如上文已经提到的,利用进化计算取代传统的SGD过程来训练神经网络,或将其与强化学习结合等进化算法+深度学习的研究正在逐渐受到关注。 Contributor: Yuanyuan Li
PlatEMO是由安徽大学计算机学院的Bio-inspired Intelligence and Mining Knowledge Research Institute和University of Surrey的Nature Inspired Computing and Engineering Group共同开发的基于Matlab平台的进化计算组件,其包含若干经典算法的实现,如GA、,易用的GUI和绘图工具,支持将运算结果直接输出为Excel表格和LaTeX表格。 Heru...
1. 概述 进化计算是计算智能、机器学习和人工智能的一个子领域。它广泛用于优化问题、机器人设计、创建决策树、调整数据分析算法、训练神经网络和调整超参数。进化计算不是使用经典的数值方法，而是利用生物进化的灵感来开发好的解决方案。当没有已知的适应度函数导数时，或者当适应度函数具有许多局部极值时，它们尤其有...
进化计算是计算智能、机器学习和人工智能的一个子领域。它广泛用于优化问题、机器人设计、创建决策树、调整数据分析算法、训练神经网络和调整超参数。进化计算不是使用经典的数值方法,而是利用生物进化的灵感来开发好的解决方案。当没有已知的适应度函数导数时,或者当适应度函数具有许多局部极值时,它们尤其有用,这些极值...
遗传算法是进化计算的一个分支,是一种模拟自然界生物进化过程的随机搜索算法。遗传算法首先对问题进行描述,将潜在解进行编码,然后用随机数初始化一个种群,种群中的每个个体对应一个编码。最后通过适应度函数来度量个体的适应性,制定一种选择规则(选择函数f(x)),淘汰部分适应度较低的个体,并让优良的个体基因交叉复制...
交互式进化计算(Interactive Evolutionary Computation, IEC)是传统进化计算(Evolutionary Computation,EC)的扩展。传统进化计算中，理论与实践方面研究较多的是遗传算法 简介 IEC的研究始于1986年Dawkin对基于L-system的生物形态系统的研究。 IEC主要有交互式遗传算法(IGA), 交互式遗传规划(IGP), 交互式进化规划(IEP)和...
进化计 算在搜索过程中利用结构化和随机性的信息,使最满足目标的决策获得 最大的生存可能,是一种概率型的算法。一般来说,进化计算的求解 包 括以下几个步骤:给定一组初始解;评价当前这组解的性能;从当前这 组解中选择一定数量的解作为迭代后的解的基础;再对其进行操作,得 到迭代后的解;若这 些解满足要求则...
进化计算中基于分类的预处理代理模型 问题提出 代理模型的构造较复杂,作者希望构造一个更为简单的廉价(cheap)的代理模型来评估子集的质量。 因此作者提出了一个叫做CPS(classification based preselection)算法。 预选择(preselection) 在进化算法中,预选择是一种分类问题。准确地说,是将子代解作为外部数据集进行二分类,...
传统的进化计算有四种类别,他们分别是遗传算法、遗传编程、进化策略与进化规划[1]。在这一部分,我们将着重讨论遗传算法。 遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群开始的,而一个种群则由经过基因编码(一般来说包含实数编码与二进制编码)的一定数目的个体组成。每个个体实际上是染色体带有特征的实体。染色体作为遗...