4、神经进化方法概述与Python库应用

神经进化方法概述与Python库应用

1. 传统优化方法的局限

在许多简单的情况下，直接的适应度函数优化方法表现良好。然而，对于更复杂的任务，它常常陷入局部最优陷阱。在适应度函数优化过程中，收敛到局部最优意味着搜索空间中的任何局部步骤都无法带来进一步的改进。传统的遗传算法采用变异和孤岛机制来尝试逃离这些局部最优，但在处理具有欺骗性的问题时，这些方法可能并不总是有效，或者需要花费很长时间才能找到成功的解决方案。

例如，在一个街道布局不规则的陌生城市中导航。直接朝着目的地前进，可能会走上一些看似远离目标的道路，经过多次转折后才能到达目的地。而如果一开始就选择与目的地方向一致的道路，往往会陷入死胡同，尽管目的地可能就在墙的后面，但却无法到达。

2. 新奇搜索与自然进化

从自然界的自然选择过程中可以看出，进化多样性背后的驱动力是对新奇性的探索。任何进化中的物种通过发现新的行为模式，都能立即获得相对于竞争对手的进化优势，从而更有效地利用环境。自然进化没有明确的目标，它通过奖励对新奇行为的探索和利用来拓宽解决方案的搜索空间。这种新奇性可以被视为自然界中许多隐藏创造力的代表，使得进化能够发展出更复杂的行为和生物结构。

受自然进化的启发，Joel Lehman提出了一种名为新奇搜索（Novelty Search）的人工进化搜索优化方法。在这种方法中，不定义或使用特定的适应度函数来搜索解决方案，而是在神经进化过程中直接奖励每个找到的解决方案的新奇性。因此，找到的解决方案的新奇性引导神经进化朝着最终目标前进。这种方法使我们有机会利用进化的创造力，而不受将解决方案适应特定生态位的适应性压力的影响。

3. 新奇搜索的有效性