进化策略+进化规划共44页
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.
高级人工智能之进化理论(PPT 107页)
15.10 进化策略
15.11 进化规划
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15.1 概述
进化计算是通过模拟自然界中生物进化 机制进行搜索的一种算法。
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发展历史
进化计算的研究起源于20世纪50年代。
1965年，Holland首次提出了人工遗传操作 的重要性，并把这些应用于自然系统和人 工系统中。
型(Muhlenbein 1989)。
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进化系统理论的形式模型
进化的主要过程
遗传操作符 后生环境 选择环境
g
p
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进化系统理论的形式模型
基因型 G S { 空 g(a间 1,..an .)： ,a ,i A i} 表型 P空 S {p (间 p 1 ,.p .m .： ),p ,i I} R
q(ai,aj) = qi,j qi,j 可以被解释为出生率减去死亡率
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门德尔遗传学
假设 p’i,j是下一代表型(ai,aj) 的频度。然后达尔文 选择根据选择方程调整表型的分布:
p'i, j
pi, j
qi, j Q
Q
qi, j pi, j
i, j
2、适应度函数（fitness function，又称为适应值／适值函 数）用来评价一个染色体的好坏。
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基本遗传算法的构成要素
3、遗传算子
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。
AI的主要研究与应用领域PPT教学课件
4 计算智能
神经计算
• 人工神经元：是指用人工方法构造单个神经元，它有抑制和兴奋两种工作状态，可以 接受外界刺激，也可以向外界输出自身的状态，用于模拟生物神经元的结构和功能， 是人工神经网络的基本处理单元。
• 人工神经网络的互连结构（或称拓扑结构）是指单个神经元之间的连接模式，它是构 造神经网络的基础。从互连结构的角度，神经网络可分为前馈网络和反馈网络两种主 要类型。
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1 机器思维
规划
• 规划的概念：是指从某个特定问题状态出发，寻找并建立一个操作序列，直到求得目 标状态为止的一个行动过程的描述。
• 规划的特点：与一般问题求解技术相比，规划更侧重于问题求解过程，并且要解决的 问题一般是真实世界的实际问题，而不是抽象的数学模型。例如，第2章的机器人移盒 子、猴子摘香蕉等问题。
• 理解的语言类型：声音语言、书面语言。
• 主要步骤：语音分析、词法分析、句法分析、 语义分析、语用分析。
第15页/共50页
2 机器感知
自然语言理处理
自然语言理解的意义 • 该研究不仅对智能人机接口有着重要的实际意
义，而且对不确定人工智能的研究也具有重大 的理论价值。 • 有学者指出：人工智能如果不能用自然语言作 为其知识表示基础，建立起不确定人工智能的 理论和方法，人工智能也就永远实现不了跨越 的梦想。
• 智能控制系统：是指那种能够实现某种控制任务， 具有自学习、自适应和自组织功能的智能系统。从 结构上，它由传感器、感知信息处理模块、认知模 块、规划和控制模块、执行器和通信接口模块等主 要部件所组成。
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3 机器行为
智能控制
• 智能控制的主要应用领域：智 能机器人系统、计算机集成制造系统（CIMS）、复 杂工业过程的控制系统、航空航天控制系统、社会经济管理系统、交通运输系统、 环保及能源系统等。
植物的生态适应和进化策略
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提高竞争力：植物通过进化提高自 身竞争力，如提高光合作用效率、 增强抗病性等。
协同进化：植物与其他生物（如昆 虫、微生物等）协同进化，形成互 利共生的关系。
植物的进化实例
沙漠环境的特点： 干旱、高温、风 沙大
沙漠植物的适应性： 根系发达、叶片退 化、茎干肥厚
沙漠植物的进化策 略：减少水分蒸发、 提高光合作用效率、 适应极端环境
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水分吸收：森林植物通过根系吸收 水分，适应干旱环境
繁殖策略：森林植物通过种子传播、 根蘖等方式进行繁殖，适应环境变 化
植物生态适应和进化的意义
植物生态适应和 进化策略有助于 维护生物多样性
植物适应环境的 能力可以促进物 种的演化和分化
植物生态适应和进 化策略可以增强生 态系统的稳定性和 抵抗力
植物生态适应和进 化策略可以促进生 态系统的物质循环 和能量流动
植物是地球生态 系统的重要组成 部分，它们通过 光合作用固定二 氧化碳，释放氧 气，维持大气中
的氧气平衡。
植物是食物链的 基础，为动物提 供食物和栖息地， 维持生态系统的
稳定。
植物通过根系 固定土壤，防 止水土流失， 保护生态环境。
植物还能调节气 候，通过蒸腾作 用增加大气湿度， 降低温度，改善
生态环境。
提供氧气：植物 通过光合作用产 生氧气，为人类 提供生存所需的 氧气
食物来源：植物 是人类食物的重 要来源，如粮食、 蔬菜、水果等
药物来源：许多 植物具有药用价 值，可以为人类 提供治疗疾病的 药物
生态平衡：植物 在生态系统中起 着重要的作用， 如保持水土、调 节气候等，对人 类生存和发展具 有重要意义
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
2024版智能控制技术ppt课件
模糊逻辑在智能控制中应用
01
02
03
工业过程控制
应用于化工、冶金、电力 等工业过程控制中，实现 对温度、压力、流量等参 数的智能控制。
智能家居系统
应用于智能家居系统中， 实现对灯光、窗帘、空调 等设备的智能控制，提高 居住舒适度。
自动驾驶技术
应用于自动驾驶技术中， 实现对车辆行驶轨迹、速 度等参数的智能控制，提 高行驶安全性。
神经网络控制
利用神经网络强大的自 学习和自适应能力，实 现对复杂系统的有效控 制。特点：能够处理非 线性、不确定性和时变 系统，具有强大的逼近
能力和容错性。
专家系统控制
基于专家知识和经验， 构建专家系统实现对复 杂系统的有效控制。特 点：能够处理定性和定 量信息，具有较强的推
理和决策能力。
遗传算法控制
现代控制理论的发展背景
01
随着计算机技术的进步和复杂系统的出现，现代控制理论应运
而生。
现代控制理论的核心思想
02
基于状态空间法和最优化原理，实现对复杂系统的有效控制。
现代控制理论的主要方法
03
包括线性系统理论、最优控制、鲁棒控制等。
智能控制方法分类及特点
第一季度
第二季度
第三季度
第四季度
模糊控制
利用模糊数学理论，将 人的控制经验表示为模 糊规则，实现对复杂系 统的有效控制。特点： 不依赖于精确的数学模 型，具有较强的鲁棒性 和适应性。
模拟退火算法实现过程
包括初始化、设置温度参数、生成新解、计算目标函数差、接受准 则判断、降温过程等步骤。
模拟退火算法特点
具有全局搜索能力强、不易陷入局部最优解等特点，但计算时间较 长。
智能优化算法在智能控制中应用案例
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。
吉 林 大 学 硕 士 学 位 论 文
第四章 PSO 在求解聚类问题上的应用 ..................................... 25
4.1 聚类问题的数学描述 ..................................................................... 25 4.2 k-均值算法简介 ............................................................................. 26 4.3 基于粒子群的 k 均值算法的描述 ................................................. 26 4.3.1 算法描述 .............................................................................. 26 4.3.2 编码与适应度选择 .............................................................. 28 4.4 试验结果及分析 ............................................................................. 28
第二章 粒子群算法 ...................................................................... 5
第三章 改进算法及其在函数优化中的应用 .............................. 8
惯性权重 ........................................................................................... 8 约束因子 ........................................................................................... 8 杂交 PSO 算法 ................................................................................... 8 协同 PSO 算法 ................................................................................... 9 增加积分控制项和限制搜索空间 ................................................. 10 用适应度定标方法和重新定义全局极值 ..................................... 12 3.6.1 实验和结果分析 .................................................................. 13 3.7 用模拟退火策略的粒子群方法(PSOwSA) ..................................... 15 3.8 有分工策略的粒子群方法(PSOwDOW) ........................................... 18 3.9 加入后退算法和后期引入变异算子 ............................................. 21 3.10 随机 PSO 算法(SPSO) .................................................................. 22 3.10.1 SPSO 算法的收敛性分析 ................................................... 23 3.10.2 实例计算和结论分析 ........................................................ 24
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
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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
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：
华北电力大学毕业设计-苑曙光
华北电力大学毕业设计（论文）撰写格式：1、封面（院系领取封面纸，按规定模板自行打印）2、正文页面设置：纸张规格为A4 ；版面上空2.5cm,下空2cm,左空2.5 cm，右空2 cm（左装订）。
摘要在最近二十年，作为一类新兴的优化技术，多目标进化算法吸引了极大关注，许多学者提出了不同的算法，多目标进化算法已经成为处理多目标工程设计和科学研究问题的重要方法。
许多MOEA的方面被广泛地调研，然而一些问题仍然没有被很好地受到关注。
例如，随着这类算法的快速发展，对算法之间性能进行比较变得越来越重要。
本文分析总结了两种目前流行的所目标进化算法的基本原理，并通过算例来比较它们的性能。
本文主要工作内容如下：1.简要回顾了多目标进化算法的发展历史，按照算法原理与进化模式将算法分类。
2.简述多目标问题及进化算法的相关技术，详细分析了NSGA-II算法和MOGLS算法。
3.分别利用NSGA-II算法和MOGLS算法对算例进行求解，并用C指标对两种算法的结果进行评价，得出它们各自的优缺点。
多目标问题仍向算法设计，呈现和执行提出挑战。
不断变化的多目标问题很少被考虑到它的时变特性，对此有效的多目标进化算法很罕见，多目标进化算法的结合量计算和有区别的进化还始终停留在初级阶段。
多目标进化算法的应用应该在未来不断地延续，MOEA的理论分析比它本身更复杂而且应该通过主要从事计算机和数学研究人员的努力工作来解决。
关键词：多目标优化，进化算法，适应度计算，精英保留，局部搜索ABSTRACTIn the past two decades, as a new subject，Multi-Objective Evolutionary Algorithm (MOEA) has attracted much attention, the numerous algorithms have been proposed and MOEA has become the important approach to deal with multi-objective optimization problem （MOP）of engineering design and science research. Many aspects of MOEA have been extensively investigated, however, some problems are still not considered very well. For example,under the condition that many algorithms are brought up, the methods that compare the performance between the algorithms have become very prominent. The main principles of two popular algorithms were analyzed in this paper.The main work of this paper can be sumrised as the following:1.A brief review of the history and current studies of MOEA was brought out.All common algorithms have been distributed into several sorts.2 MOP and the relational technique of MOEA was introduced concisely.Then NSGA-II and MOGLS were expounded in detail.3 NSGA-II and MOGLS were used for solving the same Multi-Objective scheduling problem separately and their sesults was evaluated by C norm, through this ,the advantage and defect of these two algorithms have been emerged.MOOP still poses the challenges for algorithm design, visualization and implementation. The dynamic MOP is seldom considered for its time-varying nature. The effective pMOEA is very sparse and the MOEA combining quantum computing and differential evolution is still in the infancy period. The applications of MOEA should be extended continuously in the near future. The theory analysis of MOEA is more complicated than MOEA itself and should be considered through the hard works of researchers majoring in computers and mathematics et al.KEY WORDS: multi-objective optimizatio n,evo lutio nary algorithm,fitness calculating,elitism duplication,local search目录摘要 (Ⅰ)ABSTRACT (Ⅱ)第1章绪论 (1)1.1究背景及意义 (1)1.2多目标进化算法的研究现状 (2)1.3本文研究内容 (4)第2章多目标进化算法 (6)2.1 多目标优化基本概念 (6)2.1.1多目标优化问题描述 (6)2.2多目标遗传算法设计的关键技术 (7)2.2.1适应值设计 (7)2.2.2维持群体多样性 (7)2.2.3精英保留策略 (10)2.3 NSGA-Ⅱ和MOGLS算法 (14)!异常的公式结尾2.3.2MOGLS (16)2.4本章小结 (13)附录 (28)致谢 (35)第3章优化算例及分析 (30)3.1多目标遗传算法的性能评价 (20)3.3.1性能评价指标 (20)3.3.2测试函数及其设计 (25)3.2二级标题 (35)3.3二级标题 (40)3.3.1三级标题 (40)3.3.2三级标题 (45)第 4 章总结 (30)4.1二级标题 (30)4.2二级标题 (35)4.3二级标题 (40)4.3.1三级标题 (40)4.3.2三级标题 (45)参考文献 (50)附录 (51)致谢 (52)第1章绪论许多科学研究和工程实践中遇到的优化问题，通常需要综合考虑多方面因素，这就要求在解决问题时同时对多个目标进行优化，这样的问题被称为多目标优化问题(Multi-Objective Optimization Problem, MOP)，它们有许多冲突的目标。
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：