我正在使用GA来评估一个具有大约40,000个变量的向量的连续函数。目前我使用的总体规模为200，其中每个成员都有40,000个变量。我使用了50次迭代。
有了这些数字，遗传算法并没有让我真正接近最优解。我想知道是否有一种方法来确定最佳人口规模和迭代数量的巨大规模的向量(40,000个变量)。
是的，这是呼叫跟踪和错误。我建议从一个更大的规模开始，看看你有多接近，然后不断减少人口规模，直到你发现规模不能得到不可接受的结果。
还检查了人口规模是问题所在。您的算法可能存在问题，因此给定任何大小和迭代，您仍然无法得到理想的解决方案。
我在这里回答了一个类似的问题。基本上你有非常多的变量，和一个非常小的代数。我会考虑并行化你的算法，增加你的人口规模和迭代次数。
@Peter Lawrey也提出了很好的建议。