16、遗传算法的高级主题解析

遗传算法的高级主题解析

1. 生态位遗传算法

生态位遗传算法旨在定位优化问题的多个解决方案。以下是几种常见的生态位遗传算法：
- 适应度共享（Fitness Sharing）
- 适应度共享是最早的遗传算法生态位技术之一，最初作为种群多样性维护技术引入。它将每个生态位视为有限资源，并在生态位内的所有个体之间共享该资源。
- 个体的适应度$f(x_i(t))$会根据同一区域内其他个体的数量进行调整，以适应共享适应度：
[f_s(x_i(t)) = \frac{f(x_i(t))}{\sum_{j} sh(d_{ab})}]
- 其中，$\sum_{j} sh(d_{ab})$是对生态位拥挤程度的估计。常见的共享函数是三角共享函数：
[sh(d) =
\begin{cases}
1 - (\frac{d}{\sigma_{share}})^{\alpha} & \text{if } d < \sigma_{share} \
0 & \text{otherwise}
\end{cases}
]
- 这里，$d_{ab}$表示个体$x_a$和$x_b$之间的距离，该距离度量可以是基因型或表现型的，具体取决于优化问题。
- 动态生态位共享（Dynamic Niche Sharing）
- 动态生态位共享是适应度共享的优化版本。它尝试将种群中的个体分类为属于新兴生态位或非生态位类别。
- 属于非生态位类别的个体的适应度计算与标准适应度共享技术相同，而属于发展中生态位的个体的适应度会通过除