Population size、Reproduction ratio、Mutation probability、
Max. number of generation都是遗传算法的基本概念，请自行百度。
了解genetic algorithm局部最优、全局最优、发散的概念。
在无全局最优的情况下，局部最优既是全局最优，例如以最短计算时长为目标的优化，由于计算时长不可能为0，只能无限接近，故结果只有局部最优。
Mutation amplitude是AMESim针对特定个体的参数附加的噪声参数，取值范围0~1.此值接近于1则计算时间增加，AMESim将试图使得结果接近全局最优，此值接近于0，则收敛过程加快，但有可能陷入局部最优。
seed，遗传算法中需要随机数产生函数产生变异等步骤，AMESim使用 pseudo-random number generator（伪随机数生成器）产生随机数，不改变任何参数的情况下，两次运行相同的study，则得到结果相同，建议每次运行时改变seed值，目前来看应该是此值任取，欢迎讨论。
AMESim给出了经验公式，用于设定遗传算法参数
应根据参数数量选择总体大小。实验表明，Population size>=4.5*(优化参数个数)，往往会产生很好的效果。
高Reproduction ratio往往导致快速收敛，但也可能导致局部收敛。50%到85%之间的繁殖率通常能产生很好的效果。
number of generation建议大于10.
发表于 2019-3-1 13:02:06
楼主
