Evolution Strategies (ES) est un algorithme d'optimisation basé sur l'idée d'évolution dans la nature, utilisé pour optimiser les fonctions mathématiques grâce à la recherche itérative. Elle a été proposée pour la première fois par les chercheurs allemands Rechenberg et Schwefel dans les années 1960. Cet algorithme traite l'optimisation des fonctions comme un processus de recherche de solutions optimales dans l'espace des paramètres. Il sélectionne aléatoirement certaines solutions et génère de nouvelles solutions grâce à des opérations de mutation et de sélection. Contrairement à d’autres algorithmes évolutionnaires, les algorithmes de stratégie évolutive n’utilisent pas d’opérations de croisement. Grâce à des itérations répétées, l'algorithme de stratégie évolutive peut progressivement optimiser la qualité de la solution jusqu'à ce que la solution optimale soit trouvée. Il présente certains avantages dans la résolution de problèmes complexes, l'optimisation de grande dimension et les situations sans informations de gradient. Les algorithmes de stratégie évolutive sont largement utilisés dans les problèmes d’optimisation, notamment dans les domaines de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle.
Le processus de base de l'algorithme de stratégie évolutive est le suivant :
Initialisation : initialiser aléatoirement certaines solutions en tant que population initiale.
Mutation : effectuez une opération de mutation sur chaque solution pour générer une nouvelle solution.
Sélection : sélectionnez de nouvelles solutions basées sur la fonction de remise en forme et sélectionnez des solutions avec une forme physique élevée en tant que population de nouvelle génération.
Fin du jugement : Si la condition de fin prédéfinie est atteinte, l'algorithme se termine sinon, revenez à l'étape 2 ;
Résultats de sortie : sélectionnez l'individu ayant la meilleure forme physique comme modèle final pour prédire les données de l'ensemble de test.
L'idée principale de l'algorithme de stratégie évolutive est de sélectionner aléatoirement certaines solutions et de générer de nouvelles solutions par des opérations de mutation et de sélection pour éviter de tomber dans la solution optimale locale. Dans les opérations de mutation, les algorithmes de stratégie évolutive utilisent souvent la distribution gaussienne ou la distribution uniforme pour générer de nouvelles solutions. Dans l'opération de sélection, les algorithmes de stratégie évolutive utilisent généralement la sélection naturelle ou la sélection de tournoi pour sélectionner des solutions hautement adaptées. De cette manière, les algorithmes de stratégie évolutive sont mieux à même de parcourir l’espace des solutions pour trouver de meilleures solutions. Cet algorithme a de bonnes perspectives d'application dans les problèmes d'optimisation.
L'algorithme de stratégie évolutive est un algorithme d'optimisation basé sur la sélection naturelle et les idées évolutives. Il génère de nouvelles solutions par des opérations de mutation et de sélection et se rapproche progressivement de la solution optimale. Ses principaux avantages sont les suivants : il est largement applicable, n'a aucune exigence sur la structure du problème, peut gérer des problèmes de grande dimension, peut gérer des problèmes non linéaires et peut surmonter des solutions optimales locales, etc.
Aucune opération de croisement requise : comparé à d'autres algorithmes évolutifs, l'algorithme ES ne nécessite pas l'utilisation d'opérations de croisement, ce qui simplifie le processus de mise en œuvre de l'algorithme et peut éviter les effets indésirables des opérations de croisement.
Possède une forte capacité de recherche globale : l'algorithme ES peut effectuer une recherche globale et trouver la solution optimale globale, adaptée aux problèmes d'optimisation complexes.
Peut gérer des données de haute dimension, non linéaires et bruyantes : l'algorithme ES peut gérer des données de haute dimension, non linéaires et bruyantes, et a une forte adaptabilité.
Peut ajuster de manière adaptative la direction de recherche : l'algorithme ES peut ajuster de manière adaptative la direction de recherche pour éviter de tomber dans la solution optimale locale et améliorer l'efficacité de recherche de l'algorithme.
Convient au calcul parallèle : l'algorithme ES est adapté au calcul parallèle et peut utiliser un processeur ou un GPU multicœur pour le calcul parallèle afin d'améliorer l'efficacité du calcul.
L'algorithme ES présente également quelques défauts et déficiences :
Pour des problèmes d'optimisation complexes, l'algorithme ES nécessite une grande quantité de ressources et de temps de calcul, ce qui peut conduire à une complexité de calcul excessive.
L'ajustement de la variance pour les opérations de mutation nécessite une bonne expérience et de bonnes compétences, sinon cela affectera l'efficacité de la recherche et la stabilité de l'algorithme.
La sélection d'une stratégie opérationnelle nécessite également de l'expérience et des compétences, sinon l'algorithme risque de converger trop lentement ou trop rapidement.
Les algorithmes de stratégie évolutive comprennent principalement les types suivants :
Algorithme de stratégie évolutive de base : L'algorithme de stratégie évolutive de base est l'algorithme ES le plus simple. Il utilise uniquement une seule stratégie de mutation et une seule stratégie de sélection. , et convient au problème d'optimisation simple.
Algorithme de stratégie d'évolution de politique : l'algorithme de stratégie d'évolution de stratégie est une amélioration basée sur l'algorithme de stratégie d'évolution de base. Il utilise plusieurs stratégies de mutation et stratégies de sélection, qui peuvent sélectionner de manière adaptative la stratégie optimale et conviennent aux problèmes d'optimisation complexes.
Algorithme de stratégie de co-évolution : L'algorithme de stratégie de co-évolution est un algorithme d'optimisation multi-objectif qui utilise plusieurs algorithmes ES pour rechercher simultanément afin d'obtenir plusieurs solutions optimales.
Algorithme de stratégie évolutive à grande échelle : l'algorithme de stratégie évolutive à grande échelle est un algorithme ES adapté aux problèmes d'optimisation de grande dimension. Il utilise l'informatique distribuée et la technologie de recherche parallèle pour gérer les problèmes d'optimisation de grande dimension à grande échelle.
Algorithme de stratégie d'évolution adaptative à matrice de covariance : L'algorithme de stratégie d'évolution adaptative à matrice de covariance est un algorithme ES amélioré qui utilise la matrice de covariance pour ajuster de manière adaptative la direction et la taille de l'opération de mutation, améliorant ainsi l'efficacité de recherche de l'algorithme.
Algorithme de stratégie évolutive amélioré : l'algorithme de stratégie évolutive amélioré est un type d'algorithme amélioré basé sur l'algorithme ES, tel que l'algorithme de stratégie évolutive multi-stratégies amélioré, l'algorithme de stratégie de co-évolution amélioré, etc., qui introduisent de nouvelles stratégies .
Les algorithmes de stratégie évolutive sont principalement utilisés pour résoudre des problèmes d'optimisation et sont largement utilisés dans les domaines suivants :
Apprentissage automatique et apprentissage profond : les algorithmes de stratégie évolutive peuvent être appliqués à des problèmes tels que le réglage des hyperparamètres, l'optimisation de la structure des réseaux neuronaux et la sélection de fonctionnalités dans l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond.
Conception technique et optimisation : les algorithmes de stratégie évolutive peuvent être appliqués à divers problèmes de conception technique et d'optimisation, tels que l'optimisation structurelle, la conception d'avions, le contrôle de robots, etc.
Problèmes d'optimisation combinatoire : les algorithmes de stratégie évolutive peuvent être appliqués à divers problèmes d'optimisation combinatoire, tels que le problème du voyageur de commerce, le problème du sac à dos, etc.
Finance et investissement : les algorithmes de stratégie évolutive peuvent être appliqués à l'optimisation des stratégies d'investissement, au contrôle des risques et à d'autres problèmes dans le domaine financier.
Biologie et médecine : les algorithmes de stratégie évolutive peuvent être appliqués à la recherche évolutive et génétique, à la conception de médicaments, au diagnostic de maladies et à d'autres problèmes dans les domaines de la biologie et de la médecine.
Énergie et environnement : les algorithmes de stratégie évolutive peuvent être appliqués à des problèmes d'optimisation dans les domaines de l'énergie et de l'environnement, tels que la planification énergétique, la surveillance environnementale, etc.
En bref, l'algorithme de stratégie évolutive a un large éventail d'applications, a obtenu de bons résultats dans des problèmes pratiques et est devenu un outil efficace pour résoudre des problèmes d'optimisation complexes.
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