机器学习-进化算法
进化算法
- 遗传算法(Genetic Algorithm,GA)
- crossover
- mutation
- 进化策略(Evolutionary Strategies,ES)
- 基因编程(Genetic Programming)
- Multi-objective Evolutionary Algorithms
遗传算法(Genetic Algorithm,GA)
-Binary
-Integer
-Real-valued
-Order-based
crossover
N-point crossover
选择随机的点,分离者鞋垫,交换切分的部分

uniform crossover
随机继承-丢铜板,假如以正面为继承,每个基因进行判定是否继承,知道全部判定完成。

mutation
每个基因都要进行突变判定,为了防止变化过大,例如1-700的基因号,如果从1变到700,变化太大,所以为了防止这种现象,加以限制,例如在正负2区间内变化
discrete-继承来自父母中的一个基因
intermaediate-设定一个a[0,1],一个继承a,另一个继承(1-a),可以设计一个多个基因。

0.80.5+0.25=0.5
mutation
1.按照时间变化,设定一个值域,根据值域来设置突变率
2.根据高斯分布设定突变率
-Order-based
corssover
保存相对位置

交换4567,从交换的对应位置开始,便利整个序列,没有出现在交换序列中则写入,1没有出现写入,9出现不写便利下一个9没有出现写入,3没有出现写入,7出现便利下一个8写入,以此类推,写完全部序列
保存绝对位置

找到绕城一个圈的,以上下对应找。例如1对应9,连接1-9,在连接对面的9,对面的9对应4,连接9-4,在找到对应的4,以此类推,最好找到1-9-4-8-1,绕城了一个圈,交换这些序列对应的位置

PMX

找到上下对应转换序列,交换之后发生重复了,按照对应转换序列,转化其他部分,例如4出现在交换序列中,按照转换序列,把4-8.
mutation
swap mutation

insert mutation

scramble mutation

inversion mutation

population model

fitness-Proportionate Selection

按照fitness分配,本身的fitness除以fitness综合为站的比例。
Survicor Selection
Age-Based Selection
Fitness-Based Selection
进化策略(Evolutionary Strategies,ES)
mutation




parameter Setting



correlated mutation

recombination

parent Selection

survivor selection


基因编程(Genetic Programming)
非线性
基因长度肯可能会变化
recombination

mutation

parent Selection

survivor Selection

initialization

Multi-objective Evolutionary Algorithms
multimodal problems and the need for diversity

genetic drift

biological motivation


parallel


diffusion
explict diversity maintenance


multi-Objective Problems

dominance

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