进化算法的起源发展
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进化计算包括遗传算法(Genetic Algorithms)、遗传规划(Genetic Programming)、进化策略(Evolution Strategies)和进化规划(Evolution Programming)4种典型方法。第一类方法比较成熟,现已广泛应用,进化策略和进化规划在科研和实际问题中的应用也越来越广泛。
遗传算法的主要基因操作是选种、交配和突变,而在进化规则、进化策略中,进化机制源于选种和突变。就适应度的角度来说遗传算法用于选择优秀的父代(优秀的父代产生优秀的子代),而进化规则和进化策略则用于选择子代(优秀的子代才能存在)。
遗传算法与遗传规划强调的是父代对子代的遗传链,而进化规则和进化策略则着重于子代本身的行为特性,即行为链。
进化规则和进化策略一般都不采用编码,省去了运作过程中的编码—解码手续更适用于连续优化问题,但因此也不能进行非数值优化。进化策略可以确定机制产生出用于繁殖的父代,而遗传算法和进化规则强调对个体适应度和概率的依赖。
此外,进化规则把编码结构抽象为种群之间的相似,而进化策略抽象为个体之间的相似。进化策略和进化规则已应用于连续函数优化、模式识别、机器学习、神经网络训练、系统辨识和智能控制的众多领域
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