人工智能之进化算法（转载）

1. 什么是进化算法？

进化算法分为：遗传算法，遗传策略，进化算法，进化策略。

2. 什么是遗传算法

遗传算法总共有三大点模仿遗传方式，复制，交换，突变。

（1） 编码，即是遗传算法要用的字符串，表达所研究的问题。一般用固定.的字符串，通常字符串为0或1。长度是根据问题的数值来确定的。例如31，就取5位。

并不是所有的问题都能用固定字符来表示

（2） 形成初始群体。常用随即的方法形成初始群体。

（3） 计算适应度。即遗传算法的目标函数。适应度很重要。（怎么取？）

（4） 复制。取相对适应度大的进行繁殖，相对适应度小的删除。

（5） 交换。将二进制数之间进行交换

（6） 突变。将一个二进制数个别位改变，而这个概率很小。

（7） 反复执行（3）——（6）知道结果逼近全局最优解。

问题：一个是适应度怎么取？一个交换怎么定? 一个突变怎么定（包括概率，位置等等.

3. 遗传规划

用广义计算机来表达问题即用大小结构都可以变化

（1） 确定表达结构。遗传规划用可变的层状计算机结构表达问题。包括函数符集F（运算符）和终止符集T（变量x和随机数A,B,C…..）

例如：y=A+B*x 或 y=B*exp(A/sinx)

（2） 形成初始群体。采用随机选取的方法，从函数集F及终止符集T中随机选择函数及其相应的终止符.组成4个个体

例如：y=A+B*x

y=A+B*x+C*x*x

y=x*sin x

y=C*x*sin x

(3) 计算适应度。将不同的试验数据xi带入以上个体，得到yi在与实际中相比较，误差最大的删掉

(4) 复制。同上

(5) 交换

(6) 突变

(7)反复执行(3)-(6) 是它不断逼近表达式。

4. 进化策略

新生代是一个X基础上加上随机量N(0,σ)，一个二元组（X，σ）。

另外的一种就是重组

5. 进化规划

显示的不是很清楚

X(t+1)=X(t)+

6. 进化算法的主要特征

(1) 有指导的搜索

(2) 自适应的搜索

(3) 渐进式寻优