algoritma strategi evolusi

Evolution Strategies (ES) ialah algoritma pengoptimuman berdasarkan idea evolusi dalam alam semula jadi, digunakan untuk mengoptimumkan fungsi matematik melalui carian berulang. Ia pertama kali dicadangkan oleh sarjana Jerman Rechenberg dan Schwefel pada tahun 1960-an. Algoritma ini menganggap pengoptimuman fungsi sebagai proses mencari penyelesaian optimum dalam ruang parameter. Ia secara rawak memilih beberapa penyelesaian dan menjana penyelesaian baharu melalui mutasi dan operasi pemilihan. Tidak seperti algoritma evolusi yang lain, algoritma strategi evolusi tidak menggunakan operasi silang. Melalui lelaran berulang, algoritma strategi evolusi secara beransur-ansur boleh mengoptimumkan kualiti penyelesaian sehingga penyelesaian optimum ditemui. Ia mempunyai kelebihan tertentu dalam menyelesaikan masalah kompleks, pengoptimuman dimensi tinggi dan situasi tanpa maklumat kecerunan. Algoritma strategi evolusi digunakan secara meluas dalam masalah pengoptimuman, terutamanya dalam bidang pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan.

Proses asas algoritma strategi evolusi adalah seperti berikut:

Permulaan: Memulakan beberapa penyelesaian secara rawak sebagai populasi awal.

Mutasi: Lakukan operasi mutasi pada setiap penyelesaian untuk menjana penyelesaian baharu.

Pemilihan: Pilih penyelesaian baharu berdasarkan fungsi kecergasan dan pilih penyelesaian dengan kecergasan tinggi sebagai populasi generasi akan datang.

Penamatan penghakiman: Jika syarat penamatan pratetap tercapai, algoritma akan tamat jika tidak, kembali ke langkah 2.

Keputusan output: Pilih individu yang mempunyai kecergasan terbaik sebagai model terakhir untuk meramal data dalam set ujian.

Idea utama algoritma strategi evolusi ialah memilih beberapa penyelesaian secara rawak dan menjana penyelesaian baharu melalui operasi mutasi dan pemilihan untuk mengelak daripada jatuh ke dalam penyelesaian optimum tempatan. Dalam operasi mutasi, algoritma strategi evolusi sering menggunakan pengedaran Gaussian atau pengedaran seragam untuk menjana penyelesaian baharu. Dalam operasi pemilihan, algoritma strategi evolusi biasanya menggunakan pemilihan semula jadi atau pemilihan kejohanan untuk memilih penyelesaian dengan kecergasan yang tinggi. Dengan cara ini, algoritma strategi evolusi lebih mampu mencari ruang penyelesaian untuk mencari penyelesaian yang lebih baik. Algoritma ini mempunyai prospek aplikasi yang baik dalam masalah pengoptimuman.

Kebaikan dan Kelemahan Algoritma Strategi Evolusi

Algoritma strategi evolusi ialah algoritma pengoptimuman berdasarkan pemilihan semula jadi dan idea evolusi Ia menjana penyelesaian baharu melalui operasi mutasi dan pemilihan serta menghampiri penyelesaian optimum secara beransur-ansur. Kelebihan utamanya ialah: ia boleh digunakan secara meluas, tidak mempunyai keperluan pada struktur masalah, boleh menangani masalah berdimensi tinggi, boleh menangani masalah bukan linear, dan boleh mengatasi penyelesaian optimum tempatan, dsb.

Tiada operasi silang diperlukan: Berbanding dengan algoritma evolusi lain, algoritma ES tidak memerlukan penggunaan operasi silang, yang memudahkan proses pelaksanaan algoritma dan boleh mengelakkan kesan buruk operasi silang.

Mempunyai keupayaan carian global yang kukuh: Algoritma ES boleh menjalankan carian global dan mencari penyelesaian optimum global, yang sesuai untuk masalah pengoptimuman yang kompleks.

Boleh mengendalikan data berdimensi tinggi, bukan linear dan bising: Algoritma ES boleh mengendalikan data berdimensi tinggi, bukan linear dan bising serta mempunyai kebolehsuaian yang kuat.

Boleh menyesuaikan arah carian secara adaptif: Algoritma ES boleh menyesuaikan arah carian secara adaptif untuk mengelak daripada jatuh ke dalam penyelesaian optimum tempatan dan meningkatkan kecekapan carian algoritma.

Sesuai untuk pengkomputeran selari: Algoritma ES sesuai untuk pengkomputeran selari, dan boleh menggunakan CPU atau GPU berbilang teras untuk pengkomputeran selari untuk meningkatkan kecekapan pengkomputeran.

Algoritma ES juga mempunyai beberapa kekurangan dan kekurangan:

Untuk masalah pengoptimuman yang kompleks, algoritma ES memerlukan sejumlah besar sumber dan masa pengkomputeran, yang mungkin membawa kepada kerumitan pengiraan yang berlebihan.

Pelarasan varians untuk operasi mutasi memerlukan pengalaman dan kemahiran yang baik, jika tidak, ia akan menjejaskan kecekapan carian dan kestabilan algoritma.

Memilih strategi operasi juga memerlukan pengalaman dan kemahiran, jika tidak, algoritma mungkin menumpu terlalu perlahan atau terlalu cepat. Apakah jenis algoritma strategi evolusi? , dan sesuai untuk masalah pengoptimuman mudah.

Algoritma strategi evolusi dasar: Algoritma strategi evolusi strategi ialah penambahbaikan berdasarkan algoritma strategi evolusi asas Ia menggunakan pelbagai strategi mutasi dan strategi pemilihan, yang boleh menyesuaikan strategi optimum dan sesuai untuk masalah pengoptimuman yang kompleks.

Algoritma strategi evolusi bersama: Algoritma strategi evolusi bersama ialah algoritma pengoptimuman berbilang objektif yang menggunakan berbilang algoritma ES untuk mencari secara serentak bagi mendapatkan berbilang penyelesaian optimum.

Algoritma strategi evolusi berskala besar: Algoritma strategi evolusi berskala besar ialah algoritma ES yang sesuai untuk masalah pengoptimuman dimensi tinggi Ia menggunakan pengkomputeran teragih dan teknologi carian selari untuk menangani masalah pengoptimuman dimensi tinggi berskala besar.

Algoritma strategi evolusi penyesuaian matriks kovarian: Algoritma strategi evolusi penyesuaian matriks kovarian ialah algoritma ES yang dipertingkatkan yang menggunakan matriks kovarian untuk menyesuaikan arah dan saiz operasi mutasi secara adaptif, dengan itu meningkatkan kecekapan carian algoritma.

Algoritma strategi evolusi yang dipertingkatkan: Algoritma strategi evolusi yang dipertingkatkan ialah sejenis algoritma yang dipertingkatkan berdasarkan algoritma ES, seperti algoritma strategi evolusi berbilang strategi yang dipertingkatkan, algoritma strategi evolusi bersama yang dipertingkatkan, dsb., yang memperkenalkan strategi Baharu .

Aplikasi algoritma strategi evolusi

Algoritma strategi evolusi digunakan terutamanya untuk menyelesaikan masalah pengoptimuman dan digunakan secara meluas dalam bidang berikut:

Pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam: Algoritma strategi evolusi boleh digunakan untuk masalah seperti penalaan hiperparameter, pengoptimuman struktur rangkaian saraf dan pemilihan ciri dalam pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam.

Reka bentuk dan pengoptimuman kejuruteraan: Algoritma strategi evolusi boleh digunakan untuk pelbagai reka bentuk kejuruteraan dan masalah pengoptimuman, seperti pengoptimuman struktur, reka bentuk pesawat, kawalan robot, dsb.

Masalah pengoptimuman kombinatorial: Algoritma strategi evolusi boleh digunakan untuk pelbagai masalah pengoptimuman gabungan, seperti masalah jurujual perjalanan, masalah ransel, dsb.

Kewangan dan pelaburan: Algoritma strategi evolusi boleh digunakan untuk pengoptimuman strategi pelaburan, kawalan risiko dan isu lain dalam bidang kewangan.

Biologi dan Perubatan: Algoritma strategi evolusi boleh digunakan untuk penyelidikan evolusi dan genetik, reka bentuk ubat, diagnosis penyakit dan isu lain dalam bidang biologi dan perubatan.

Tenaga dan Persekitaran: Algoritma strategi evolusi boleh digunakan untuk masalah pengoptimuman dalam bidang tenaga dan persekitaran, seperti penjadualan tenaga, pemantauan alam sekitar, dsb.

Ringkasnya, algoritma strategi evolusi mempunyai pelbagai aplikasi, telah mencapai keputusan yang baik dalam masalah praktikal, dan telah menjadi alat yang berkesan untuk menyelesaikan masalah pengoptimuman yang kompleks.

Atas ialah kandungan terperinci algoritma strategi evolusi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!