进化算法,也被成为是演化算法(evolutionary algorithms,简称EAs),它不是一个具体的算法,而是一个“算法簇”。进化算法的产生的灵感借鉴了大自然中生物的进化操作,它一般包括基因编码,种群初始化,交叉变异算子,经营保留机制等基本操作。与传统的基于微积分的方法和穷举方法等优化算法(具体介绍见博客[Math] 常见的几种最...
差分进化算法(Differential Evolution, DE)是一种基于群体差异的启发式随机搜索算法,该算法是由R.Storn和K.Price为求解Chebyshev多项式而提出的。DE算法也属于智能优化算法,与前面的启发式算法,如ABC,PSO等类似,都属于启发式的优化算法。DE算法是我在一篇求解盒子覆盖问题论文中使用的一种优化算法。 二、差分进化算法的...
一、何谓进化算法 能够生存下来的物种,不是最强的,也不是最聪明的,而是最能适应变化的。 查尔斯·达尔文的这句话就是整个进化算法的核心思想。 进化算法(也叫演化算法,Evolutionary Algorithms)包括遗传算法(Genetic Algorithms)、遗传规划(Genetic Programming)、进化策略(Evolution Strategies)和进化规划(Evolution Programm...
进化算法是模拟自然界生物进化的一类基于群 体的优化算法。相比于常规的确定性优化方法,进 化算法对优化问题的先验知识依赖程度较低;相比 于单点的随机搜索算法,基于群体(包含多个个体) 搜索的进化算法具有更强的鲁棒性。由于具有这些 优势,近年来进化算法已被广泛应用于求解约束优 化问题。求解约束优化问题的进化算法...
进化算法是一类模拟生物进化过程的优化算法,其基本思想是通过不断的迭代、变异和选择,逐步优化解的质量。其中,粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,简称PSO)是一种经典的进化算法之一,它模拟了鸟群、鱼群等集体行为,通过粒子的协作和信息交流,寻找最优解。
这种方式常用于评估导数模型输出的正确性。 进化算法也正是利用了这一属性。 进化优化策略的主要思路就是利用实验获得的梯度来判定模型参数优化的方向。但采用实验梯度的主要问题是需要执行大量操作。 例如，要判定一个参数对模型结果的影响，我们需要针对拥有相同源数据的模型进行 3 次前馈验算。 相应地，所有模型参数...
二、进化算法中的概念 1、染色体:染色体决定了“生物”的特征和适应环境的能力。一般,染色体是一串01的编码(这里有一个常犯的误区,并不是说染色体的基本组成单位是0和1,染色体由基因组成,基因由0和1组成,而且基因会因为具体问题的约束而会有固定的基因池,这里不理解没关系,后面会提到)。放在具体问题中时,染色体...
memetic 算法 受模因和自然进化概念的启发,模因算法(MA)被作为混合GA的局部优化方法引入[6]。从那时起,提出了许多MA变体 反向学习相对基学习opposition-based learning简介 (2005)[1]中首次引入了OBL作为一种新的计算智能方案。在过去的几年里,OBL已经成功地应用于各种基于种群的进化算法中[2]-[10]。众所周知...
Sakana AI团队用进化模型合并的方法生成的第一个模型，是一个既会日语，又会数学的大语言模型。为了构建这样的模型，他们使用了一种进化算法，将日语LLM（Shisa-Gamma）与数学专用LLM（WizardMath和Abel）合并。LLM性能比较，MGSM-JA列显示了正确答案的百分比。模型1-3是原始模型，模型4-6是优化的合并模型。模型7-...
本文提出了一种新的多目标分子优化方法——MolEvol，一种类似于“最大期望（EM）算法”的可解释的进化算法。该算法设计出发点是模仿人类专家对分子进行结构优化的思考过程，包含2个交替步骤：1）在现有分子结构中寻找对其展现性质具有重要影响的子结构（rationales），2）依据这些子结构设计新的性质更好的分子。通过与...