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

遗传算法基础

遗传算法受达尔文进化论的启发，是经典人工智能搜索技术的一种流行替代方案。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，内部节点代表逻辑操作，叶子节点包含属性 - 值对。

• 重组与变异 ：重组操作会交换随机子树，而变异可以影响叶子节点，可能改变属性名、属性值或两者。另外，变异还有可能将合取运算符（^）与析取运算符（_）相互替换。
• 初始种群生成 ：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前景的表达式。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。

遗传算法在k - NN分类器中的应用

在机器学习领域，k - NN分类器的成功依赖于存储示例的质量以及描述这些示例的属性选择。我们可以利用遗传算法来解决选择合适示例和属性的问题。
- 染色体编码问题
- 简单二进制编码 ：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；否则保留。这种方法在训练集包含大量示例时可能导致染色体过长。
- 可变长度编码 ：采用更灵活的可变长度方案，染色体中的每个元素包含一个指向训练示例或属性的整数。染色体的长度为相关属性的数量加上代表性示例的数量，这种机制称