため、盲目になることもある）クロスオーバー確率について説明し、カップル数の比率を示す交配のために選択されます（通常、選択基準に従って選択されますが、それは別の話です）。
これは短編です。長いストーリーが必要な場合は、努力してアンバーが投稿したリンクをたどる必要があります。または、ググリングを実行します-私が最後にチェックしたのは、それでも良いオプションでした:)
Goldberg（検索、最適化、機械学習における遺伝的アルゴリズム）によると、交差の確率は、特定の交配で交差が発生する確率です。つまり、すべての交配が交差によって再現される必要はありませんが、Pc = 1.0を選択できます。
突然変異の確率はJohnIdolによるものです。
親から受け継いだ特徴の数をクロスオーバーで表しています！
注：交叉確率が100％の場合、すべての子孫は交叉によって作られます。 0％の場合、新しい世代全体は古い集団の染色体の正確なコピーから作成されます（ただし、これは新しい世代が同じであるという意味ではありません！）。
これらの2つの確率についての良い説明は次のとおりです。
http://www.optiwater.com/optiga/ga.html
突然変異の確率に関するジョンドルの答えは、まさにウェブサイトが言っている言葉です：
「各染色体の各ビットは、0と1の間の乱数を生成することにより、起こり得る突然変異についてチェックされ、この数が所定の突然変異確率（例：0.001）以下の場合、ビット値が変更されます。」
交叉確率については、交叉操作により生まれた次世代人口の割合かもしれません。残りの人口は...多分前の選択によるか、あなたはそれを最も適した生存者として定義することができます