熱動力學演化算法tdea及其進展(編輯修改稿)
2025-06-15 03:20 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 最小 熱動力學算法框架 兩個最關鍵問題 ?如何定義熵 —— 度量種群多樣性 –基因熵（ Mori, 1995） –網(wǎng)格熵（胡婷 , 2021） –等級熵（應偉勤， 2021） ?如何設計熱力學替換規(guī)則 —— 種群自由能下降 –貪婪熱力學替換規(guī)則（ Mori, 1995） –分量熱力學替換規(guī)則（應偉勤， 2021） 種群的基因熵 ? Mori在實現(xiàn) TDGA時采用基因熵來度量種群的基因多樣性，基因熵等于種群每個基因座上的信息熵的合計值 –優(yōu)點：很直觀，易于實現(xiàn) –缺點：只適用于離散編碼；在個體編碼較長時計算開銷極大，這將會降低 TDGA的計算效率 … … 0 … … 1 … … 0 … 1 2 … j … L X1 X2 XN 120 l o g ( )iij innHNN????1() LtjjH P H?? ?種群的網(wǎng)格熵 ? 由于基因熵無法應用于實數(shù)編碼，胡婷提出了一種網(wǎng)格熵，將定義域劃分為若干網(wǎng)格，計算個體在網(wǎng)格中分布的信息熵 x1 x2 G1 G2 GM … … … 1l o gM iiiH NNnn????種群的等級熵 ? 活躍窗口 wt ：記錄了到第 t代為止搜索過程已達個體的適應度范圍 ? 在對活躍窗口劃分等級時 ,遵循了適應值區(qū)域越優(yōu)分級越精細的原則 3 2 1 0 1 2 3 4x 1 0405101520F i t n e s sRank… 0 … … … 1 … … 0 … 編碼空間 目標空間 活躍窗口 f(.) 等級劃分示意圖 ……? 等級熵度量種群中個體在適應值空間的分散程度 –當 Pt中所有個體全部落入同一等級時等級熵 H(wt,Pt)取最小值 0,當 Pt中落入各等級的個體數(shù)都相等時,H(wt,Pt)達到最大值 1. –等級熵的優(yōu)點：不再依賴個體的編碼長度，計算成本較低 熱力學替換規(guī)則 從父代種群 Pt = (X1,X2,…, XN)的 N個個體與產(chǎn)生的 M個子代種群 Ot=(XN+1,XN+2,…, XN+M)，共 N+M個體中挑選出 N個個體組成下一代種群 P(E)t+1,使其具有的自由能 F(Tt,P(E)t+1)最小 種 群 自 由 能冷 卻 進 度 表 ( 溫 度 )初 始 化 群 體父 個 體 選 擇 規(guī) 則新 個 體產(chǎn) 生 裝 置熱 力 學 替 換 規(guī) 則逼 近 性 度
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