发布时间：2023-10-30 12:17
进化计算是人工智能(AI)的一个子领域，广泛应用于复杂优化问题和连续优化。进化计算用于解决传统算法无法解决的变量过多的问题。执行进化计算的计算机会运行进化算法，如遗传算法、进化编程、遗传编程和蚁群优化或粒子群优化等群集智能模型。
使用进化算法的计算机模型应用进化过程来解决复杂问题。这些进化过程受到生物进化理论的启发。进化算法使用的原则包括继承上一代成功的算法和自然选择，即最佳解决方案将其特性传递给下一代。
进化计算开始时，会生成一组可能的初始解决方案。通过随机移除较弱的解决方案，并在随后的几代中引入微小的随机变化，对经过尝试和测试的解决方案进行改进。经过几代进化，解决方案不断完善。最终，使用进化计算生成的解决方案都能得到很好的优化，即使这种方法最初并不为人所熟知。
首先，让我们简要介绍一下进化算法的各个阶段。然后，我们将通过一个示例问题对其进行详细介绍，以加深理解。
初始化：可能解决方案的初始群体。这通常是随机生成的。
选择： 这一步模拟自然选择过程。这是一个自然选择过程。适应度函数基于成员的特征，并以数值表示解决方案的可行性。从得分最高的成员中选出一个子集。
遗传算子：产生下一代种群。
重组/杂交： 结合来自亲代的信息，产生一个或多个子代。
突变： 通过轻微改变子代，将新的遗传物质引入下一代。
终止： 当达到一定的性能阈值或最大运行时间时，算法就会停止。
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