问如何在遗传算法中强制基因的依赖/连锁？

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您希望在系统中嵌入更多的知识，以减少搜索空间。

如果是关于解决方案结构的知识，我建议看看语法演变 (通用电气)。你的知识似乎更多的是关于密码子的有效组合，所以通用电气并不容易应用。

可以将几个特性合并成一个密码子，但这可能是不可取的和/或不可行的(例如，由于大量可能的组合)。

但事实上你在这里没有问题：

• 没有意义的基因型是没问题的--它们会因为选择压力而被移除
• 有无意义的密码子序列是没问题的--它被称为" bloat "；bloat在一些进化算法中很常见(通常是在遗传规划中讨论的)，而且也不是很糟糕；与臃肿作斗争会降低搜索性能。

如果你知道你的基因组是如何编码的--也就是说，你知道哪些染色体序列构成了群--那么你可以扩展(因为你提到了jenetics) io.jenetics.MultiPointCrossover，以避免分裂群。(源代码可在GitHub上找到。)

如果其中一个随机切割指标分裂一个组，将指数调整到组的最近端，它可以简单地存储组成组的基因的范围。(当然，这会在统计上导致组尾削减的可能性更高；在不交叉组之前生成一个新的随机位置可能会更好。)

但是(皮特指出)基于其他基因的基因也是有效的(就像皮特指出的那样)；如果组合是反生存的，那么它就会被选择出来。