30、遗传算法与强化学习：原理、应用与实践

遗传算法与强化学习：原理、应用与实践

1. 遗传算法基础

遗传算法受到达尔文进化理论的启发，是经典人工智能搜索技术的流行替代方案。其表达式由属性、属性值以及逻辑运算符（如合取、析取和否定）组成，这种结构很自然地可以用树结构来表示。树的内部节点代表逻辑操作，叶子节点包含属性 - 值对。

• 重组操作 ：会随机交换子树。
• 变异操作 ：可能影响叶子节点，包括属性名、属性值或两者。有时也会将合取符号（^）与析取符号（_）互换。

在生成初始种群时需要特别注意，程序员要确保种群中已经包含一些有潜力的表达式。一种方法是创建一组随机表达式，并插入正例的描述。生存函数（需要最大化）可以定义为训练集上的分类准确率。

以下是一些相关思考问题：
- 达尔文进化过程和拉马克进化过程有什么区别？哪个更快？
- 多种群遗传算法解决了什么弱点？多个种群是如何解决这个问题的？
- 如果染色体是由位、数值和符号组成的“混合”字符串，如何实现变异操作？
- 在染色体为树数据结构的领域中，如何实现重组和变异操作？

2. 遗传算法在k - NN分类器中的应用

k - NN分类器的成功依赖于存储示例的质量和描述这些示例的属性选择。选择合适的示例和属性问题可以用搜索范式来解决，也可以使用遗传算法。

2.1 问题编码

可以将二进制染色体分为两部分：第一部分的每个位置对应一个训练示例，第二部分的每个位置对应一个属性。如果某一位的值为0，则忽略对应的示例或属性；否