"本文主要介绍了进化规划的概念,起源和基本思想,强调了其在优化问题中的应用。进化规划源于20世纪60年代Lawrence J. Fogel提出的有限状态机模型,通过变异操作来进化解决方案。后来,他的儿子David B. Fogel将其发展到实数空间的连续参数优化,并引入了正态分布的变异运算。进化规划的核心包括个体表示(如有限状态机)、适应度评价和随机选择策略。"
进化规划是一种基于自然选择和遗传原理的优化算法,它仅使用变异操作来演化解决方案。这个概念起源于20世纪60年代,当时美国学者Lawrence J. Fogel在他的文章"Artifical Intelligence through Simulated Evolution"中提出了有限状态机(FSM)的进化模型。FSM是一个状态转换系统,由一系列状态、输入和输出构成,用于模拟复杂行为。在这个模型中,个体被表示为有限状态机,每个状态机代表问题的一个可能解。
在Fogel的原始模型中,个体通过五种不同的变异方法(输出符号改变、状态转换、状态加入、状态删除和初始状态改变)产生后代。这些变异是随机发生的,每个个体有同等机会选择这五种变异之一。新产生的后代会经过适应度评估,然后在父代和子代中选择最好的个体进入下一代群体,通常选择的是前一半或者一定比例的最优个体,这是选择机制的一部分。
随着进化规划的发展,到了20世纪80年代,David B. Fogel将其应用扩展到实数空间的连续参数优化问题。他引入了正态分布的随机变异运算,使得变异步长可以根据需要自适应地调整,增强了算法的搜索能力。这种改进使得进化规划能更有效地处理复杂的优化问题。
进化规划的基本思想主要包括三个方面:
1. **个体表示**:每个解决方案都由一个有限状态机表示,它可以动态地改变和演化以适应问题的需求。
2. **适应度评价**:个体的适应度是根据它们在解决特定问题上的性能来评估的,这通常是通过一个目标函数或成本函数来实现。
3. **随机选择机制**:通过随机竞争选择优秀的个体,保证了种群的多样性并推动了进化过程。
进化规划的这些核心组件共同作用,形成了一个能够自我优化和学习的系统,使其在工程设计、机器学习、最优化问题等领域有着广泛的应用。通过不断迭代和选择,进化规划可以找到问题的近似最优解,即使在高维度和非线性的情况下也能表现出良好的性能。