我正试图为古应力反演编写一个遗传算法程序，即从给定的一组数据中我想计算应力张量。(最小化问题)
我已经生成了一个用于测试的合成数据集，但它没有给我想要的结果。
我的适应度值在最初的几次迭代中收敛得非常快，但在一段时间后趋于平缓，并且适应度值不会低于该值。
期望适应度~ 10^(-6)适应度是0.015
我还注意到，我正在使用的数据的人口(人口大小= 20)，他们中的大多数在几百次迭代后采取相同的值，即20个值中约有15个是相同的，所以我猜交叉将停止产生新的后代。
GA的物流是-人口规模迭代次数1000单点交叉锦标赛选择突变概率= 1/no。位
我已经在matlab上执行了编程
这就是GAs。这叫做过早收敛
在你的情况下，我要做的第一件事就是大幅增加种群规模，例如500个个体。如此少的人口很可能变得同质化。然后我会调整参数(交叉和变异的问题)。如果这些方法不起作用，你可以尝试其他方法，如健身共享和拥挤。