进化策略+进化规划.共42页文档
进化算法
• We present an overview of the most important representatives of algorithms gleaned from natural evolution, so-called evolutionary algorithms. Evolution strategies, evolutionary programming, and genetic algorithms are summarized, with special emphasis on the principle of strategy parameter self-adaptation utilized by the first two algorithms to learn their own strategy parameters such as mutation variances and covariances. Some experimental results are presented which demonstrate the working principle and robustness of the self-adaptation methods used in evolution strategies and evolutionary programming. General principles of evolutionary algorithms are discussed, and we identify certain properties of natural evolution which might help to improve the problem solving capabilities of evolutionary algorithms even further.
进化算法原理：模拟自然选择的优化方法
进化算法的改
种
进
01
02
• 多目标进化算法
• 提高搜索能 免疫进化算法
• 降低计算复杂度
06
进化算法的性能评估与优化
进化算法的性能评估指标与方法
01
02
性能评估指标
性能评估方法
• 收敛速度
• 基准测试问题
• 解的质量
• 仿真实验
• 稳定性
• 实际应用案例
进化算法的参数设置与调整策略
码、实数编码等
• 编码方法应具有较高的表达能力和解码
效率
解码方法
• 将染色体解码成问题的解
• 解码方法应保证解码结果与编码的一致
性
遗传算法中的选择、变异与交叉操作
01
02
03
选择操作
变异操作
交叉操作
• 根据适应度函数值选择优胜个体，
• 对个体基因进行随机修改，增加
• 结合两个个体的基因，生成新的
参与下一代进化
• 路径规划
• 资源分配
量子进化算法的基本概念与实现
量子进化算法的基本概念
• 结合量子计算理论来求解优化问题
• 量子进化算法采用量子比特表示个体
量子进化算法的实现
• 初始化量子种群
• 评估适应度
• 选择优胜个体
• 量子变异与量子交叉操作
• 迭代进化，直至满足停止条件
其他进化算法的变种与改进
进化算法的变
种群多样性
个体
• 常见选择策略：轮盘赌选择、锦
• 常见的变异方法：二进制变异、
• 常见的交叉方法：单点交叉、多
标赛选择、排序选择等
实数变异、整数变异等
点交叉、均匀交叉等
04
chapter9-EC
交叉算子
在遗传算法中，交叉算子的作用非常重要。一方面，它使得 在原来的群体中的优良个体的特性能够在一定程度上保持，另一 方面，它使得算法能够探索新的基因空间，从而使得新的群体中 的个体具有多样性。 常用算子： 1） 单点交叉
2） 两点交叉
3） 多点交叉 4）均匀交叉
随机的产生一个与父辈个体基因串具有同样长度的二进制串， 其中0 表不交换，1 表示交换。这个二进制串称为交叉模版； 然后根据该模版对两个父辈基因串进行交叉，得到的两个新 基因即为后代新个体。
由于Gj(x)限制了x的取值范围，所以Gj(x)被称为约束 函数。对于带约束的优化问题，可以使用一些方法转 化为无约束的优化问题。
进化策略
二元进化策略（two-membered ecolution strategy）
多元进化策略 (multi-membered evolution strategy)
由概率论知识知，当z向量的n个分量彼此独立时，协方差矩阵可以写成如 下对角阵
当均值向量为0时，相应的正态分布可以写成
步长选择
设随机向量z的长度 S= zi * zi 为步长。步长的选择方法会影响到算法 的性能。特别是会影响到算法的收敛速度。Rechenberg研究了一些类型的 目标函数，如超球面模型。为了达到最高的收敛速度，步长的改变应遵从 1/5成功率： 在迭代过程中，计算与最大值靠近的次数总的迭代次数这一比值。如果 这一比值大于1/5，则步长增大；否则减小步长。
3） 适应度函数的设计
4） 参数控制设定（如群体大小和使用遗传操作的概率等） 5） 遗传操作设计
遗传算法的动态分析
如果在代的演化过程中，遗传算法保留最好的解，并且以算 法以交叉和变异作为随机化算子，则对于一个全局优化问题，随 着演化代数趋向于无穷，遗传算法将以概率1找到全局最优解。
进化策略
(1) 各维取定常的标准差使得程序收敛到最优解的速度很慢； (2) 点到点搜索的脆弱本质使得程序在局部极值附近容易受停
滞的影响（虽然此算法表明可以渐近地收敛到全局最优 点）。
8.2 进化策略
(μ + 1)-ES:
早期的(1十1)-ES，没有体现群体的作用，只是单个个体在进 化，具有明显的局限性。随后，Rechenberg又提出(μ+1)ES，在这种进化策略中，父代有μ个个体(μ＞1)，并且引入 重组(Recombination)算子，使父代个体组合出新的个体。 在执行重组时，从μ个父代个体中用随机的方法任选两个个 体：
8.2 进化策略
在1973年，Rechenburg把该算法的期望收敛速度定义为对 最优点的平均距离与要得到此改善所需要的试验次数之比。
1981年，Schwefel在进化策略中使用多重亲本和子代，这是 Rechenburg早期工作（使用多重亲本，但是仅使用单个子 代）的发展，后来考察了两种方法，分别表示为(μ+λ)-ES 相(μ，λ)-ES。在前者中，μ个亲本制造λ个子代，所有解均 参加生存竞争，选出最好的μ个作为下一代的亲本。在后者 中，只有λ（ λ > μ ）个子代参加生存竞争，在每代中μ个亲 本被完全取代。这就是说，对于每一代，每个解张成的生 命是有限的。增加种群大小，就在固定数目的世代中增加 了优化速率。
进化策略的基本技术
然后将其分量进行随机交换，构成子代新个体的各个分量，从而得 出如下新个体：
(2) 中值重组。这种重组方式也是先随机选择两个父代个体，然后将 父代个体各分量的平均值作为子代新个体的分量，构成的新个体 为：
这时，新个体的各个分量兼容两个父代个体信息，而在离散重组中 则只含有某一个父代个体的因子。
进化优化算法概述
第一章 进化优化算法概述1．1 进化算法的一般框架自1960年以来，进化算法已经发展出相当多的种类，但一般认为进化算法有5个基本组成部分[3]：1．问题解的遗传表示。
2．种群的初始化方法。
3．根据个体适应度对其进行优劣判定的评价函数。
4．产生新的种群的进化算子5．算法的参数取值1.1.1进化优化算法解决对象的描述进化算法主要是求解优化问题，其数学模型如下：Maximizey =f (x )(1.1)Subject to g(x )=()(1x g ,)(2x g ，…，)(x g m )≤0 （1.2）其中 x =（1x ，2x ，…，n x ）∈X ，x 是决策向量，X 是决策向量形成的决策空间；y 是决策目标。
这是个最大化问题，对于最小化问题可以令y '=C -f (x )转化为最大化问题，因此，它们在本质上是一致的。
根据优化函数f (x )是否连续可以将最优化问题分为二大类：连续函数的最优化与离散函数的最优化。
后者也可以称为组合优化问题。
根据是否包含约束条件（1.2）可分为约束优化问题和无约束优化问题。
此外，若y 是一个决策向量，则是一个多目标的优化问题，我们将在第二章进一步讨论。
1.1.2进化优化算法结构进化算法的一般结构如图 1.1所示，进化算法维持由一群个体组成的种群P (t )(t 为进化代数)。
每个个体代表问题的一个潜在解。
每个个体通过目标函数评价得到适应度并根据优胜劣汰的原则进行选择。
被选择的个体经历遗传操作产生新的个体,主要有两种遗传操作：杂交是将多个个体的有关部分组合起来形成新的个体，变异是将一个个体改变而获得新的个体。
新产生的个体（子代）继续被评价优劣。
从父代种群和子代种群中选择比较优秀的个体形成新的种群。
在若干代后，算法收敛到一个最优个体，该个体很有可能代表问题的最优或次优解。
图1.1 进化算法流程图1.1.3进化算法几个环节的解释遗传编码：如何将问题的解编码成染色体是进化算法使用中的关键问题，目前的编码方式主要有二进制编码[4]、Gray编码、实数编码、字符编码等，对于更复杂的问题，用合适自然的数据结构来表示染色体的等位基因，可以有效抓住问题的本质，但总的来说，完整的遗传编码理论尚未建立，部分文献[5~7]的讨论都有都有一定的局限性。
进化设计模式
分类号：密级：专业学位研究生学位论文论文题目（中文）进化程序设计模式研究和生命进化现象的程序模拟论文题目（外文）The study on "Evolutionary Programming Model"and the programming simulation on the phenomenon of the life evolution研究生姓名范玫学位类别工程硕士专业学位领域计算机应用学位级别硕士校内导师姓名、职称马义忠教授校外导师单位、姓名甘肃省冶金设计院郎宪录高工论文工作起止年月2011 年1月至2012年3月论文提交日期2012年 3月论文答辩日期2012年 5月学位授予日期2012年 5月校址：甘肃省兰州市原创性声明本人郑重声明：本人所呈交的学位论文，是在导师的指导下独立进行研究所取得的成果。
学位论文中凡引用他人已经发表或未发表的成果、数据、观点等，均已明确注明出处。
除文中已经注明引用的内容外，不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。
对本文的研究成果做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。
本声明的法律责任由本人承担。
论文作者签名：日期：关于学位论文使用授权的声明本人在导师指导下所完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属兰州大学。
本人完全了解兰州大学有关保存、使用学位论文的规定，同意学校保存或向国家有关部门或机构送交论文的纸质版和电子版，允许论文被查阅和借阅；本人授权兰州大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用任何复制手段保存和汇编本学位论文。
本人离校后发表、使用学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为兰州大学。
本学位论文研究内容：□可以公开□不易公开，已在学位办公室办理保密申请，解密后适用本授权书。
（请在以上选项内选择其中一项打“√”）论文作者签名：导师签名：日期：日期：进化程序设计模式研究和生命进化现象的程序模拟摘要目前在计算机程序设计领域，对软件的动态自适应能力的需求越来越强烈，它要求软件在运行过程中能够根据运行环境的情况动态地改变行为，从而更好地适应环境，这就要求我们的程序和软件能够自动地进化，能够动态适应不同的运行环境。
Geatpy进化算法遗传算法
算如下：
i−1 F itnessi = 2 − SP + 2 (SP − 1) N ind − 1
线性排序中选择压力SP 的值必须在 [1.0,2.0] 之间。
文献 [1] 中有这种线性排序的详细分析。其选择强度、多样性损失、选择方差 (这些
概念详见下一节) 的计算如下：
选择强度：
SelInt (SP ) = SP√− 1 π
进化算法
序言 进化算法 (Evolutionary Algorithm, EA) 是一类通过模拟自然界生物自然选择和自然
进化的随机搜索算法。与传统搜索算法如二分法、斐波那契法、牛顿法、抛物线法等相 比，进化算法有着高鲁棒性和求解高度复杂的非线性问题 (如 NP 完全问题) 的能力。
在过去的 40 年中，进化算法得到了不同的发展，现主要有三类： 1) 主要由美国 J. H. Holland 提出的的遗传算法 (Genetic Algorithm, GA)； 2) 主要由德国 I. Rechenberg 提出的进化策略 (Evolution strategies, ES)； 3) 主要由美国的 L. J. Fogel 提出的进化规划 (Evolutionary Programming, EP)。 三种进化算法都是受相同的自然进化原则的启发下创立的，文献 [1] 以及国内的诸 多资料也有详细的介绍。除此之外，进化算法还有差分进化 (Differential Evolution)、基 因表达式编程 (Gene Expression Programming) 等众多分支。本文档只介绍经典的遗传算 法、差分进化算法和多目标进化优化算法，不对众多改进的进化算法以及其他分支作详 细介绍，如有需要进行相关研究的可以参考相关的专业和权威的文献。 文档第一章是有关遗传算法的概述和基本框架；第二章介绍了编码；第三章是关于 适应度的计算；第四章讲述了选择算法；在第五章中，介绍了不同的重组算法；第六章 解释了如何变异；第七章详细讲解了与多目标优化有关的概念。 最后值得一提的是，虽然进化算法在近 20 年来已经得到了快速的发展，在当今已 经比较成熟，在金融、工程、信息学、数学等领域已经有广泛的应用，但是，众多新兴 的进化算法 (如差分进化算法等) 以及不断改进和完善的拥有高维、多目标问题求解能 力的进化优化算法等等，正给进化算法注入源源不断的新活力。与此同时，深度神经网 络的蓬勃发展让进化算法有了一个更加前沿和广阔的前景——神经进化。量子计算机的 出现，也使得拥有高度并行能力的进化算法有着更大的潜能。
进化控制介绍PPT课件
遗传算法具有全局搜索能力强、能够处理多参数和多约束问题等优点，广泛应用于 各种优化问题。
自然选择机制
01
自然选择是生物进化中的核心 机制，通过适者生存的原则， 淘汰不适应环境的个体，保留 适应环境的个体。
02
在进化控制中，自然选择机制 可以模拟现实世界中的竞争和 淘汰过程，通过比较个体的适 应度值来选择优秀的个体。
机器人路径规划
进化控制在机器人路径规划中用于寻找最优路径，提高机器人的 运动效率和工作能力。
人机协作
进化控制在人机协作中用于优化人机交互和协同工作方式，提高 人机系统的效率和稳定性。
04
进化控制的挑战与未来发 展方向
算法改进与优化
遗传算法
改进选择、交叉、变异等遗传操作，提高算法的搜索效率和精度。
03
自然选择机制可以激发个体的 竞争意识，促进种群的进化和 发展。
变异与交叉
01
变异是指个体在遗传过程中发生基因突变的现象，产生新的 基因组合。
02
交叉是指两个或多个个体的基因进行重组，产生新的后代。
03
在进化控制中，变异和交叉可以增加种群的多样性，促进种 群的进化和发展。
进化策略
01
进化策略是一种基于遗传算法的优化算法，通过模拟生物进化 的自然选择和遗传机制来寻找最优解。
自然选择是生物进化中的重要机制，通过适者 生存的原则，使得适应环境的基因得以保留和 传递。
自然选择机制在生物信息学中的应用包括基因组 学、进化生物学、生物多样性等领域。
案例三：进化策略在控制系统设计中的应用
进化策略是一种基于自然进 化原理的优化算法，通过不 断迭代和遗传变异来寻找最
如何一文读懂「进化策略」？这里有几组动图！
如何⼀⽂读懂「进化策略」？这⾥有⼏组动图！原⽂来源：「雷克世界」编译：嗯~阿童⽊呀本⽂将借助于⼀些视觉实例，阐述进化策略（Evolution Strategies，ES）是如何进⾏⼯作的。
为了能够让读者更为容易地了解更多详细信息，将尽量保持⽂中所涉及的等式简明易懂，同时附加原始⽂章的链接。
这是⼀系列⽂章中的第⼀篇⽂章，计划展⽰该如何将这些算法应⽤于MNIST、OpenAI Gym、RobSchool以及PyBullet环境的⼀系列任务中。
介绍神经⽹络模型具有很强的表达性和灵活性，如果我们能够找到合适的模型参数的话，那么就可以使⽤神经⽹络，解决许多具有挑战性的问题。
深度学习的成功很⼤程度上来⾃于使⽤反向传播算法有效地计算⽬标函数在每个模型参数上的梯度的能⼒。
有了这些梯度，我们就可以有效对参数空间进⾏搜索，以找到⼀个解，⽽这个解通常⾜够让我们的神经⽹络完成困难的任务。
不过，有许多问题是反向传播算法⽆法解决的。
例如，在强化学习（RL）问题中，我们也可以训练⼀个神经⽹络做出决策，以执⾏⼀系列动作来完成环境中的某些任务。
然⽽，当智能体在当前执⾏了⼀个动作之后，对未来给予智能体的奖励信号的梯度进⾏评估是⾮常重要的，特别是在未来，奖励是跨越了许多时间步长之后实现的情况下。
另外，即使我们能够计算出精确的梯度，但也存在被困于局部最优解的问题，⽽这个问题在强化学习任务中是极其常见的。
困于局部最优解可以这样说，强化学习的整个领域都是致⼒于研究这⼀信⽤分配问题的，并且近年来也取得了很⼤的进步。
但是，当奖励信号稀疏时，信⽤分配仍然是个难题。
在实际中，奖励可以是稀疏和嘈杂的。
有时候，我们可能只得到⼀份奖励，这就像是年终的奖⾦⽀票，主要是取决于雇主，我们很难弄清楚为什么会这么低。
对于这些问题，与其依赖于对策略进⾏未来的⾮常嘈杂且可能毫⽆意义的梯度评估，还不如忽略任何梯度信息，并尝试使⽤诸如遗传算法（GA）或ES这样的⿊盒优化技术。
第10章-进化计算
C max g ( x) f ( x) 0
当g(x) C max 其他情况
其中，f(x)为转换后的适应度，g(x)为原适应度，Cmax 为 Nhomakorabea够大的常数。
本节的问题中，由于是二进制编码，所以首先要有一个 解码（decode）的过程，即将二进制串解码为十进制 的实数，这也被称为从基因型（genotype）到表现型 （phenotype）的转化，01101->13，11000->24， 01000->8，10011->19。根据目标函数 f ( x) x 2 ，可 以计算种群中4个个体的适应度为，13->169，24>576，8->64，19->361。
全局最优解。进化算法由于采用多点并行搜索，而且每次 迭代借助交叉和变异产生新个体，不断扩大搜索范围，因 此进化算法容易搜索出全局最优解而不是局部最优解。 黑箱式结构。从某种意义讲，进化算法只研究输人与输出 的关系，并不深究造成这种关系的原因，因此便于处理因 果关系不明确的问题。 通用性强。传统的优化算法，需要将所解决的问题用数学 式子表达，而且要求该数学函数的一阶导数或二阶导数存 在。进化算法，只用某种编码方式表达问题，然后根据适 应度区分个体优劣，其余的进化操作都是统一的。虽然如 此，进化算法的编码问题以及合适的进化操作算子的选择 是需要针对具体问题进化分析，有时难以构造与选择。
对于兼有多种性质的问题，可将描述各种性质的字符串组 合在一起，用一长字符串表达。例如，可选25位0/1字串 表示物体的体积、重量及材质，其中前10位数表示体积量， 中间10位表示重量，后5位表示材质。
上述都针对二进制编码（binary encoding），遗传算 法也可以采用实数编码（real encoding），即不需将 原始数据变化为二进制数，以原始数据表示染色体即 可，最简单的染色体就可仅用一个实数表示。二进制 编码的缺陷是在限定码长的情况下能表示的精度不够， 容易导致进化不收敛；而如果要满足一定的精度约束， 则必须增加编码长度，搜索空间也将相应增大，从而 影响整个进化过程的速度。实数编码优点是直观，且 克服了二进制编码的弊端，这样做的代价是需要重新 设计遗传操作，因为原来针对二进制的交叉、变异策 略不再适用。 本节提出的问题（求的最大值），其编码较为简单， 其需要5个二进制位来表示自变量。
进化计算
变换过程是高度非线性的。
2019/10/17
史忠植 高级人工智能
14
进化系统理论的形式模型
质量函数q给出了具体选择环境ESi下表型的质量， 其定义如下：
质量函数： q( p, ESi ,t) IR
质量定义适应度，用于达尔文选择。至今已有三种 具体范例的通用模型，即
门德尔遗传学 遗传生态学 进化配子
2019/10/17
史忠植 高级人工智能
15
门德尔遗传学
在门德尔遗传学中，基因型被详细模型化，而表型和 环境几乎被忽略。在遗传生态学中恰好相反。 进化配子论是从社会生物学导出的模型。
首先让我们讨论门德尔遗传学的选择模型。为了
简单起见，我们假设一个基因具有n 等位基因a1,…,an。
在遗传算法中，位字符串扮演染色体的作用，单 个位扮演了基因的作用，随机产生一个体字符串 的初始群体，每个个体给予一个数值评价，称为 适应度，取消低适应度的个体，选择高适应度的 个体参加操作。
常用的遗传算子有复制、杂交、变异和反转。
2019/10/17
史忠植 高级人工智能
26
遗传算法与传统优化算法的主要不同
其中，g 是基因型 p 是表型。 基因gi的可能值称为等位基因。
在门德尔(Mendel)遗传学中，假设每个基因
有有限数的等位基因。
2019/10/17
史忠植 高级人工智能
13
进化系统理论的形式模型
后生环境： EP {EP1,..., EPk } 变换函数：f：GS EP PS
p f (g, EP) 质量函数： q( p, ESi ,t) IR
进化策略和进化规划课件(PPT 42张)
Xt——第t代个体的数值， N(0,σ)——服从正态分布的随机数，其均值为零，标准差为σ。
8.2 进化策略
进化策略的一般算法可以描述如下： (1) 问题为寻找实值n维矢量x，使得函数F(x):RnR取极值。不失一 般性，设此程序为极小化过程。 (2) 从各维的可行范围内随机选取亲本xi，i＝1，…，p的初始值。初 始试验的分布一般是均匀分布。 (3) 通过对于x的每个分量增加零均值和预先选定的标准差的高斯随 机变量，从每个亲本xi产生子代x’i。 (4) 通过将误差F(xi)和F(x’i)，i＝1，…，p进行排序，选择并决定哪 些矢量保留。具有最小误差的p个矢量变成下一代的新亲本。
8.2 进化策略
然后从这两个个体中组合出如下新个体：
式中qi＝1或2，它以相同的概率针对i＝1，2，…，n随机选取。
对重组产生的新个体执行突变操作，突变方式及σ的调整与 (1+1)-ES相同。 将突变后的个体与父代μ个个体相比较，若优于父代最差个体， 则代替后者成为下一代μ个个体新成员，否则，重新执行重 组和突变产生另一新个体，
进化策略的基本技术
(3)混杂(Panmictic)重组。这种重组方式的特点在于父代个体 的选择上。混杂重组时先随机选择一个固定的父代个体， 然后针对子代个体每个分量再从父代群体中随机选择第二 个父代个体。也就是说，第二个父代个体是经常变化的。 至于父代两个个体的组合方式，既可以采用离散方式，也 可以来用中值方式，甚至可以把中值重组中的1/2改为[0,1] 之间的任一权值。 研究表明，进化策略采用重组后，明显增加算法的收敛速度。 Schwefel建议，对于目标变量X宜用离散重组，对于策略因子 σ及α宜用中值重组或混杂中值重组。
进化策略的基本技术
然后将其分量进行随机交换，构成子代新个体的各个分量，从而得 出如下新个体：
动植物的进化与适应性
动植物的进化与适应性动植物的进化与适应性是生物学领域中一个重要的研究方向。
在亿万年的演化过程中，动植物通过基因变异和适应环境的选择，不断适应和改变自己的特征和生存策略，以适应不断变化的环境。
本文将从进化和适应性两个方面来探讨动植物的进化过程和他们如何适应不同的环境。
一、进化的基本概念进化是指在物种遗传基因发生变异的基础上，通过适应环境选择的过程中逐渐形成新的特征和种群的变化。
进化发生在较长的时间跨度内，是生物多样性产生的重要原因之一。
进化的主要驱动力来源于基因突变、基因迁移、遗传漂变和自然选择。
1.1 基因突变基因突变是指基因序列突然发生改变，导致个体基因型和表型的变异。
突变是进化中重要的起始环节，它为后续的进化过程提供了遗传变异的基础。
1.2 基因迁移基因迁移是指个体基因型随着个体迁移而改变。
在动植物进化过程中，由于环境的变迁和物种间的相互作用，基因迁移成为重要的影响因素之一。
1.3 遗传漂变遗传漂变是指由于随机减少或增加个体数量时，频率不同的基因型也会随之改变。
这种随机性的遗传漂变也会对进化起到一定的推动作用。
1.4 自然选择自然选择是指在特定环境下，适应性强的个体更容易生存和繁殖，逐渐改变种群的遗传结构。
只有适应环境的个体才能够存活下来,不适应环境的个体逐渐被淘汰。
二、动植物的进化策略2.1 形态进化动植物在进化过程中通过改变自身的形态特征，来适应不同的环境。
例如，某些鱼类通过进化获得角质鳞片，能够有效保护自身免受天敌的侵袭。
植物也会通过变异形态，如茎的长度、叶片的形状等，来适应不同的生长环境。
2.2 生理进化生理进化主要指动植物在进化过程中通过改变生理系统和代谢方式来适应环境变化。
例如，高原地区的动物常常具有较大的肺和心脏，以适应氧气稀薄的高海拔环境。
植物则能够适应酸碱度高的土壤或干旱环境。
2.3 行为进化行为进化是指动植物基于生存和繁殖的需要，在进化过程中逐渐形成的特定行为模式。
例如，候鸟会根据季节的变化来选择迁徙的时间和路径，以适应不同地区的气候变化。
第六章 演化规划汇编
6.1 演化规划的基本结构
Fogel将环境描述为由有限字符集中的符号所组 成的序列，而预测器则用有限状态自动机来表示。 一个有限状态自动机是一个五元组 (S, I ,O, , s0 ) 其中S是状态的集合，I是输入符号的集合，O是输
出符号的集合，: S I S O 是转移函数s0 ， S
是初始状态。图6.1给出了有限状态机的一个简单 的例子。
用元演化规划求解该问题，其设计如下： (1)表示：个体的表示为如下形式 ( x1 , x2 ,, x30 , 1 , 2 ,, 30 )
6.3 应用实例
(2) 适应函数：适应函数取为目标函数。
(3) 参数设置： 200, q 10, 6
(4) 终止准则：当进行200000次函数值计算或发现 最优解后终止算法。 (5) 种群初始化：初始种群中每个个体的变量部分 随机地产生，每个变量均匀地分布在区间 [30, 30]
6.1 演化规划的基本结构
开始
0/c
B
0/b
1/a
0/b
A
1/c
C
1/b 图6.1 一个有限状态自动机
6.1 演化规划的基本结构
在图6.1所示的有限状态自动机中，S {A, B,C}, I {0,1}, O {a,b,c}, 两个状态之间的一条有向边 指示一个状态转移，而状态转移函数 : S I S O 由边上形如的标记所指明。譬如，从状态A到状态 B之间的有向边的标记为 0 / b, 则该标记所表示的 状态转移为 ((A,0)) (B,b), 即若当前状态为A且 输入符号为0时，机器转移到状态B且输出符号b。 初始状态为A。
4 学习演化计算的心得体会。
选择。
6.3 应用实例
作为演化规划的一个应用实例，我们还是考虑 下面的Ackley函数的优化问题：
进化稳定对策PPT教案
而鸽对策者则只限于威胁恫吓，对方一旦表现出争斗升级 迹象立刻退让；如果对方也是鸽对策者，那么相互对 峙一定时间后便会有第5一页/共方48自页动退却
鹰鸽对策的赢得矩阵
鹰
鸽
鹰
(V-C)/2
第26页/共48页
作物的生长冗余：理论与实践意 义
➢ A theory is something nobody believes, except the person who made it. An experiment is something everybody believes, except the person who made it. – Albert Einstein
第8页/共48页
上面我们假进定化个稳体定要的么混是合纯对粹策的鹰对策者、
要么是纯粹的鸽对策者。或者说种群在遗传 构成上是多态的。ESS也可以用另一种方式 来达到：种群内每个个体都以一定概率采取
两种对策，而且在每次博弈中所采取的对策
必须是随机确定的。这时种群在遗传构成上 是单态的，但表现型上是两种对策共存
Trivers（19相7互1）利提他出行，为与遗囚传犯上的没困有境亲缘关系 的个体之间也可以进化产生利他行为。这种 相互利他行为的出现是因为利他者付出代价 很小，而收益方得到的收获却很大；这样如 果个体之间能够相互回报，它们都可以从利 他行为中获得较大适合度收益。
问题是，无论是在进化上还是在人类社会里， 怎样有效地防止欺骗对策的侵入？
V
鸽
0
V/2
第6页/共48页
鸽对策肯定 是不稳定的
鹰对策是否 稳定取决于 V和C值的相 对大小，如 果V<C，那 么鸽对策者 将能够侵入 鹰对策种群