Программирование эволюции для генетического алгоритма

Эволюционный алгоритм программирования

Цель алгоритма эволюционного программирования состоит в том, чтобы максимизировать соответствие набора возможных решений контексту целевой функции предметной области. Эта цель преследуется с помощью адаптивной модели с суррогатами эволюционных процессов, в частности наследственных (размножение с изменчивостью) в условиях конкуренции. Представление, используемое для решений-кандидатов, можно непосредственно оценить с помощью стоимости или целевой функции предметной области.

Представление возможных решений должно быть специфичным для предметной области, например, вещественными числами для непрерывной оптимизации функций. Размер выборки (BoutSize) для отбора турниров во время соревнований обычно составляет от 5% до 10% размера популяции. Эволюционное программирование традиционно использует только оператор мутации для создания новых решений-кандидатов из существующих решений-кандидатов. Оператор кроссовера, используемый в некоторых других эволюционных алгоритмах, не используется в эволюционном программировании. Эволюционное программирование связано со связью между родительскими и дочерними решениями-кандидатами и не касается суррогатов генетических механизмов.

Непрерывная оптимизация функций является популярным приложением для этого подхода, где вещественные представления используются с оператором мутации на основе Гаусса. Параметры, специфичные для мутации, используемые при применении алгоритма для оптимизации непрерывной функции, могут быть адаптированы в соответствии с решениями-кандидатами.

алгоритм эволюционного программирования

 

Делиться
ru_RURU