В чем разница между генетическим и эволюционным алгоритмами?

Question

Есть ли разница между генетическими алгоритмами и эволюционными алгоритмами ?

Я прочитал несколько статей, рассказывающих о генетических или эволюционных алгоритмах, и, хотя они очень похожи, я думаю, что они могут не совпадать.

Answer 1

Генетический алгоритм - это класс эволюционного алгоритма. Хотя генетические алгоритмы являются наиболее часто встречающимся типом эволюционного алгоритма, существуют и другие типы, например Evolution Strategy . Итак, эволюционные алгоритмы охватывают генетические алгоритмы и многое другое.

Answer 2

Генетические алгоритмы используют кроссовер (отсюда и название «ген») и мутацию для поиска пространства возможных решений.

Эволюционное программирование использует в основном мутации.

Как уже упоминалось, оба являются типами эволюционных алгоритмов.

Answer 3

Из Z. Michalewicz 1996 - «Генетические алгоритмы + структуры данных = программы эволюции» [стр.289]:

Программы эволюции в значительной степени заимствуют из генетических алгоритмов. Тем не мение, они включают в себя специфические знания проблемы с использованием «естественных» данных структуры и проблемно-чувствительные «генетические» операторы. Основа Разница между GA и EP заключается в том, что первые классифицируются как слабые, проблемно-независимые методы, чего нельзя сказать о последний.

Таким образом, GA должен быть в состоянии решить любую проблему, которую каждый решает с помощью EP / EA, но EP / EA не сможет решить все проблемы, решаемые GA. Конечно, за общность ГА платят эффективностью.

Кроме того, кажется, что алгоритм не является EA / EP, если подходящие решения не обмениваются информацией друг с другом напрямую ( D. Simon 2013 - «Алгоритмы эволюционной оптимизации» [стр.243]) .

PS: D. Simon 2013 - «Алгоритмы эволюционной оптимизации» - УДИВИТЕЛЬНАЯ книга!

Answer 4

Эволюционные стратегии (Рехенберг, 1973) и Генетические алгоритмы (Голландия, 1975) основаны на эволюционных теориях Дарвина. Эволюционные стратегии являются основой эволюционных вычислений и, следовательно, эволюционных алгоритмов. В основных генетических алгоритмах (GA) это подкласс EA.

В отличие от EA, GA требует использования генетического представления в смысле вычислительного представления (генотип) и его представления в реальном мире (фенотип).