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金華演算法

發布時間: 2023-03-24 07:10:19

① 變異+選擇=進化,你贊同嗎

變異+選擇=進化

生物自發地變異,自然自發地選擇,沒有上帝之手設計,自然自發形成最完美的設計。

基於簡單法則和反饋,計算機能夠自發進化出沒有人編寫的復雜程序,正如大自然能自發進化出復雜世界,整個過程不需要一個指手畫腳的設計師。

變異+選擇+隔離=進化

進化演算法特別適合用於以下三件事:

1.如何燃稿鬧到達你想去卻找不到路的領域?

2.如何到達你無法想像的領域?

3.如何開辟全新領域?

進化演算法與創新思維:

1.變異:自下而上、多樣探索

2.選擇:一二曲線、自我破壞

3.隔離:錯位競爭、邊緣創新

進化演算法與創新思維:

1.變異——個體差異:自下而上、多樣探索

——企業需要有足夠豐富的多樣性,多樣性是創新的來源。

除非在系統中注入多樣性,否則內生增長將徹底消失。

進化演算法與創新思維:

2.選擇——生存競爭:一二曲線、自我破壞

有利於生存的變異會被選擇下來,不利於生存的變異會被淘皮罩汰,這就是自然選擇。

更為究竟的說:自然只會淘汰不利於生存的變異,有利於生存的變異被剩下敬型來而不是被主動選擇。

創新的過程往往就是新組合對舊組合通過競爭熱加以消滅的過程。熊彼特把這一過程稱為「創造性破壞」。

市場經濟就是進化經濟,它的核心精神是:想生就生,該死就死

市場的創造性破壞,對於企業增長有什麼啟示呢?

答:將市場的創造性破壞模式引入到企業中去!

問題1:我們都希望第一曲線基業長青,但是任何曲線豆無法避免極限點,這時候怎麼辦?

答:一次又一次地跨越第二條曲線。

問題2:什麼時候啟動第二曲線?

答:第一曲線過了破局點;第一曲線還在增長,但增長加速度開始下降;deadline:第一曲線到達財務極限點之前。

問題3:如果第二曲線已經過了破局點,而且和第一曲線之間形成了競爭,該如何選擇?

答:創造性自我破壞。像市場淘汰過氣企業一樣,企業要破壞自己的過氣業務和產品。

在企業中,第二曲線終將超越第一曲線;正如在家庭中,兒子終將代替父親成為家裡的頂樑柱。

進化演算法與創新思維:

3.隔離:錯位競爭、邊緣創新

如果沒有隔離,在原有大種群之中,變異很快就被稀釋掉了。

地理隔離——生殖隔離——新物種

② 進化演算法的基本步驟

進化計算是基於自然選擇和自然遺傳等生物進化機制的一種搜索演算法。與普通的搜索方法一樣,進化計算也是一種迭代演算法,不同的是進化計算在最優解的搜索過程中,一般是從原問題的一組解出發改進到另一組較好的解,再從這組改進的解出發進一步改進。而且在進化問題中,要求當原問題的優化模型建立後,還必須對原問題的解進行編碼。進化計算在搜索過程中利用結構化和隨機性的信息,使最滿足目標的決策獲得最大的生存可能,是一種概率型的演算法。
一般來說,進化計算的求解包括以下幾個步驟:給定一組初始解;評價當前這組解的性能;從當前這組解中選擇一定數量的解作為迭代後的解的基礎;再對其進行操作,得到迭代後的解;若這些解滿足要求則停止,否則將這些迭代得到的解作為當前解重新操作。
以遺傳演算法為例,其工作步驟可概括為:
(1) 對工作對象——字元串用二進制的0/1或其它進制字元編碼 。
(2) 根據字元串的長度L,隨即產生L個字元組成初始個體。
(3) 計算適應度。適應度是衡量個體優劣的標志,通常是所研究問題的目標函數。
(4) 通過復制,將優良個體插入下一代新群體中,體現「優勝劣汰」的原則。
(5) 交換字元,產生新個體。交換點的位置是隨機決定的
(6) 對某個字元進行補運算,將字元1變為0,或將0變為1,這是產生新個體的另一種方法,突變字元的位置也是隨機決定的。
(7) 遺傳演算法是一個反復迭代的過程,每次迭代期間,要執行適應度計算、復制、交換、突變等操作,直至滿足終止條件。
將其用形式化語言表達,則為:假設α∈I記為個體,I記為個體空間。適應度函數記為Φ:I→R。在第t代,群體P(t)={a1(t),a2(t),…,an(t)}經過復制r(reproction)、交換c(crossover)及突變m(mutation)轉換成下一代群體。這里r、c、m均指宏運算元,把舊群體變換為新群體。L:I→{True, Flase}記為終止准則。利用上述符號,遺傳演算法可描述為:
t=0
initialize P(0):={ a1(0),a2(0),…,an(0)};
while(l(P(t))≠True) do
evaluate P(t):{ Φ(a1(t)), Φ(a2(t)),…,Φ(an(t))};
reproction: P′(t):=r(P(t));
crossover: P″(t):=c(P′(t));
mutation: P(t+1):= m(P″(t));
t=t+1;
end

③ 各種進化演算法有什麼異同

同遺傳演算法一樣,差異進化演算法包含變異和交叉操作,但同時相較於遺傳演算法的選擇操作,差異進化演算法採用一對一的淘汰機制來更新種群。由於差異進化演算法在連續域優化問題的優勢已獲得廣泛應用,並引發進化演算法研究領域的熱潮。

進化演算法

或稱「演化演算法」 (evolutionary algorithms) 是一個「演算法簇」,盡管它有很多的變化,有不同的遺傳基因表達方式,不同的交叉和變異運算元,特殊運算元的引用,以及不同的再生和選擇方法,但它們產生的靈感都來自於大自然的生物進化。

與傳統的基於微積分的方法和窮舉法等優化演算法相比,進化計算是一種成熟的具有高魯棒性和廣泛適用性的全局優化方法,具有自組織、自適應、自學習的特性,能夠不受問題性質的限制,有效地處理傳統優化演算法難以解決的復雜問題。

④ 進化演算法的簡介

進化演算法包括遺傳演算法、遺傳規劃、進化規劃和進化策略等等。進化演算法的基本框架還是簡單遺傳演算法所描述的框架,但在進化的方式上有較大的差異,選擇、交叉、變異、種群控制等有很多變化,進化演算法的大致框圖可描述如右圖所示:
同遺傳演算法一樣,進化演算法的收斂性也有一些結果,文獻證明了在保存最優個體時通用的進化計算是收斂的,但進化演算法的很多結果是從遺傳演算法推過去的。
遺傳演算法對交叉操作要看重一些,認為變異操作是演算法的輔助操作;而進化規劃和進化策略認為在一般意義上說交叉並不優於變異,甚至可以不要交叉操作。

⑤ 進化演算法的特點

進化計算是一種具有魯棒性的方法,能適應不同的環境不同的問題,而且在大多數情況下都能得到比較滿意的有效解。他對問題的整個參數空間給出一種編碼方案,而不是直接對問題的具體參數進行處理,不是從某個單一的初始點開始搜索,而是從一組初始點搜索。搜索中用到的是目標函數值的信息,可以不必用到目標函數的導數信息或與具體問題有關的特殊知識。因而進化演算法具有廣泛的應用性,高度的非線性,易修改性和可並行性。
此外,演算法本身也可以採用動態自適應技術,在進化過程中自動調整演算法控制參數和編碼精度,比如使用模糊自適應法 。 進化策略(ES)是在1965年由Rechenberg和Schwefel獨立提出的。
進化策略的一般演算法
(1) 問題為尋找實值n維矢量x,使得函數F(x): R→R取極值。不失一般性,設此程序為極小化過程。
(2) 從各維的可行范圍內隨機選取親本xi,i = 1, … , p的始值。初始試驗的分布一般是均勻分布。
(3) 通過對於x的每個分量增加零均值和預先選定的標准差的高斯隨機變數,從每個親本xi產生子代xi』。
(4) 通過將適應度F(xi)和F(xi』),i=1,…,P進行排序,選擇並決定那些矢量保留。具有最小適應度的P個矢量變成下一代的新親本。
進行新試驗,選擇具有最小方差的新子代,一直到獲得充分解,或者直到滿足某個終止條件。
在這個模型中,把試驗解的分量看做個體的行為特性,而不是沿染色體排列的基因。假設不管發生什麼遺傳變換,所造成各個個體行為的變化均遵循零均值和某個標准差的高斯分布。
由於基因多效性和多基因性,特定基因的改變可以影響許多表現型特徵。所以在創造新子系時,較為合適的是同時改變親本所有分量。
(1+1)—ES:
早期的進化策略的種群中只包含一個個體,並且只使用變異操作。在每一代中,變異後的個體與其父代進行比較,並選擇較好的一個,這種選擇策略被稱為(1+1)策略。
(1+1)—ES的缺點:
(1) 各維取定常的標推差使得程序收斂到最優解的速度很慢;
(2) 點到點搜索的脆弱本質使得程序在局部極值附近容易受停滯的影響(雖然此演算法表明可以漸近地收斂到全局最優點)。
(μ+λ)—ES:μ個親本製造λ個子代,所有解均參加生存競爭,選出最好的μ個作為下一代的親本。
(μ,λ)—ES:只有λ個子代參加生存競爭,在每代中μ個親本被完全取代。
1.個體的表示法:
每個解矢量不僅包括了n維試驗矢量x,而且還包括了擾動矢量σ,後者給出如何變異x以及它本身如何變異的指令。
2.變異:
設x為當前矢量。σ為對應於x每個維的方差矢量,於是新的解矢量x』,σ』可以這樣產生:
3.交叉:
4.選擇
在進化策略中,選擇是按完全確定的方式進行。(μ,λ)—ES是從λ個子代個體集中選擇μ(1<μ<λA=個最好的個體;(μ+λ)—ES是從父代和子代個體的並集中選擇μ個最好的個體。雖然(μ+λ)—ES保留最優的個體能保證性能單調提高,但這種策略不能處理變化的環境,因此,目前選用最多的還是(μ,λ)—ES。 進化規劃(EP)由Fogel在20世紀60年代提出。
1.表示法和適應值度量
進化規劃假設—個有界子空間 ,其中ui<vi。搜索區域被擴展到I=R,即個體為目標變數向量,a=x∈I,進化規劃把目標函數值通過比例變換到正值,同時加入某個隨機改變θ來得到適應值 ,其中δ是比例函數。
2.變異
可簡化為:
3.選擇
在P個父代個體每個經過一次變異產生P個子代後,進化規劃利用一種隨機q競爭選擇方法從父代和子代的集合中選擇P個個體,其中q>1是選擇演算法的參數。

⑥ 優化演算法筆記(七)差分進化演算法

(以下描述,均不是學術用語,僅供大家快樂的閱讀)
差分進化演算法(Differential Evolution Algorithm,DE)是一種基於群體的進化演算法,它模擬了群體中的個體的合作與競爭的過程。演算法原理簡單,控制參數少,只有交叉概率和縮放比例因子,魯棒性強,易於實現。
差分進化演算法中,每一個個體的基因表示待求問題的一個候選解。每次迭代將先進行變異操作,選擇一個或多個個體的基因作為基,然後選擇不同的個體的差分來構成差分基因,最後將作為基的基因與差分基因相加來得出新的個體。交叉操作將新的個體將於父代的對應個體交叉,然後進行選擇操作,比較交叉後的個體與父代的對應個體,選擇較優的個體保留至下一代。在迭代完成之後將選擇種群中最優個體的基因作為解。
差分進化演算法可以算是我所使用過的優化演算法中大魔王級別的演算法,雖然它每個方面都沒有強到離譜,但是綜合起來的效果好於大多數演算法。它就像一個每個科目都能考到90分(百分制)的學生,雖然沒門課都不是最優秀的,但是論綜合,論總分,它有極大的概率是第一名。

在我研究優化演算法的小路上,我的目標就是找到一個能打敗大魔王或是能在大多數方面壓制魔王的演算法。

這次的主角就選魔王軍吧(或者蟻王軍,為了與蟻群演算法區別還是叫魔王軍吧),個體則稱之為魔王兵。
魔王兵的能力取決於它們的基因,它們可以根據環境或者需要改變自己的基因使得自己更加強大,更方便的處理問題,問題的維度與基因維度相同。

表示第i個魔王兵在進化了第t次後的基因,該個體有D位基因。
與遺傳演算法同為進化演算法的差分進化演算法,它們的操作(運算元)也都非常相似的,都是交叉,變異和選擇,流程也幾乎一樣(遺傳演算法先交叉後變異,差分進化演算法先變異後交叉)。

說到差分進化演算法中的變異,我就想到一句論語 「三人行,必有我師焉。擇其善者而從之,其不善者而改之。」 ,其實這句論語已經向我們說明了差分進化演算法的整個流程:
「三人行,必有我師焉」——變異,交叉。
「擇其善者而從之,其不善者而改之」——選擇。
差分進化演算法中,當一個魔王兵變異時,它會先找來3個小夥伴,當然是隨機找來3個小夥伴,避免同化。在一個小夥伴的基因上加上另外兩個小夥伴基因之差作為自己的目標基因。其變異公式如下:

表示第i個魔王兵找到了編號為r1、r2和r3的三個魔王兵,當然了i、r1、r2、r3為互不相同的整數,F為縮放比例因子,通常 ,一般取F=0.5。 為第i個魔王兵交叉後的目標基因圖紙,不過這是個半成品,再經過交叉後,目標基因圖紙才算完成。
其實現在我們已經有了5個基因圖紙了 ,接下來將進行交叉操作。由於變異操作,差分進化演算法的種群中個體數至少為4,即魔王軍中至少有4個小兵。

交叉操作中,魔王兵i會將目標基因圖紙 進行加工得到 ,加工過程如下:

其中 。 為交叉概率,其值越大,發生交叉的概率越大,一般取 。 為{1,2,…,D}中的隨機整數,其作用是保證交叉操作中至少有一維基因來自變異操作產生的基因,不能讓交叉操作的努力白費。
從公式上可以看出交叉操作實際上是從變異操作得出的基因圖紙上選擇至少一位基因來替換自己的等位基因,得到最終的基因圖紙。

選擇操作相對簡單,魔王兵i拿到了最終的基因圖紙 ,大喊一聲,進化吧,魔王兵i的基因改變了。它拿出了能力測量器fitness function,如果發現自己變強了,那麼就將基因 保留到下一代,否則它選擇放棄進化,讓自己還原成 。

實驗又來啦,還是那個實驗 ,簡單、易算、好畫圖。
實驗1 :參數如下

圖中可以看出在第20代時,群體已經非常集中了,在來看看最終得出的結果。

這結果真是好到令人發指,惡魔在心中低語「把其他的優化演算法都丟掉吧」。不過別往心裡去,任何演算法都有優缺點,天下沒有免費的午餐,要想獲得某種能力必須付出至少相應的代價。
實驗2:
將交叉率CR設為0,即每次交叉只選擇保留一位變異基因。

看看了看圖,感覺跟實驗1中相比沒有什麼變化,那我們再來看看結果。

結果總體來說比實驗1好了一個數量級。為什麼呢?個人感覺應該是每次只改變一位基因的局部搜索能力比改變多位基因更強。下面我們將交叉率CR設為1來看看是否是這樣。
實驗3:
將交叉率CR設為1,即每次交叉只選擇保留一位原有基因。

實驗3的圖與實驗1和實驗2相比好像也沒什麼差別,只是收斂速度好像快了那麼一點點。再來看看結果。

發現結果比實驗2的結果還要好?那說明了實驗2我得出的結論是可能是錯誤的,交叉率在該問題上對差分進化演算法的影響不大,它們結果的差異可能只是運氣的差異,畢竟是概率演算法。
實驗4:
將變異放縮因子設為0,即變異只與一個個體有關。

收斂速度依然很快,不過怎麼感覺結果不對,而且個體收斂的路徑好像遺傳演算法,當F=0,時,差分進化演算法退化為了沒有變異、選擇操作的遺傳演算法,結果一定不會太好。

果然如此。下面我們再看看F=2時的實驗。
實驗5:
將變異放縮因子設為2。

實驗5的圖可以明顯看出,群體的收斂速度要慢了許多,到第50代時,種群還未完全收斂於一點,那麼在50代時其結果也不會很好,畢竟演算法還未收斂就停止進化了。

結果不算很好但也算相對穩定。

通過上面5個實驗,我們大致了解了差分進化演算法的兩個參數的作用。
交叉率CR,影響基因取自變異基因的比例,由於至少要保留一位自己的基因和變異的基因導致CR在該問題上對演算法性能的影響不大(這個問題比較簡單,維度較低,影響不大)。
變異放縮因子F,影響群體的收斂速度,F越大收斂速度越慢,F絕對值越小收斂速度越快,當F=0是群體之間只會交換基因,不會變異基因。

差分進化演算法大魔王已經如此強大了,那麼還有什麼可以改進的呢?當然有下面一一道來。
方案1 .將3人行修改為5人行,以及推廣到2n+1人行。
實驗6:
將3人行修改為5人行,變異公式如下:

五人行的實驗圖看起來好像與之前並沒有太大的變化,我們再來看看結果。

結果沒有明顯提升,反而感覺比之前的結果差了。反思一下五人行的優缺點,優點,取值范圍更大,缺點,情況太多,減慢搜索速度。

可以看出演算法的收斂速度比之前的變慢了一點,再看看結果。

比之前差。

差分進化演算法的學習在此也告一段落。差分進化演算法很強大,也很簡單、簡潔,演算法的描述都充滿了美感,不愧是大魔王。不過這里並不是結束,這只是個開始,終將找到打敗大魔王的方法,讓新的魔王誕生。
由於差分進化演算法足夠強,而文中實驗的問題較為簡單導致演算法的改進甚至越改越差(其實我也不知道改的如何,需要大量實驗驗證)。在遙遠的將來,也會有更加復雜的問題來檢驗魔王的能力,總之,後會無期。
以下指標純屬個人yy,僅供參考

目錄
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優化演算法matlab實現(七)差分進化演算法matlab實現

⑦ 進化演算法入門讀書筆記(一)

這里我參考學習的書籍是:

《進化計算的理論和方法》,王宇平,科學出版社

《進化優化演算法:基於仿生和種群的計算機智能方法》,[美]丹·西蒙,清華大學出版社。

進化演算法是 求解優化問題 的一種演算法,它是 模仿生物進化與遺傳原理 而設計的一類隨機搜索的優化演算法。

不同的作者稱進化演算法有不同的術語,以下。註:這里僅列舉出了我自己比較容易混淆的一些,並未全部列出。

進化計算: 這樣能強調演算法需要在 計算機上 實施,但進化計算也可能指不用於優化的演算法(最初的遺傳演算法並不是用於優化本身,而是想用來研究自然選擇的過程)。因此,進化優化演算法比進化計算更具體。

基於種群的優化: 它強調進化演算法一般是讓問題的候選解 種群 隨著時間的進化以得到問題的更好的解。然而許多進化演算法每次迭代只有單個候選解。因此,進化演算法比基於種群的優化更一般化。

計算機智能/計算智能: 這樣做常常是為了區分進化演算法與專家系統,在傳統上專家系統一直被稱為人工智慧。專家系統模仿演繹推理,進化演算法則模仿歸納推理。進化演算法有時候也被看成是人工智慧的一種。計算機智能是比進化演算法更一般的詞,它包括神經計算、模糊系統、人工生命這樣的一些技術,這些技術可應用於優化之外的問題。因此,進化計算可能比計算機智能更一般化或更具體。

由自然啟發的計算/仿生計算: 像差分進化和分布估計演算法這些進化演算法可能並非源於自然,像進化策略和反向學習這些進化演算法與自然過程聯系甚微。因此,進化演算法比由自然啟發的演算法更一般化,因為進化演算法包括非仿生演算法。

機器學習: 機器學習研究由經驗學到的計算機演算法,它還包括很多不是進化計算的演算法,如強化學習、神經網路、分簇、SVM等等。因此,機器學習比進化演算法更廣。

群智能演算法: 一些人認為群智能演算法應與進化演算法區分開,一些人認為群智能演算法是進化演算法的一個子集。因為群智能演算法與進化演算法有相同的執行方式,即,每次迭代都改進問題的候選解的性能從而讓解的種群進化。因此,我們認為群智能演算法是一種進化演算法。

進化演算法的簡單定義可能並不完美。在進化演算法領域術語的不統一會讓人困惑,一個演算法是進化演算法如果它通常被認為是進化演算法,這個戲謔的、循環的定義一開始有些麻煩,但是一段時間後,這個領域工作的人就會習慣了。

優化幾乎適用於生活中的所有領域。除了對如計算器做加法運算這種過於簡單的問題,不必用進化演算法的軟體,因為有更簡單有效的演算法。此外對於每個復雜的問題,至少應該考慮採用進化演算法。

一個優化野兆問題可以寫成最小化問題或最大化問題,這兩個問題在形式上很容易互相轉化:

函數 被稱為目標函數,向量 被稱為獨立變數,或決策變數。我們稱 中元素的個數為問題的維數。

優化問題常常帶有約束。即在最小化某個函數 時,對 可取的值加上約束。不舉例。

實際的優化問題不僅帶有約束,還有多個目標。這意味著我們想要同時最小化不止一個量。

例子:

這里評估這個問題的一種方式是繪制 作為函數 的函數的圖:

如圖,對在實線上的 的值,找不到能同時使 和 減小的 的其他值,此實線被稱為 帕累托前沿 ,而相應的 的值的集合被稱為帕累托集。(此處的帕累托最優問題十分重要,可以參考這個鏈接來學習和理解: 多目標優化之帕累托最優 - 知乎 ,非常清晰易懂。)

該例子是一個非常簡單的多目標優化問題,它只有兩個目標。實際的優化問題通常涉及兩個以上的模目標,因此很難得到它的帕累托前沿,由於它是高維的,我們也無法將它可視化。後面的章節將會仔細討論多目標進化優化。

多峰優化問題是指問題不止一個局部最小值。上例中的 就有兩個局部最小值,處理起來很容易,有些問題有很多局部最小值,找出其中的全局最小值就頗具挑戰性。

對於前面的簡單例子,我們能用圖形的方法或微積分的方法求解,但是許豎隱多實際問題除了有更多獨立變數、多目標,以及帶約束之外更像上面的Ackley函數這樣,對於這類問題,基於微積分或圖形的方法就不夠用了,而進化演算法卻能給出更好的結果。

到現在為余脊廳止我們考慮的都是連續優化問題,也就是說,允許獨立變數連續地變化。但有許多優化問題中的獨立變數智能在一個離散集合上取值。這類問題被稱為組合優化問題。如旅行商問題。

對於有 個城市的旅行商問題,有 個可能的解。對於一些過大的問題,硬算的方法不可行,像旅行商這樣的組合問題沒有連續的獨立變數,因此不能利用導數求解。除非對每個可能的解都試一遍,不然就無法確定所得到的組合問題的解是否就是最好的解。進化演算法對這類大規模、多維的問題,它至少能幫我們找出一個好的解(不一定是最好的)。

⑧ 人工智慧之進化演算法

進化計算的三大分支包括:遺傳演算法(Genetic Algorithm ,簡稱GA)、進化規劃(Evolu-tionary Programming,簡稱EP)和進化策略(Evolution Strategies ,簡稱ES)。這三個分支在演算法實現方面具有一些細微的差別,但它們具有一個共同的特點,即都是藉助生物進化的思想和原理來解決實際問題。

遺傳演算法是一類通過模擬生物界自然選擇和自然遺傳機制的隨機化搜索演算法,由美國Holand J教授於1975年首次提出。它是利用某種編碼技術作用於稱為染色體的二進制數串,其基本思想是模擬由這些串組成的種群的進化過程,通過有組織的、然而是隨機的信息交換來重新組合那些適應性好的串。遺傳演算法對求解問題的本身一無所知,它所需要的僅是對演算法所產生的每個染色體進行評價,並根據適應性來選擇染色體,使適應性好的染色體比適應性差的染色體有更多的繁殖機會。遺傳演算法尤其適用於處理傳統搜索方法難於解決的復雜的非線性問題,可廣泛用於組合優化、機器學習、自適應控制、規劃設計和人工生命等領域,是21世紀有關智能計算中的關鍵技術之一。

1964年,由德國柏林工業大學的RechenbergI等人提出。在求解流體動力學柔性彎曲管的形狀優化問題時,用傳統的方法很難在優化設計中描述物體形狀的參數,然而利用生物變異的思想來隨機地改變參數值並獲得了較好效果。隨後,他們便對這種方法進行了深入的研究和發展,形成了進化計算的另一個分支——進化策略。

進化策略與遺傳演算法的不同之處在於:進化策略直接在解空間上進行操作,強調進化過程中從父體到後代行為的自適應性和多樣性,強調進化過程中搜索步長的自適應性調節;而遺傳演算法是將原問題的解空間映射到位串空間之中,然後再施行遺傳操作,它強調個體基因結構的變化對其適應度的影響。

進化策略主要用於求解數值優化問題。

進化規劃的方法最初是由美國人Fogel LJ等人在20世紀60年代提出的。他們在人工智慧的研究中發現,智能行為要具有能預測其所處環境的狀態,並按照給定的目標做出適當的響應的能力。在研究中,他們將模擬環境描述成是由有限字元集中符號組成的序列。

進化演算法與傳統的演算法具有很多不同之處,但其最主要的特點體現在下述兩個方面:

進化計算的智能性包括自組織、自適應和自學習性等。應用進化計算求解問題時,在確定了編碼方案、適應值函數及遺傳運算元以後,演算法將根據「適者生存、不適應者淘汰"的策略,利用進化過程中獲得的信息自行組織搜索,從而不斷地向最佳解方向逼近。自然選擇消除了傳統演算法設計過程中的-一個最大障礙:即需要事先描述問題的全部特點,並說明針對問題的不同特點演算法應採取的措施。於是,利用進化計算的方法可以解決那些結構尚無人能理解的復雜問題。

進化計算的本質並行性表現在兩個方面:

一是進化計算是內在並行的,即進化計算本身非常適合大規模並行。

二是進化計算的內含並行性,由於進化計算採用種群的方式組織搜索,從而它可以同時搜索解空間內的多個區域,並相互交流信息,這種搜索方式使得進化計算能以較少的計算獲得較大的收益。

⑨ 進化演算法的起源發展

進化計算包括遺傳演算法(Genetic Algorithms)、遺傳規劃(Genetic Programming)、進化策略(Evolution Strategies)和進化規劃(Evolution Programming)4種典型方法。第一類方法比較成熟,現已廣泛應用,進化策略和進化規劃在科研和實際問題中的應用也越來越廣泛。
遺傳演算法的主要基因操作是選種、交配和突變,而在進化規則、進化策略中,進化機制源於選種和突變。就適應度的角度來說遺傳演算法用於選擇優秀的父代(優秀的父代產生優秀的子代),而進化規則和進化策略則用於選擇子代(優秀的子代才能存在)。
遺傳演算法與遺傳規劃強調的是父代對子代的遺傳鏈,而進化規則和進化策略則著重於子代本身的行為特性,即行為鏈。
進化規則和進化策略一般都不採用編碼,省去了運作過程中的編碼—解碼手續更適用於連續優化問題,但因此也不能進行非數值優化。進化策略可以確定機制產生出用於繁殖的父代,而遺傳演算法和進化規則強調對個體適應度和概率的依賴。
此外,進化規則把編碼結構抽象為種群之間的相似,而進化策略抽象為個體之間的相似。進化策略和進化規則已應用於連續函數優化、模式識別、機器學習、神經網路訓練、系統辨識和智能控制的眾多領域

⑩ 進化演算法的框架

進化演算法是以達爾文的進化論思想為基礎,通過模擬生物進化過程與機制的求解問題的自組織、自適應的人工智慧技術。生物進化是通過繁殖、變異、競爭和選擇實現的;而進化演算法則主要通過選擇、重組和變異這三種操作實現優化問題的求解。如圖1: 1、t=0
2、初始化群體p(0)
3、評估初始化群體p(0)
4、while終止條件不滿足do
5、 重組操作:p(t)=r(p(t))
6、 變異操作:p(t)=m(p(t))
7、 評估操作:p(t)
8、 選擇操作:p(t+1)=s(p(t)UQ)
9、 t=t+1
10、end 圖1:進化演算法基本框架
其中r、m、s分別表示重組運算元、變異運算元、選擇運算元。

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