遗传算法编码必须满足一定约束条件时咋交叉( 三 )
2.罚函数法
罚函数相对修复法而言，在求解时间方面优势较大。通常来说，对于引例1而言，仅需要对个体适应度值
计算过程进行修改。对于
的适应度计算方式由：
变为：
其中，
分别为式(2)(3)的惩罚系数。罚函数可采用两类惩罚方式，第一种为对超出约束的量乘以惩罚系数，如式(7)中对式(2)的惩罚方式；第二种为判断是否惩罚固定值，如式(7)中对式(3)的惩罚方式。
若个体编码为
，惩罚因子
，则其适应度为
值得注意的是：对于
个物品中选择
个物品的约束来说，罚函数所得结果为可行解的概率为：
如果问题为在
组物品，且每组物品至多选择
个约束，则可行解概率为：
显然，当
较大时，罚函数所得结果基本均为不可行解。因此，罚函数通常较多利用于解空间均为可行域时。
3.编码类型修改
一般来说，对于
个物品中选择
个物品的问题，当
较小时，通常考虑整数编码类型来进行处理。此时主要考虑交叉过后，出现同一物品被多次选择的情况，可参考TSP修复方式进行处理。
如
，
两个个体编码，从第2个物品出进行交叉后，得到新的个体
，
。此时
为不可行解，需要考虑修复。
通常来说，比较简单的处理方式是，直接将不可行解
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