19、进化规划中的策略参数与算法实现

进化规划中的策略参数与算法实现

在进化规划（EP）中，策略参数扮演着至关重要的角色，它对个体的行为和算法的性能有着深远的影响。下面将详细介绍策略参数的相关内容以及一些常见的进化规划算法实现。

1. 策略参数概述

策略参数是EP变异算子的重要组成部分，步长依赖于策略参数。虽然可以为每个个体使用一个策略参数，但为每个分量设置独立的策略参数能提供更多的自由度来平衡探索与开发。

2. 策略参数的处理方法

2.1 静态策略参数

处理策略参数最简单的方法是固定偏差值。此时，策略参数函数是线性的，即：
[
\Phi(\sigma_{ij}(t)) = \sigma_{ij}(t) = \sigma_{ij}
]
其中，(\sigma_{ij}) 是一个小值。假设服从高斯分布，后代的计算方式为：
[
x_{ij}’(t) = x_{ij}(t) + N_{ij}(0, \sigma_{ij})
]
该方法的缺点是：如果 (\sigma_{ij}) 值过小，会限制探索并减缓收敛速度；如果值过大，则会限制开发和微调解决方案的能力。

2.2 动态策略

动态策略是随时间改变策略参数值的方法，以下是几种常见的动态策略：
- 基于个体适应度 ：
[
\sigma_{ij}(t) = \sigma_{i}(t) = \gamma f(x_{i}(t))
]
其中，(\gamma \in (0, 1])。后代生成公式为：
[
x_{ij