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發布時間：2023-10-30 12:17
進化計算是人工智能(AI)的一個子領域，廣泛應用于復雜優化問題和連續優化。進化計算用于解決傳統算法無法解決的變量過多的問題。執行進化計算的計算機會運行進化算法，如遺傳算法、進化編程、遺傳編程和蟻群優化或粒子群優化等群集智能模型。
使用進化算法的計算機模型應用進化過程來解決復雜問題。這些進化過程受到生物進化理論的啟發。進化算法使用的原則包括繼承上一代成功的算法和自然選擇，即最佳解決方案將其特性傳遞給下一代。
進化計算開始時，會生成一組可能的初始解決方案。通過隨機移除較弱的解決方案，并在隨后的幾代中引入微小的隨機變化，對經過嘗試和測試的解決方案進行改進。經過幾代進化，解決方案不斷完善。最終，使用進化計算生成的解決方案都能得到很好的優化，即使這種方法最初并不為人所熟知。
首先，讓我們簡要介紹一下進化算法的各個階段。然后，我們將通過一個示例問題對其進行詳細介紹，以加深理解。
初始化：可能解決方案的初始群體。這通常是隨機生成的。
選擇： 這一步模擬自然選擇過程。這是一個自然選擇過程。適應度函數基于成員的特征，并以數值表示解決方案的可行性。從得分最高的成員中選出一個子集。
遺傳算子：產生下一代種群。
重組/雜交： 結合來自親代的信息，產生一個或多個子代。
突變： 通過輕微改變子代，將新的遺傳物質引入下一代。
終止： 當達到一定的性能閾值或最大運行時間時，算法就會停止。
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