18、进化算法：优势、挑战与可扩展性

进化算法：优势、挑战与可扩展性

在优化算法的领域中，进化算法作为一种独特的方法，有着自身的优势和局限性。下面我们将详细探讨进化算法的特点、面临的问题以及它在可扩展性方面的表现。

进化算法的优缺点

进化算法与之前常用的方法有所不同，在某些情况下表现出色，但在另一些情况下则不太实用。

更广泛的探索能力

无梯度方法的一个优势是，相较于基于梯度的方法，它们往往具有更强的探索能力。例如，DQN和策略梯度方法都采用了类似的策略：收集经验并引导智能体采取能带来更多奖励的行动。然而，这可能导致智能体一旦偏好某一行动，就会放弃对新状态的探索。在DQN中，我们通过引入ε - 贪心策略来解决这个问题，即智能体即使有偏好的行动，也有小概率采取随机行动。对于随机策略梯度，我们依靠从模型输出的动作概率向量中抽取各种动作。

而遗传算法中的智能体不会受到任何方向的引导。每一代都会产生大量的智能体，由于它们之间存在大量的随机变异，大多数智能体的策略都互不相同。虽然进化策略中仍然存在探索与利用的问题，因为过少的变异可能导致过早收敛，使整个种群充满几乎相同的个体，但总体而言，遗传算法比基于梯度下降的方法更容易确保足够的探索。

样本密集性问题

从代码中可以看出，为了确定一个包含500个智能体的种群中每个智能体的适应度，我们需要让每个智能体在环境中运行。这意味着在对种群进行更新之前，我们需要进行500次主要计算。进化算法通常比基于梯度的方法更需要大量样本，因为我们不是有策略地调整智能体的权重，而是创建大量智能体，希望引入的随机变异和重组是有益的。可以说，进化算法的数据效率低于DQN或PG方法。

如果我们想减小种群规