求助种群数量减少了

遗传算法是一种优化搜索技术，它基于生物进化中的遗传和自然选择机制。在遗传算法中，种群数量通常在算法的初始化阶段设定，并且在算法的执行过程中保持不变。
然而，出现种群数量减少的情况可能有以下原因：
1. 选择压力过大：如果适应度函数设置的不恰当，可能导致适应度较低的个体在选择过程中被淘汰，从而使种群数量逐渐减少。
2. 交叉和变异操作不当：如果交叉和变异操作过于激进，可能导致优良基因的丢失，从而使得整个种群数量逐渐减少。
3. 初始种群质量不高：如果初始种群的质量不高，经过多代进化后，优良基因可能被淘汰，导致种群数量逐渐减少。
4. 算法终止条件设置不当：如果终止条件设置过早，可能使算法在找到最优解之前就停止，导致种群数量逐渐减少。
关于你提到的stallGenlimit，它通常用来判断算法是否已经陷入局部最优解。如果在一代中，算法没有产生新的更优秀的解（即适应度更高的解），那么这个计数器就会增加。当stallGenlimit达到设定值时，算法通常会提前终止，以防止陷入局部最优解。但是，如果你的stallGenlimit设置为100，且种群数量在代数400时已经减少到33，那么可能说明你的算法在很早的阶段就已经找到了一个局部最优解，并在此后没有找到更好的解。
如果你确定你的适应度函数、交叉和变异操作以及初始种群设置没有问题，那么这可能是由于你的问题本身就存在一定的难度，或者你的算法在搜索过程中存在一些盲点。在这种情况下，你可能需要调整你的算法参数，或者尝试使用不同的遗传算法策略进行优化。

生成式AI、大模型、跨模态技术开发与应用
2024年12月13日-17日 杭州
北京理工大学教授，国家自然基金委项目函审专家、国家重点研发计划评审专家、科技部项目评审专家、北京市自然科学基金/重点基金评审专家、博士点基金/博士后基金评审专家，国际期刊NLPR主编，以及其它期刊编委。目前主要从事自然语言处理、机器学习、模式识别、生成式AI、大模型、多模态方面研究。
第一章生成式AI技术发展概述
第二章 AIGC技术在多模态领域的应用
第三章 Transformer
第四章大语言模型微调与量化
第五章AIGC技术
第六章 AIGC技术的记忆模块（向量数据库）
第七章 大语言模型 Agent
第八章 扩散模型
第九章 CLIP
第十章 VAE
第十一章 Sora训练
开发环境
1.操作系统：Ubuntu 2.开发语言：Python
3.深度学习框架：Pytorch 4.大语言模型：几种国产开源大语言模型
5.大语言模型开源微调、Agent开源框架
注：整个环境可在局域网内部署，学员连接云服务器（GPU 80G显存）实操。