他にどのような関連または代替の最適化方法を調べるべきですか？
また、適応遺伝的アルゴリズム（AGAS）を検討する必要があります。上記で概説したドラゴンフライGAのような典型的な遺伝的アルゴリズムには、クロスオーバー（PC）と突然変異の確率（PM）の確率が固定されていますが、アルゴリズムのPCとPMが母集団の特定のメトリックに基づいて変化するため、AGASは異なります。与えられた世代。

AGASと他のより単純な遺伝的アルゴリズムに比べて見られるかもしれない利点は、パラメーターが適切である場合、アルゴリズムが遺伝的多様性の減少に対してより持続可能になることです。これは、最適化が合理的なソリューションに収束する可能性を大幅に減らすガスの一般的な問題です。