如何将遗传算法与强化学习结合 首先,说一下,在机器学习领域(人工智能领域),神经网络和遗传算法一直是互相替代的关系,虽然也有过短暂的蜜月期(使用进化算法优化或初始化神经网络参数),但是总体说来,一般神经网络发展受限的情况下遗传算法方向的研究就会受重视,而神经网络发展好的时候(如最近10年-20年),那么遗传算法这样...
比如,二进制编码的缺点有二:一是相邻整数的二进制编码可能具有较大的Hamming距离(例如,15和16的二进制表示为01111和10000,因此算法从15改进到16必须改变所有的位),这种缺陷造成了Hamming悬崖,降低了遗传算子的搜索效率;二是在求解高维优化问题时,二进制编码将非常长,从而使得算法的搜索效率很低。 针对...
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