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。
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
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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
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scramble mutation
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inversion mutation
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population model
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fitness-Proportionate Selection
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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
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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
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在这里插入图片描述
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correlated mutation
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recombination
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parent Selection
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survivor selection
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基因编程(Genetic Programming)

非线性
基因长度肯可能会变化
recombination
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mutation

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parent Selection
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survivor Selection

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initialization
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Multi-objective Evolutionary Algorithms

multimodal problems and the need for diversity
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genetic drift

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biological motivation
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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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