我阅读了 TutorialsPoint 上的教程和 this question and answer on StackOverflow .但是，我仍然不明白交叉概率在遗传算法的父选择和交叉过程中的含义。
假设我的人口规模为 100，交叉概率为 0.9。这是什么意思？我是否:
- 精确选择 10 个 parent (因为 90% 的后代应通过杂交产生)，或
- 运行 RNG 100 次，每次 0.9 的概率失败，我选择一个父代？
然后， parent 以某种方式交叉，一些个体发生变异。此时种群是否需要刚好有 100 名成员，还是需要额外选择哪些个体会进入下一代？
最佳答案
正如 Carcingenicate 所提到的，实现可能会有所不同。 0.90 的交叉率表示 90% 的后代或子群体将通过对父解决方案的交叉操作创建。这可能会被实现，使得每代交叉产生恰好 90% 的 child ，或者它可能被概率地实现(就像在 AI_Learning 的例子中所做的那样)。交叉产生的 child 可能也可能不会发生突变。
父解决方案的选择方式也可能有所不同。可能是更适合的 parent 解决方案更有可能被选择来产生后代，而产生的任何后代都将构成下一代的 parent 种群。或者，可以随机选择父解决方案来产生后代。然后对组合的父代和后代种群进行选择，以创建下一代的父代种群。
通常，父代种群总是等于规定的种群大小。然而，有可能产生更多的后代，然后只选择一个子集。或者每一代可能只创建几个后代，每个后代都可能替换父解决方案。一些实现还可能随着时间的推移改变人口规模，可能最初使用大量人口来促进探索，然后随着时间的推移减少人口规模以促进开发。
关于genetic-algorithm - 遗传算法 - parent 选择与交叉概率，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/53961193/