You should also consider Adaptive Genetic Algorithms (AGAs). While typical Genetic Algorithms like the dragonfly GA that I outlined above have a fixed probability of crossover (pc) and probability of mutation (pm), AGAs are different because the pc and pm of the algorithm will change based on certain metrics of the population in a given generation.

The benefit you may find in AGAs versus other simpler genetic algorithms is that, if your parameters are suitable, your algorithm will be more sustainable against decreases in genetic diversity. This is a common problem in GAs that greatly reduce the chances that the optimization will ever converge to a reasonable solution.
คุณควรพิจารณา Adaptive Genetic Algorithms (AGA) ด้วย แม้ว่าอัลกอริทึมทางพันธุกรรมทั่วไป เช่น แมลงปอ GA ที่ฉันอธิบายไว้ข้างต้นมีความน่าจะเป็นคงที่ของครอสโอเวอร์ (pc) และความน่าจะเป็นของการกลายพันธุ์ (pm) แต่ AGA จะแตกต่างกันเนื่องจาก pc และ pm ของอัลกอริทึมจะเปลี่ยนตามตัวชี้วัดบางอย่างของประชากรใน รุ่นที่กำหนด ประโยชน์ที่คุณอาจพบใน AGA เมื่อเทียบกับอัลกอริธึมทางพันธุกรรมอื่นๆ ที่ง่ายกว่าก็คือ หากพารามิเตอร์ของคุณเหมาะสม อัลกอริธึมของคุณจะมีความยั่งยืนมากขึ้นเมื่อความหลากหลายทางพันธุกรรมลดลง นี่เป็นปัญหาทั่วไปใน GA ซึ่งลดโอกาสที่การเพิ่มประสิทธิภาพจะรวมเข้ากับโซลูชันที่สมเหตุสมผลได้อย่างมาก
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence