60、进化算法在复杂优化问题中的应用与总结

进化算法在复杂优化问题中的应用与总结

1. 进化算法的核心概念与发展

进化算法（EAs）是近年来最重要的新兴技术之一，尤其在处理复杂优化问题方面展现了强大的能力。EAs借鉴了生物学隐喻，旨在通过变异和选择规则来逼近全局最优或至少接近最优的解决方案。它们无需梯度信息，可以操作在各种参数空间中，这使得它们非常适合工业和管理任务。

进化算法的核心组成部分包括：

• 种群 ：由多个候选解决方案（个体）组成的集合。
• 适应度函数 ：用于评估每个个体的适应度值。
• 遗传算子 ：包括交叉和突变，用于生成新个体。

1.1 遗传算法（GA）

遗传算法是最著名的进化算法之一，它使用位串表示个体，并通过交叉和突变操作来生成新个体。GA特别适用于解决离散优化问题，如组合优化和参数优化。

1.2 进化策略（ES）

进化策略强调以个体为粒度模拟进化，通过实数字符串表示个体，并使用自适应变异步长来优化个体的行为。ES在数值优化问题中表现出色，尤其是在处理高维连续优化问题时。

1.3 进化编程（EP）

进化编程采用了一种比GA和ES更高抽象层次的进化模型，模拟了物种行为在连续几代之间的繁殖关系。EP主要用于函数优化和计算机程序的优化。

2. 新颖进化策略（NES）算法的开发与应用

2.1 NES算法的关键特点

NES算法结合了两种新的遗