3、进化计算与元启发式方法：原理、应用与优势

进化计算与元启发式方法：原理、应用与优势

1. 笛卡尔遗传编程（CGP）

1.1 基本概念

笛卡尔遗传编程（CGP）是一种遗传编程技术，它用前馈型网络表示树结构。该方法预先对所有节点进行基因型描述，以优化连接关系，有助于解决因遗传编程操作数量导致树结构过大的膨胀问题，还能通过重用部分树来紧凑地表示树结构。

1.2 网络结构

CGP 网络包含三种节点：输入节点、中间节点和输出节点。以一个具有 n 个输入、m 个输出和 r × c 个中间层的 CGP 配置为例，同一列的节点不允许连接，且网络为前馈网络。

1.3 基因型表示

CGP 使用一维数字字符串作为基因型，描述中间节点的功能类型和连接方法，以及输出节点的连接方法。通常，所有函数以最大参数作为输入，并忽略未使用的连接。例如，对于特定的基因型 0 0 1 1 0 0 1 3 1 2 0 1 0 4 4 2 5 4 2 5 7 3 ，函数符号编号 0、1、2、3 分别对应加法、减法、乘法和除法。第一个节点 0 的输入是输入 0 和输入 1，执行加法运算；而第五个节点的输出未被使用，属于内含子（非编码区域）。

2. 交互式进化计算（IEC）

2.1 背景与概念

在处理如“设计与房间氛围匹配的桌子”或“制作不打扰他人的手机铃声”等问题时，难以让计算机自动计算个体的评估（适应度），因为人类的主观判断和偏好难以建模。因此，交互式进化计算（IEC）方法应运而生，它将人类评估纳入进化计算，让人类直接评估每个个体，根据用户的“偏好”确定下一代的生存水平（适应度）。