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进化计算的基本概念
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进化计算的基本概念 一、进化计算的概念 进化计算 采用简单的编码技术来表示各种复杂的结构，并通过一组编码表示进行简单的遗传操作和优胜劣汰的自然选择来指导学习和确定搜索的方向。用于解决传统的人工智能方法遇到的知识表示、处理信息模式及组合爆炸等问题提出的一种通用的问题求解方法。 进化计算的发展 1975年Michigan大学的Holland出版了《Adaptation in Natural and Artificial System》，是计算机科学与进化论、遗传论结合的产物。 主要分支 遗传算法（GA）-- 在位串空间求解 进化规划（EP）-- 智能行为 进化策略 -- 数值优化（解空间运算） 遗传程序设计 -- 计算机自动进行程序设计（分层结构表示） 进化计算的意义 进化计算+混沌+分形被公认为研究非线性现象和复杂系统的现代工具。 进化计算+神经网络+模糊系统形成被称为计算智能的新学科，是研究认知过程的重要工具 二、进化计算的特点 进化计算不受搜索空间的可微、连续、单峰等限制条件的约束，高效、简单、易于操作、通用。 并行性 -- 一是算法本身非常适合大规模并行，各种群分别独立进化，不需要相互间交换信息；二是可以同时搜索解空间的多个区域并相互间交流信息，使得进化计算能以较少的计算获得较大的收益。 智能性 -- 确定进化方案后，算法将利用进化过程中得到的信息自行组织搜索；基于自然的选择策略，优胜劣汰；具备根据环境的变化自动发现环境的特征和规律的能力，不需要事先描述问题的全部特点，可用来解决未知结构的复杂问题。 其他还有：过程性、多解性、不确定性、非定向性、内在学习性、统计性、稳健性、整体优化 三、进化计算方法 基本步骤 确定编码方案 选择适应性函数 确定选择策略 选择控制参数 描述进化算子 确定停止准则 确定编码方案 二进制 -- 优点：易于理解和实现，可表示的模式数最多 缺点：Hamming cliffs问题、灵活性差，处理高维问题时编码过长导致搜索效率低 实数 -- 适用于变量为实向量的情形，要设计专门算子 有序串 -- 目标值与表示解中字符值及位置有关 结构式 -- 问题的解表示为树或者图的形式 适应性函数 原始适应函数 -- 问题求解目标的直接表示，如目标函数等 标准适应函数 -- 原始函数变换为标准的度量方式，如极大化 适应值调节 改变算法性能，避免过早收敛 选择策略：基于适应值、基于排名、基于局部竞争 选择控制参数 种群规模：方法有试验法、二次进化法等 基因级算子设计 复制 杂交 变异 高级算子，包括倒位、显性基因、二倍体、缺失等 群体级算子设计 迁移 婚配限制 分享 挤聚 [ Last edited by 幻影无痕 on 2006-10-28 at 07:39 ] |
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