10、进化动力学谱分析中的开放问题

进化动力学谱分析中的开放问题

1. 引言

进化算法的性能和设计通用理论难以建立,即便在简单的“规范”模型中,由于其非线性结构和随机动力学特性,也存在诸多难题。不过,通过一些简化假设,如恒定选择、单亲遗传和无限种群,可以得到线性动力系统,其轨迹和吸引子能用特征值和特征向量谱来描述。

实际的进化算法在两个方面偏离了这些简化假设:有限种群和双亲(或多亲)重组。重组使无限种群模型的动力学从线性变为二次,需要采用非线性分析方法。有限种群算法通常使用伯努利采样,将模型从确定性变为随机性,其状态空间维度大幅增加。

以单亲、无限种群模型为起点,我们可以探讨以下三个主要的开放问题:
1. 寻找搜索空间全局最优解的最优传输矩阵是什么?
2. 无限种群模型的谱与有限种群模型的谱之间有什么关系?
3. 卡林关于算子强度影响的关键定理能否推广?

2. 规范模型

规范模型指的是在恒定适应度系数和广义单亲遗传下,无限种群以离散、非重叠世代进化的模型。设 $x$ 是种群中不同类型频率的向量,满足 $x \in \Delta^n$($n$ 维单纯形),则 $x$ 的递推关系为:
[x_{t + 1} = \frac{W T x_t}{\bar{w} t}]
其中,$x
{t + 1}$ 是下一个时间步的频率向量,$W$ 是适应度系数的对角矩阵,$\bar{w}_t$ 是种群的平均适应度,用于归一化以保持系统状态为频率,$T$ 是 $n \times n$ 的传输概率矩阵,表示类型 $i$ 产生类型 $j$ 后代的概率。

系统的轨迹为:
[x(t) = \frac{(W

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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