Evolution Strategies (ES) ist ein Optimierungsalgorithmus, der auf der Idee der Evolution in der Natur basiert und zur Optimierung mathematischer Funktionen durch iterative Suche verwendet wird. Es wurde erstmals in den 1960er Jahren von den deutschen Wissenschaftlern Rechenberg und Schwefel vorgeschlagen. Dieser Algorithmus behandelt die Funktionsoptimierung als einen Prozess der Suche nach optimalen Lösungen im Parameterraum. Es wählt zufällig einige Lösungen aus und generiert durch Mutations- und Auswahloperationen neue Lösungen. Im Gegensatz zu anderen evolutionären Algorithmen verwenden evolutionäre Strategiealgorithmen keine Crossover-Operationen. Durch wiederholte Iterationen kann der evolutionäre Strategiealgorithmus die Qualität der Lösung schrittweise optimieren, bis die optimale Lösung gefunden wird. Es bietet bestimmte Vorteile bei der Lösung komplexer Probleme, hochdimensionaler Optimierung und Situationen ohne Gradienteninformationen. Evolutionäre Strategiealgorithmen werden häufig bei Optimierungsproblemen eingesetzt, insbesondere in den Bereichen maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz.
Der grundlegende Prozess des evolutionären Strategiealgorithmus ist wie folgt:
Initialisierung: Initialisieren Sie einige Lösungen zufällig als Anfangspopulation.
Mutation: Führen Sie einen Mutationsvorgang für jede Lösung durch, um eine neue Lösung zu generieren.
Auswahl: Wählen Sie neue Lösungen basierend auf der Fitnessfunktion aus und wählen Sie Lösungen mit hoher Fitness als Population der nächsten Generation aus.
Beurteilungsbeendigung: Wenn die voreingestellte Beendigungsbedingung erreicht ist, endet der Algorithmus, andernfalls kehren Sie zu Schritt 2 zurück.
Ergebnisse ausgeben: Wählen Sie die Person mit der besten Fitness als endgültiges Modell aus, um die Daten im Testsatz vorherzusagen.
Die Hauptidee des evolutionären Strategiealgorithmus besteht darin, einige Lösungen zufällig auszuwählen und durch Mutations- und Auswahloperationen neue Lösungen zu generieren, um zu vermeiden, dass sie in die lokal optimale Lösung fallen. Bei Mutationsoperationen verwenden evolutionäre Strategiealgorithmen häufig die Gaußsche Verteilung oder die gleichmäßige Verteilung, um neue Lösungen zu generieren. Bei der Auswahloperation verwenden evolutionäre Strategiealgorithmen normalerweise natürliche Auswahl oder Turnierauswahl, um Lösungen mit hoher Fitness auszuwählen. Auf diese Weise können evolutionäre Strategiealgorithmen den Lösungsraum besser durchsuchen, um bessere Lösungen zu finden. Dieser Algorithmus hat gute Anwendungsaussichten bei Optimierungsproblemen.
Der evolutionäre Strategiealgorithmus ist ein Optimierungsalgorithmus, der auf natürlicher Selektion und evolutionären Ideen basiert. Er generiert neue Lösungen durch Mutations- und Selektionsoperationen und nähert sich schrittweise der optimalen Lösung. Seine Hauptvorteile sind: Es ist weit verbreitet, stellt keine Anforderungen an die Problemstruktur, kann hochdimensionale Probleme behandeln, kann nichtlineare Probleme behandeln und kann lokal optimale Lösungen überwinden usw.
Keine Crossover-Operation erforderlich: Im Vergleich zu anderen evolutionären Algorithmen erfordert der ES-Algorithmus keine Crossover-Operationen, was den Implementierungsprozess des Algorithmus vereinfacht und die nachteiligen Auswirkungen von Crossover-Operationen vermeiden kann.
Verfügt über starke globale Suchfunktionen: Der ES-Algorithmus kann eine globale Suche durchführen und die global optimale Lösung finden, die für komplexe Optimierungsprobleme geeignet ist.
Kann hochdimensionale, nichtlineare und verrauschte Daten verarbeiten: Der ES-Algorithmus kann hochdimensionale, nichtlineare und verrauschte Daten verarbeiten und weist eine starke Anpassungsfähigkeit auf.
Kann die Suchrichtung adaptiv anpassen: Der ES-Algorithmus kann die Suchrichtung adaptiv anpassen, um ein Fallen in die lokal optimale Lösung zu vermeiden und die Sucheffizienz des Algorithmus zu verbessern.
Geeignet für paralleles Rechnen: Der ES-Algorithmus ist für paralleles Computing geeignet und kann Multi-Core-CPU oder GPU für paralleles Computing verwenden, um die Recheneffizienz zu verbessern.
Der ES-Algorithmus weist auch einige Mängel und Mängel auf:
Bei komplexen Optimierungsproblemen erfordert der ES-Algorithmus viel Rechenressourcen und Zeit, was zu einer übermäßigen Rechenkomplexität führen kann.
Die Varianzanpassung für Mutationsoperationen erfordert gute Erfahrung und Fähigkeiten, da sie sonst die Sucheffizienz und Stabilität des Algorithmus beeinträchtigt.
Die Auswahl einer Betriebsstrategie erfordert auch Erfahrung und Fähigkeiten, da der Algorithmus sonst möglicherweise zu langsam oder zu schnell konvergiert.
Evolutionäre Strategiealgorithmen umfassen hauptsächlich die folgenden Typen:
Grundlegender evolutionärer Strategiealgorithmus: Der grundlegende evolutionäre Strategiealgorithmus ist der einfachste ES-Algorithmus. Er verwendet nur eine einzige Mutationsstrategie und Auswahlstrategie und eignet sich für einfache Optimierungsprobleme.
Strategie-Evolutions-Strategiealgorithmus: Der Strategie-Evolutions-Strategiealgorithmus ist eine Verbesserung, die auf dem grundlegenden Evolutionsstrategie-Algorithmus basiert. Er verwendet mehrere Mutationsstrategien und Auswahlstrategien, die die optimale Strategie adaptiv auswählen können und für komplexe Optimierungsprobleme geeignet sind.
Co-Evolution-Strategiealgorithmus: Der Co-Evolution-Strategiealgorithmus ist ein Optimierungsalgorithmus mit mehreren Zielen, der mehrere ES-Algorithmen verwendet, um gleichzeitig zu suchen und mehrere optimale Lösungen zu erhalten.
Groß angelegter evolutionärer Strategiealgorithmus: Der groß angelegte evolutionäre Strategiealgorithmus ist ein ES-Algorithmus, der für hochdimensionale Optimierungsprobleme geeignet ist. Er verwendet verteilte Berechnungen und parallele Suchtechnologie, um groß angelegte hochdimensionale Optimierungsprobleme zu lösen.
Adaptiver Evolutionsstrategiealgorithmus mit Kovarianzmatrix: Der adaptive Evolutionsstrategiealgorithmus mit Kovarianzmatrix ist ein verbesserter ES-Algorithmus, der die Kovarianzmatrix verwendet, um die Richtung und Größe der Mutationsoperation adaptiv anzupassen und dadurch die Sucheffizienz des Algorithmus zu verbessern.
Verbesserter Evolutionsstrategiealgorithmus: Der verbesserte Evolutionsstrategiealgorithmus ist eine Art verbesserter Algorithmus, der auf dem ES-Algorithmus basiert, wie z. B. der verbesserte Multistrategie-Evolutionsstrategiealgorithmus, der verbesserte Co-Evolutionsstrategiealgorithmus usw., der neue Strategien einführt .
Evolutionäre Strategiealgorithmen werden hauptsächlich zur Lösung von Optimierungsproblemen eingesetzt und sind in den folgenden Bereichen weit verbreitet:
Maschinelles Lernen und Deep Learning: Evolutionäre Strategiealgorithmen können auf Probleme wie Hyperparameter-Tuning, Optimierung der neuronalen Netzwerkstruktur und Funktionsauswahl beim maschinellen Lernen und Deep Learning angewendet werden.
Konstruktionsdesign und -optimierung: Evolutionäre Strategiealgorithmen können auf verschiedene technische Design- und Optimierungsprobleme angewendet werden, wie z. B. Strukturoptimierung, Flugzeugdesign, Robotersteuerung usw.
Kombinatorische Optimierungsprobleme: Evolutionäre Strategiealgorithmen können auf verschiedene kombinatorische Optimierungsprobleme angewendet werden, wie z. B. das Problem des Handlungsreisenden, das Rucksackproblem usw.
Finanzen und Investitionen: Evolutionäre Strategiealgorithmen können auf die Optimierung von Anlagestrategien, die Risikokontrolle und andere Themen im Finanzbereich angewendet werden.
Biologie und Medizin: Evolutionäre Strategiealgorithmen können auf Evolutions- und Genforschung, Arzneimitteldesign, Krankheitsdiagnose und andere Themen in den Bereichen Biologie und Medizin angewendet werden.
Energie und Umwelt: Evolutionäre Strategiealgorithmen können auf Optimierungsprobleme in den Bereichen Energie und Umwelt angewendet werden, wie z. B. Energieplanung, Umweltüberwachung usw.
Kurz gesagt, der evolutionäre Strategiealgorithmus hat ein breites Anwendungsspektrum, hat bei praktischen Problemen gute Ergebnisse erzielt und ist zu einem wirksamen Werkzeug zur Lösung komplexer Optimierungsprobleme geworden.
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