机器学习-进化算法

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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
机器学习-进化算法
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。
机器学习-进化算法
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。
机器学习-进化算法
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
机器学习-进化算法
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

机器学习-进化算法
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
机器学习-进化算法
PMX
机器学习-进化算法
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
机器学习-进化算法
insert mutation
机器学习-进化算法
scramble mutation
机器学习-进化算法

inversion mutation
机器学习-进化算法
population model
机器学习-进化算法
fitness-Proportionate Selection
机器学习-进化算法
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
机器学习-进化算法
机器学习-进化算法
机器学习-进化算法

机器学习-进化算法
parameter Setting
机器学习-进化算法

机器学习-进化算法
机器学习-进化算法

correlated mutation
机器学习-进化算法
recombination
机器学习-进化算法
parent Selection
机器学习-进化算法

survivor selection
机器学习-进化算法

机器学习-进化算法

基因编程(Genetic Programming)

非线性
基因长度肯可能会变化
recombination
机器学习-进化算法
mutation

机器学习-进化算法

parent Selection
机器学习-进化算法
survivor Selection

机器学习-进化算法
initialization
机器学习-进化算法

Multi-objective Evolutionary Algorithms

multimodal problems and the need for diversity
机器学习-进化算法
genetic drift

机器学习-进化算法
biological motivation
机器学习-进化算法

机器学习-进化算法
parallel

机器学习-进化算法
机器学习-进化算法

diffusion机器学习-进化算法

explict diversity maintenance

机器学习-进化算法
机器学习-进化算法

multi-Objective Problems
机器学习-进化算法
dominance

机器学习-进化算法文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-491916.html

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