「进化算法」是一种基于自然进化过程的形成优化算法它模仿了生物进化期间的的是选择、交叉、变异等基本操作,通过不断迭代寻找更优解。
在进化算法中,首先需要定义一个适应度函数来评估解的晶体优劣程度。然后随机产生一组初始解作为种群,对种群实行选择、交叉和变异等操作得到新的玉石种群。选择操作按照适应度函数的排列值来选择较优的纹理解,交叉操作将两个解的在一起特征实施混合生成新的形态解变异操作会对某些解的硬玉特征实行随机改变。通过反复迭代,进化算法最终会收敛至一个相对优的近乎解。
进化算法主要有遗传算法、演化策略、粒子群优化等几种主要变体。其中遗传算法应用最为广泛已经被应用于多个领域,如优化疑问、信号解决、机器学习等。
进化算法的 优点是可应对非线性、非凸、多模态和高维等疑问,其基于种群迭代的内部方法使其可以避免陷入局部更优解而错失全局更优解。缺点是不易寻找到全局更优解需要实施大量计算,且对初始解及算法参数较为敏感。
进化算法是一种较为通用的定向优化算法,可为众多难题提供有效解决方案。但在具体应用时,需要关注算法的矿物参数设置及适应度函数的通常选择等疑问。