进化算法

作者: Roger Morrison
创建日期: 24 九月 2021
更新日期: 19 六月 2024
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#1.1 进化算法简介 (机器学习 进化算法 Evolutionary Algorithm 教程教学 tutorial)
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内容

定义-进化算法是什么意思?

进化算法被认为是人工智能中进化计算的组成部分。进化算法通过选择过程起作用,在该过程中消除了总体集合中最不适合的成员,而允许适合的成员生存并继续直到确定了更好的解决方案。换句话说,进化算法是模拟生物学过程以解决复杂问题的计算机应用程序。随着时间的流逝,成功的成员不断发展,以提出针对该问题的优化解决方案。


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技术百科解释了进化算法

进化算法利用生物学中的概念,例如选择,繁殖和突变。进化算法有三种基本类型,即:

  • 遗传算法
  • 进化编程
  • 进化策略

与传统的优化技术不同,进化算法依赖于随机采样。与经典方法不同,进化算法具有大量候选解决方案,而经典方法则尝试维持单个最佳解决方案。与进化算法相关的两个先决条件:

  • 候选解决方案需要对此问题进行编码。
  • 适应度函数需要返回1到100之间的分数,以便可以将进化算法更好地应用于这些问题。

进化算法有很多好处。最大的优势之一是灵活性的提高,因为大多数进化算法的概念都可以适应甚至复杂的问题。大多数进化算法也适合满足目标。进化算法可以实现更好的优化,因为解决方案的大量使用会阻止算法陷入特定的解决方案中。

进化算法有一些缺点。首先,与其他已知解决方案相比,进化算法提供的解决方案更好。因此,该算法无法证明任何解决方案都是完全最优的,只能证明与其他结果相比是最优的。