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进化策略


一种用于最小化实变量函数的差分进化方法。在数值优化方面,进化策略比传统的遗传算法快得多,并且也更有可能找到函数的真全局极值

这些方法启发式地“模仿”生物进化:即自然选择的过程和“适者生存”原则。使用基于候选解点“种群”的自适应搜索程序。迭代涉及竞争性选择,淘汰较差的解。剩余的具有较高“适应度值”的候选解池然后通过与另一个解交换组件来“重组”;它们也可以通过对候选解进行一些小规模的更改来“变异”。重组和变异步骤按顺序应用;其目的是生成新的解,这些解偏向于 D 的子集,在这些子集中已经找到了好的,虽然不一定是全局最优的解。可以构建基于不同进化“游戏规则”的这种通用策略的许多变体。不同类型的进化搜索方法包括旨在解决连续全局优化问题的方法,以及旨在解决组合问题的方法。后一组通常称为遗传算法(Goldberg 1989,Michalewicz 1996,Osman 和 Kelly 1996,Voss1999)。


另请参阅

差分进化, 进化程序设计, 遗传算法, 遗传编程, 全局优化, 优化理论

本条目部分内容由 János Pintér (作者链接) 贡献

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参考文献

Corne, D.; Dorigo, M.; 和 Glover, F. 优化新思路。 New York: McGraw-Hill, 1999.Goldberg, D. E. 搜索、优化和机器学习中的遗传算法。 Reading, MA: Addison-Wesley, 1989.Jacob, C. 用 Mathematica 演示进化计算。 San Francisco, CA: Morgan Kaufmann, 2001.Michalewicz, Z. 遗传算法 + 数据结构 = 进化程序,第三版。 Berlin: Springer-Verlag, 1996.Osman, I. H. 和 Kelly, J. P. (编辑). 元启发式算法:理论与应用。 Dordrecht, Netherlands: Kluwer, 1996.Price, K. 和 Storn, R. "差分进化。" Dr. Dobb's J., Issue 264, 18-24 和 78, Apr. 1997.Voss, S.; Martello, S.; Osman, I. H.; 和 Roucairol, C. (编辑). 元启发式算法:优化局部搜索范式的进展与趋势。 Dordrecht, Netherlands: Kluwer, 1999.

在 中被引用

进化策略

请这样引用

Pintér, JánosWeisstein, Eric W. “进化策略。” 来自 Web 资源。 https://mathworld.net.cn/EvolutionStrategies.html

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