遗传算法与强化学习实战解析

69、手动模拟遗传算法。自行选择适应度函数、不同的初始种群，使用单点交叉（随机选择交叉点）进行模拟。然后用两点交叉重复该模拟过程。

需按照要求自行选择适应度函数、初始种群，模拟单点和两点交叉过程完成练习。

70、识别适合遗传算法的具体工程问题。提出染色体最好用二进制或数字字符串表示的问题，以及树结构更合适的问题。

适合用二进制或数字字符串表示染色体的工程问题有：

• 电路设计优化
• 电路元件的连接状态：用二进制表示

• 元件参数：用数字表示

• 背包问题

• 物品的选择：用二进制表示
• 物品的重量和价值：用数字表示

适合用树结构表示染色体的工程问题有：

• 程序自动生成

• 程序的语法结构：可以用树来表示

• 决策树优化

• 决策树本身就是树结构
• 可通过遗传算法优化其节点和分支

71、指出自然进化与其计算机模型之间的一些差异。推测是否可以从自然界获得更多灵感。你认为与生物进化相比，计算机程序的优势在哪里？

自然进化与计算机模型的差异

自然进化和计算机模型的差异主要体现在以下几个方面：

• 基础不同
• 自然进化基于生物种群，受环境等多种复杂因素影响。

• 计算机模型基于算法和数据，通过程序模拟进化过程。

• 进程速度不同

• 自然进化进程缓慢，受生物寿命和繁殖周期等限制。