20、机器学习与进化计算的实用演示

机器学习与进化计算的实用演示

1. 人工神经网络（ANN）演示

在机器学习领域，人工神经网络的应用十分广泛，下面将介绍两个关于ANN识别手写数字的演示。

1.1 演示背景与训练数据

训练数据集来自MNIST数据库，包含60,000条记录。这为后续的演示提供了丰富的数据基础，让模型能够学习到不同手写数字的特征。

1.2 第一个演示：使用独立测试数据库

第一个演示使用了来自与MNIST训练数据库不同的另一个数据库中的10,000条测试数据记录。通过测试发现，一个三层的ANN实现了94.5%的成功识别率。这表明该ANN模型在处理手写数字识别任务时具有较高的准确性。

1.3 第二个演示：使用Pi相机识别手写数字

第二个演示借助Pi相机来识别手写数字。具体操作是通过一个Python脚本将拍摄的图像转换为输入数据记录，最终成功识别出手写数字。以下是相关代码示例：

inputT = (np.asfarray(recordx[1:])/255.0 * 0.99) + 0.01
train = np.zeros(onode) + 0.01
train[int(recordx[0])] = 0.99
# training begins here
ann.trainNet(inputT, train)
while True:
    # blink an LED forever
    GPIO.output(19, GPIO.HIGH)
    time.sleep(1)
    GPIO.output(19, GPIO.LOW)
    time.sleep(1)

在测试运行时，Pi相机的设置与手动测试运行时完全相同。训练完成后，LED开始闪烁，这表明系统已准备好等待按下按钮来启动图像捕获和ANN分析。最终的测试结果显示，ANN成功识别出数字为9，这是正确的识别结果。

1.4 自动化图像识别

对上述Python脚本进行了略微修改，实现了图像识别过程的完全自动化。这进一步提高了识别的效率和便捷性，减少了人工干预。

2. 进化计算（EC）概述

进化计算是人工智能领域的一个重要分支，下面将详细介绍其相关概念和应用。

2.1 进化计算的主要子主题

进化计算包含多个主要子主题，具体如下：
- 进化编程
- 进化策略
- 遗传算法
- 遗传编程
- 分类器系统

这些子主题从不同的角度和方法来模拟生物进化的过程，以解决各种优化和搜索问题。

2.2 进化与突变的故事引入

为了更好地理解进化计算中的进化和突变概念，这里通过一个虚构的故事进行说明。在一个亚热带丛林的大洞穴里，生活着一种名为alife的两栖动物。它们原本生活稳定，但一场地震使洞穴顶部坍塌，它们暴露在外界，遭到了鹰的捕食。

在危机时刻，一些alife发生了突变。一只新生alife头部的皮肤细胞发生变化，变得对光敏感，它和它的后代能够更好地躲避鹰的捕食。随后，又有alife发生了第二次突变，发展出了第二组光敏感细胞，最终进化成了原始的眼睛，使它们能够感知深度并探索外界。这个故事形象地展示了突变和进化在生物生存和发展中的重要作用，也为理解进化计算中的相关概念提供了直观的背景。

3. 进化编程（EP）

进化编程是进化计算中的一种重要方法，下面将详细介绍其原理和特点。

3.1 进化编程的定义与原理

进化编程由Lawrence Fogel博士在20世纪60年代初提出。它可以被看作是一种优化策略，通过随机选择试验解决方案（即个体种群）来测试一个或多个目标。然后对现有的个体应用突变，产生新的个体或后代。这些突变可能会对新个体的行为产生广泛的影响。新个体将在“锦标赛”中进行比较，以选择哪些能够存活下来形成新的个体种群。

3.2 进化编程与其他算法的比较

• 与遗传算法（GA）的区别 ：GA试图模拟自然界中基因组的遗传操作，包括使用遗传交叉来编码行为和进行重组；而EP则侧重于父母和后代之间的行为联系。
• 与进化策略（ES）的比较 ：EP和ES虽然是独立发展的，但非常相似。主要区别在于，EP使用随机过程从种群中选择个体，而ES使用确定性方法，根据明确定义的指标删除表现不佳的个体。

4. 进化计算实用演示：手动计算

为了更直观地展示进化计算的应用，下面进行一个手动计算的演示。

4.1 演示目的

演示的目的是生成一个包含六个整数的列表，这些整数的值范围在0到100之间，并且它们的总和为371。

4.2 手动计算过程

手动计算的推理过程如下：
1. 由于只有六个数字要相加得到目标值371，所以每个数字可能都大于60。
2. 选择一个数字（例如71），从目标值中减去它，得到新的目标值300，此时还剩下五个数字。
3. 重复上述步骤，直到得到最终的列表。例如，得到的列表为 [71, 90, 65, 70, 25, 50] 。当然，由于没有规定整数不能重复，也可以生成如 [60, 60, 60, 60, 60, 71] 这样的列表。

这个手动计算过程是确定性的，人类可以比较容易地完成，但对于计算机来说，这并不是一件简单的事情，接下来将通过Python脚本来解决这个问题。

5. 进化计算实用演示：Python脚本

接下来将详细介绍使用Python脚本解决生成六个整数列表且总和为371的问题。

5.1 问题定义与解决方案结构

问题仍然是生成六个值在0到100之间且总和为371的整数列表。为了将问题解决过程纳入进化计算的范式，需要创建个体和种群，并定义相应的函数。

5.2 创建个体和种群的代码

from random import randint
def individual(length, min, max):
    # generates an individual
    return [randint(min, max) for x in xrange(length)]
def population(count, length, min, max):
    # generate a population
    return [individual(length, min, max) for x in xrange(count)]

通过上述代码，可以生成个体和种群。 individual 函数用于生成一个包含指定长度、指定值范围的整数列表的个体； population 函数则使用 individual 函数生成指定数量的个体，从而形成一个种群。

5.3 适应度函数

适应度函数用于衡量一个个体在满足目标（即整数列表值总和等于目标值）方面的表现。代码如下：

from operator import add
def fitness(individual, target):
    # calculate fitness, lower the better
    sum = reduce(add, individual, 0)
    return abs(target - sum)

该函数计算个体列表中元素的总和与目标值之间的绝对差值，差值越小，说明该个体越接近目标，适应度越高。

5.4 种群进化策略

为了使种群不断进化以满足目标，制定了以下策略：
- 从先前的种群中选取20%的表现最佳的个体（精英率）加入新种群。
- 大约繁殖新种群的75%作为子代。
- 子代的生成方式是取父个体的前 length/2 个元素和母个体的后 length/2 个元素组合而成。
- 父个体和母个体不能是同一个个体。
- 从种群中随机选择5%的个体。
- 对新种群的1%进行突变。

这个策略的设计旨在找到全局最大值，避免陷入局部最大值，与ANN中的梯度下降算法的思想类似，都是为了找到最优解。

5.5 突变代码

from random import random, randint
chance_to_mutate = 0.01
for i in population:
    if chance_to_mutate > random():
        place_to_mutate = randint(0, len(i))
        i[place_to_mutate] = randint(min(i), max(i))

在上述代码中， chance_to_mutate 变量设置为0.01，表示有1%的突变概率。通过遍历种群中的每个个体，当随机数小于0.01时，选择该个体的一个随机位置进行突变，突变后的值在该个体的最小值和最大值之间随机生成。

5.6 计算种群平均适应度的函数

def grade(pop, target):
    'Find average fitness for a population.'
    summed = reduce(add, (fitness(x, target) for x in pop))
    return summed / (len(pop) * 1.0)

grade 函数用于计算整个种群的平均适应度，通过对种群中每个个体的适应度进行求和并取平均值得到。

5.7 完整Python脚本

from random import randint, random
from operator import add

def individual(length, min, max):
    'Create a member of the population.'
    return [ randint(min,max) for x in xrange(length) ]

def population(count, length, min, max):
    """
    Create a number of individuals (i.e. a population).
    count: the number of individuals in the population
    length: the number of values per individual
    min: the minimum possible value in an individual's list of values
    max: the maximum possible value in an individual's list of values
    """
    return [ individual(length, min, max) for x in xrange(count) ]

def fitness(individual, target):
    """
    Determine the fitness of an individual. Higher is better.
    individual: the individual to evaluate
    target: the target number individuals are aiming for
    """
    sum = reduce(add, individual, 0)
    return abs(target-sum)

def grade(pop, target):
    'Find average fitness for a population.'
    summed = reduce(add, (fitness(x, target) for x in pop))
    return summed / (len(pop) * 1.0)

def evolve(pop, target, retain=0.2, random_select=0.05, mutate=0.01):
    graded = [ (fitness(x, target), x) for x in pop]
    graded = [ x[1] for x in sorted(graded)]
    retain_length = int(len(graded)*retain)
    parents = graded[:retain_length]
    # randomly add other individuals to
    # promote genetic diversity
    for individual in graded[retain_length:]:
        if random_select > random():
            parents.append(individual)
    # mutate some individuals
    for individual in parents:
        if mutate > random():
            pos_to_mutate = randint(0, len(individual)-1)
            # this mutation is not ideal, because it
            # restricts the range of possible values,
            # but the function is unaware of the min/max
            # values used to create the individuals,
            individual[pos_to_mutate] = randint(
                min(individual), max(individual))
    # crossover parents to create children
    parents_length = len(parents)
    desired_length = len(pop) - parents_length
    children = []
    while len(children) < desired_length:
        male = randint(0, parents_length-1)
        female = randint(0, parents_length-1)
        if male != female:
            male = parents[male]
            female = parents[female]
            half = len(male) / 2
            child = male[:half] + female[half:]
            children.append(child)
    parents.extend(children)
    return parents

运行该脚本时，在交互式Python会话中输入以下代码：

# Example usage
>>> from genetic import *
>>> target = 371
>>> p_count = 100
>>> i_length = 6
>>> i_min = 0
>>> i_max = 100
>>> p = population(p_count, i_length, i_min, i_max)
>>> fitness_history = [grade(p, target),]
>>> fitFlag = 0
>>> for i in xrange(100):
...    p = evolve(p, target)
...    fitness_history.append(grade(p, target))
...    if grade(p, target) == 0:
...        if fitFlag == 0:
...            fitFlag = 1
...            print 'Generation = ', i
...            print p[0]
>>> for datum in fitness_history:
...    print datum

在运行过程中可以看到，仅经过七代进化就找到了一个解决方案，即 [72, 68, 67, 64, 75, 25] ，其总和为目标值371。脚本在找到第一个成功的解决方案后不会停止，而是继续进化和突变，性能会略有下降然后再提高，直到完成预设的循环次数。

通过以上的演示和代码实现，我们可以看到进化计算在解决特定问题时的有效性和实用性。无论是人工神经网络的手写数字识别，还是进化计算的整数列表生成问题，都展示了这些技术在不同领域的强大应用能力。希望这些内容能为你进一步探索机器学习和进化计算提供有益的参考和启发。

机器学习与进化计算的实用演示

6. 进化计算演示结果分析

在运行上述Python脚本解决生成六个整数列表且总和为371的问题时，我们得到了一些有趣的结果。

6.1 解决方案的快速找到

从运行结果来看，仅经过七代进化就找到了一个满足条件的解决方案 [72, 68, 67, 64, 75, 25] 。这表明进化计算在这个问题上具有较高的效率，能够在相对较少的迭代次数内找到可行的解。这得益于进化计算中采用的选择、繁殖和突变等操作，使得种群能够不断向更优的方向进化。

6.2 持续进化与性能波动

脚本在找到第一个成功的解决方案后并没有停止，而是继续进行进化和突变。在后续的迭代过程中，性能会出现略有下降然后再提高的情况。这是因为在进化过程中，突变操作可能会引入一些不太理想的个体，导致整体性能暂时下降。但随着选择和繁殖操作的继续，种群会逐渐淘汰这些不良个体，重新向更优的方向进化，从而使性能再次提高。

6.3 适应度历史分析

通过观察适应度历史列表（如图所示），我们可以更直观地了解种群在进化过程中的性能变化。适应度值反映了种群中个体与目标值的接近程度，适应度值越低，说明个体越接近目标。从适应度历史列表中可以看到，随着迭代次数的增加，适应度值总体上呈现下降的趋势，这表明种群在不断地向更优的方向进化。

7. 进化计算的优势与挑战

进化计算作为一种强大的优化方法，具有许多优势，但也面临一些挑战。

7.1 进化计算的优势

• 全局搜索能力 ：进化计算通过模拟生物进化的过程，能够在搜索空间中进行广泛的探索，有较大的机会找到全局最优解，避免陷入局部最优解。这在解决复杂的优化问题时非常重要，因为传统的优化方法可能容易陷入局部最优而无法找到全局最优。
• 并行性 ：进化计算可以同时处理多个个体，具有天然的并行性。这使得它在处理大规模问题时能够充分利用多核处理器的计算能力，提高计算效率。
• 不需要问题的先验知识 ：进化计算只需要定义目标函数和适应度函数，不需要对问题的具体结构和性质有深入的了解。这使得它可以应用于各种不同类型的问题，具有很强的通用性。

7.2 进化计算的挑战

• 计算复杂度 ：进化计算通常需要进行大量的迭代和评估，计算复杂度较高。特别是在处理大规模问题时，计算时间可能会很长，需要消耗大量的计算资源。
• 参数选择困难 ：进化计算中有许多参数需要选择，如种群大小、繁殖率、突变率等。这些参数的选择对算法的性能有很大的影响，但目前还没有一种通用的方法来确定最优的参数设置，通常需要通过实验和经验来进行调整。
• 收敛速度较慢 ：在某些情况下，进化计算的收敛速度可能较慢，需要进行大量的迭代才能找到满意的解。这可能会影响算法的实时性和实用性。

8. 进化计算的应用领域

进化计算在许多领域都有广泛的应用，下面介绍一些常见的应用领域。

8.1 工程优化

在工程领域，进化计算可以用于解决各种优化问题，如电路设计、机械设计、建筑设计等。通过优化设计参数，可以提高产品的性能和质量，降低成本。例如，在电路设计中，可以使用进化计算来优化电路的布局和参数，以提高电路的性能和可靠性。

8.2 机器学习

在机器学习中，进化计算可以用于优化模型的参数和结构。例如，在神经网络中，可以使用进化计算来优化神经网络的权重和拓扑结构，以提高模型的性能和泛化能力。此外，进化计算还可以用于特征选择和数据挖掘等任务。

8.3 生物信息学

在生物信息学中，进化计算可以用于解决生物序列分析、蛋白质结构预测等问题。通过模拟生物进化的过程，可以更好地理解生物系统的进化规律，预测生物分子的结构和功能。例如，在蛋白质结构预测中，可以使用进化计算来搜索蛋白质的可能结构空间，找到最符合实验数据的结构。

8.4 经济与金融

在经济与金融领域，进化计算可以用于投资组合优化、风险管理等问题。通过优化投资组合的配置，可以降低投资风险，提高投资收益。例如，在股票投资中，可以使用进化计算来选择最优的股票组合，以实现风险和收益的平衡。

9. 总结与展望

通过以上对人工神经网络和进化计算的介绍和演示，我们可以看到机器学习在解决各种问题时的强大能力。人工神经网络在手写数字识别等任务中表现出了较高的准确性，而进化计算在优化问题中具有全局搜索能力和并行性等优势。

9.1 总结

• 人工神经网络 ：通过使用MNIST数据库进行训练，三层的人工神经网络在手写数字识别任务中取得了94.5%的成功识别率。同时，借助Pi相机和Python脚本，实现了手写数字的自动化识别，提高了识别的效率和便捷性。
• 进化计算 ：进化计算包含多个子主题，如进化编程、遗传算法等。通过手动计算和Python脚本演示，展示了进化计算在解决生成整数列表且总和为目标值的问题上的有效性。通过选择、繁殖和突变等操作，种群能够不断进化，找到满足条件的解决方案。

9.2 展望

未来，机器学习和进化计算有望在更多的领域得到应用和发展。随着数据量的不断增加和计算能力的不断提高，人工神经网络和进化计算的性能将得到进一步提升。同时，将机器学习和进化计算与其他技术相结合，如深度学习、强化学习等，有望创造出更强大的智能系统，为解决各种复杂问题提供更有效的方法。

以下是一个简单的mermaid流程图，展示进化计算的基本流程：

graph TD;
    A[初始化种群] --> B[评估适应度];
    B --> C{是否满足终止条件};
    C -- 否 --> D[选择操作];
    D --> E[繁殖操作];
    E --> F[突变操作];
    F --> B;
    C -- 是 --> G[输出最优解];

这个流程图展示了进化计算的基本步骤，包括初始化种群、评估适应度、选择、繁殖、突变等操作，直到满足终止条件为止，最终输出最优解。通过这个流程图，可以更直观地理解进化计算的工作原理。

希望本文能够为你深入了解机器学习和进化计算提供有价值的参考，激发你在相关领域的进一步探索和研究。无论是在学术研究还是实际应用中，机器学习和进化计算都有着广阔的发展前景，期待你能够在这个领域取得更多的成果。