09-习题

5.8　习题

1．为 GeneticAlgorithm 添加代码，使其支持高级的锦标赛选择法，以便有时可根据概率从大到小依次选择次优或第三优的染色体。

2．为第3章的约束满足框架添加一个新函数，该函数用遗传算法求解任意CSP。适应度的值可以是染色体能够满足的约束数量。

3．创建一个实现了 Chromosome 的 BitString 类。回想一下第1章中的位串。然后用这个新类来解决5.3节中的简单算式问题。如何将该问题编码为位串呢？

[1]　参见Artem Sokolov和Darrell Whitley的Unbiased Tournament Selection（GECCO’05，June 25–29，2005，Washington，D.C.，U.S.A.）。

[2]　Reza Abbasian和Masoud Mazloom的“Solving Cryptarithmetic Problems Using Parallel Genetic Algorithm”（2009 Second International Conference on Computer and Electrical Engineering）。

[3]　例如，如果仅将1除以均匀分布的整数值，那么最终接近于0的数字会多于接近于1的，这可能会导致出乎意料的结果，典型的微处理器对浮点数的解读方式就是如此难以捉摸。还有一种方法可以把求最小值问题转化为求最大值问题，即简单地将符号取反（把正变成负），但这只能在所有值都为正数时才有用。

[4]　参见Steven Skiena的《算法设计指南（第2版）》的第267页。

[5]　参见A. E. Eiben和J. E. Smith的Introduction to Evolutionary Computation, Second Edition的第80页。