4、遗传编程中的策略与索洛莫诺夫概率归纳法

遗传编程中的策略与索洛莫诺夫概率归纳法

一、分治策略在遗传编程中的应用

在遗传编程领域，为了用较少的计算资源最大化成功概率，提出了一种新的搜索策略——分治策略。该策略通过两个关键思想为管理进化过程提供了新途径：
1. 使用基于函数和终端子集的种群概念 ：为了最大化搜索空间的覆盖范围，我们构建了基于函数和终端子集的种群。每个种群在原始搜索空间的一个区域内工作，这样可以更全面地探索整个搜索空间。
2. 将进化过程分解为两个不同的研究层次 ：高层将低层找到的最佳部分解决方案进行组合。这种方法在解决特定问题时，明显展示了其高效性，结果表明在降低计算成本的同时，成功概率得到了提高。

下面通过一个表格来总结分治策略的优势：
| 策略优势 | 具体描述 |
| — | — |
| 提高搜索空间覆盖 | 通过种群概念在不同区域工作 |
| 降低计算成本 | 分解进化过程，组合部分解决方案 |
| 提升成功概率 | 实验结果表明效果显著 |

其工作流程可以用以下 mermaid 流程图表示：

graph LR
    A[开始] --> B[构建基于子集的种群]
    B --> C[低层进化搜索部分解决方案]
    C --> D[高层组合部分解决方案]
    D --> E[评估结果]
    E --> F{是否满足条件}
    F -- 是 --> G[结束]
    F -- 否 --> C