离散变量结构优化的组合形遗传算法

离散变量结构优化的组合形遗传算法
所谓“离散变量结构优化组合遗传算法（Discrete Variable Structured Optimization Combinatorial Genetic Algorithm，DVS-GA）”指的是一种采用离散变量
结构（DVS）进行优化的遗传算法（GA）。

它能够应用离散变量结构，如双重编码和损失
标准编码，从而提升搜索空间的解决能力。

在离散变量结构中，优化变量的不同解决结果
可以用一系列的整数字节表示，而这些由多个字节构成的编码表示总是保持相同精度。

这
使得对搜索空间进行深度搜索和降低搜索时间成为可能。

DVS-GA会在开始时计算变量和约束的数量，设定种群大小，所使用的交叉率和变异率，以及进行两代演化后更新种群的方法。

DVS-GA通常会在每一代中按照一定比例从种群中选取最优个体，并且性状也会发生变异。

经过几代演化之后，目标最优解将被找到。

DVS-GA的应用广泛，主要用在条件优化问题的解决中，包括组合优化、多层结构设计优化、机器学习中的特征选择优化和工程系统设备优化等。

它的主要特点是能够对对问题
的多种解决方案进行高效、快速的搜索，使可行决策方案找到极值点，从而达到最优化效果。

总而言之，离散变量结构优化组合遗传算法是一种据处理问题的搜索空间能力十分优
越的演化算法，它能够高效搜索目标最优解，在实际工程应用中发挥大作用。