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机器学习-进化算法

进化算法

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    • mutation
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  • 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。
在这里插入图片描述
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。
在这里插入图片描述
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
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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

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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
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PMX
在这里插入图片描述
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
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insert mutation
在这里插入图片描述
scramble mutation
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inversion mutation
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population model
在这里插入图片描述
fitness-Proportionate Selection
在这里插入图片描述
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
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
parameter Setting
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

correlated mutation
在这里插入图片描述
recombination
在这里插入图片描述
parent Selection
在这里插入图片描述

survivor selection
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

基因编程(Genetic Programming)

非线性
基因长度肯可能会变化
recombination
在这里插入图片描述
mutation

在这里插入图片描述

parent Selection
在这里插入图片描述
survivor Selection

在这里插入图片描述
initialization
在这里插入图片描述

Multi-objective Evolutionary Algorithms

multimodal problems and the need for diversity
在这里插入图片描述
genetic drift

在这里插入图片描述
biological motivation
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
parallel

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

diffusion在这里插入图片描述

explict diversity maintenance

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在这里插入图片描述

multi-Objective Problems
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dominance

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