oma*_*mar 6 heuristics genetic-algorithm evolutionary-algorithm
我正在阅读一些关于遗传算法的论文,他们经常以非常类似的方式提到进化算法.根据维基百科,GA是EA的子集.然而,如果我们仔细观察,我们可以注意到两者都是基于自然选择(交叉,选择,变异)的元启发式优化算法,并且两者都没有固定的表示(它取决于要解决的问题,即使我们传统上使用二进制GAs的表示).它们非常相似.那么,我的问题是我们可以将每个进化算法都考虑为遗传算法吗？它们之间有什么真正的区别？谢谢
这取决于你问谁.在最初几十年中存在这样的事情,每个人都认为有不同的类别(通常被列为"遗传算法","遗传编程","进化策略"和"进化规划".可以肯定的是,子场之间的差异,所以区别确实有一定程度的意义.
在某些时候(大约在90年代后期左右),人们开始将它们视为更一般算法类的实例,因此对统一的推动力度更大.主要的GA会议(ICGA)演变为GECCO,统一术语变成了"进化计算",包含了上述所有内容,偶尔也包含其他一些内容(如果你是的话,你可以将粒子群优化算法视为进化算法有点自由的定义).
所以目前,我们通常会将"进化计算"(或"进化算法")称为全面的总称.遗传编程将其自身的身份保持为直接演化的代码串,并且演化策略还在处理实值时保持单独的身份,并且通常包括某种自我修改(例如,在运行时的协方差矩阵自适应学习搜索方向).进化编程仍然存在,但只是一个小得多的利基.术语"遗传算法"已经扩大了很多.最初,人们认为它们是在二元弦上运行的,而这些字符串是通过世代选择等运行的.随着时间的推移,一个接一个地,严格性已经消失了.此时,您几乎可以使用"遗传算法"作为"进化计算"的同义词.你不应该这样做,因为在术语中你会理解你会失去的微妙之处,但总的来说,如果你没有直接进行代码生成,并且你没有以非常特别定义的方式发展实数.与人们所认为的进化策略相对应,那么你称它为"遗传算法"是相当安全的.
为了完成deong的最佳答案,这里引用了AE Eiben和JE Smith撰写的出色的进化计算简介.
令人惊讶的是,这种将达尔文原则应用于自动解决问题的想法可以追溯到四十年代,远早于计算机的突破[146].早在1948年,图灵提出了"遗传或进化搜索",到1962年,Breinermami实际上已经进行了"通过进化和重组进行优化"的计算机实验.在20世纪60年代,在不同的地方开发了三种不同的基本概念实现.美国,Fogel,Owens和Walsh引入了进化编程 [ 155,156 ],而Holland称他的方法为遗传算法 [98,202,204].同时,在德国,Rechenberg和Schwefel发明了进化策略 [ 317,342 ].大约15年来,这些领域分别发展;但自20世纪90年代初以来,它们被视为一种技术的不同代表("方言"),后来被称为进化计算 [22,27,28,120,271].在20世纪90年代初期,出现了一般观念的第四个流,即Koza [38,229,230]所倡导的遗传编程.当代术语通过进化计算表示整个领域,算法为inv olved被称为进化算法,它将进化规划,进化策略,遗传算法和遗传编程视为属于相应算法变体的子区域.
专门研究EC的科学论坛的发展表明了该领域的过去和现在.专门讨论这一主题的第一次国际会议是国际遗传算法会议(ICGA),首次于1985年举行[180],并且每隔一年重复一次,直到1997年[182,333,43,158,137,241 1999年它与在遗传编程年会 [235,234,232]成为年度遗传和进化计算会议(GECCO)[37.416. 381. 2421.同时举行进化规划年会.自1992年以来举行.[150.151. 344. 268. 154. 12. 3071与自1994年以来举行的IEEE进化计算会议合并,[210.211. 212. 213. 2141成立自今年以来每年举行的进化计算大会(CEC).72. 73. 741.
第一个欧洲事件(明确建立以包含所有流)是1990年自然平行解决问题(PPSN)[3431].这已成为一年两次的会议[259.90. 410. 116. 337. 1871.正在进行小组讨论(引用第一个PPSN,名称进化计算作为所有现有"方言"的总称.提供 进化计算(麻省理工学院出版社).第一个科学致力于这一领域的期刊于1993年启动.1997年,欧盟委员会决定资助欧洲委员会称为EvoNet的欧洲研究网络 ,其资金保障到2003年.在撰写本文时(2003年),有三个主要的EC会议(首席执行官,GECCO.和PPSN)和许多较小的,包括一个专门用于理论分析和开发的基因遗传算法基础 (FOGA),自1990年以来每两年举办一次[316,420.425.44. 39. 261. 3081. By现在有三种核心科学EC期刊(进化计算,IEEE 进化计算交易, 遗传编程和可演化机器)和许多具有密切相关的概况,例如,自然计算,软计算或计算机 lligence.我们估计2003年EC出版物的数量超过1500种,其中许多出版物在特定应用领域的期刊和会议记录中.