8、进化算法：原理、优化与应用

进化算法：原理、优化与应用

1. 进化算法简介

进化算法（EAs）是受达尔文进化和适者生存概念启发的随机搜索方法。它们在解决各类问题，如函数优化和数据挖掘任务（包括分类）中广受欢迎。EAs 在候选解空间中进行强大的全局搜索，以其隐式并行性和噪声容忍度而闻名。与许多其他搜索方法进行的贪婪局部搜索相比，EAs 对搜索空间的探索更广泛，因此不太可能陷入局部最优。不过，EAs 往往比局部搜索方法消耗更多的计算时间。

本质上，EA 会进化一组个体，每个个体都是目标问题的候选解。在每一代中，根据适应度函数对个体进行评估。适应度高的个体更有可能被选中进行繁殖、交叉和变异操作，以产生继承父母部分特征的新后代（新候选解）。进化过程会迭代进行，直到满足停止条件，如达到最大代数或找到最优解。

根据个体的表示方式和使用的进化算子，EAs 通常可分为遗传算法、遗传编程、进化策略和进化规划。

2. 进化算法概述

任何进化算法都包含四个主要元素：个体表示、适应度函数、选择方法和遗传算子。个体表示和遗传算子的概念取决于所使用的进化算法类型。例如，遗传算法的个体通常用固定长度的线性字符串表示，而遗传编程的个体通常用可变大小的树表示，相应的遗传算子也有所不同。而适应度函数和选择方法的概念则更具通用性，不依赖于所实现的进化算法类型。

2.1 个体表示

在进化算法中，个体通常是目标问题的候选解。在遗传算法（GAs）中，个体（常被类比为生物中的“染色体”）通常由固定长度的基因串表示，每个基因是候选解的一小部分。

在最简单的情况下，个体由二进制位串表示，每个基因的值可以是 0 或 1。这种表示方式在仅涉及二进制决策的