演化算法

演化算法是一類模擬自然界遺傳進化規律的仿生學算法，遺傳算法是其中的一個分支。由於遺傳算法的整體搜尋策略和最佳化計算時不依賴於梯度信息，所以它的套用非常廣泛，尤其適合於處理傳統搜尋方法難以解決的高度複雜的非線性問題。人工生命研究的重要內容就是進化現象，遺傳算法是研究進化現象的重要方法之一。EA_demo，英國格拉斯哥大學1997年出版，至今仍廣泛使用。

基本介紹

• 中文名：演化算法
• 外文名：Evolutionary Algorithms
• 簡稱：EA
• 屬性：仿生學算法

研究現狀

我國學者接觸這個領域較晚，目前尚未形成聲勢和有規模的研究隊伍，但中國科學技術大學、南京大學、武漢大學和中山大學對演化算法的研究較深入，處於國內領先地位。中山大學的研究已屬國際領先，並提出了算法本身也可以採用動態自適應技術，在進化過程中自動調整算法控制參數和編碼精度，比如使用模糊自適應法。

1997年夏天，在中科院基礎局、國家科委基礎司及中國國際經濟及技術交流中心的支持下，由中科院系統科學所和自動化研究所舉辦了第一次人工生命及進化機器人研討會。與會者約60人。除去邀請了五位國際知名學者的學術報告之外，國內也有數名學者介紹了相關的研究成果。主要在數字生命、複雜巨系統方面進行了一些研究。據了解到的情況，國內尚有一些人在研究演化算法，在人工智慧的一本書上有一段介紹人工生命。但對人工社會、人工生態環境及進化機器人等尚無人問津。

線上互動式演示與學習

EA_demo，英國格拉斯哥大學1997年出版，至今仍廣泛使用，採用大學包括英國利物浦（Liverpool）大學、蘇塞克斯（Sussex）大學、北安普頓（Northampton）大學，德國烏爾姆（Ulm）大學，瑞士日內瓦（Geneva）大學，西班牙格瑞那達（Granada）大學，葡萄牙新里斯本（Nova de Lisboa）大學，美國加州大學戴維斯分校（UC Davies），加拿大卡爾加里（Calgary）大學，澳大利亞墨爾本皇家理工大學（RMIT），新加坡國立大學，台灣國立清華大學，上海交通大學，巴西PUCRS大學等。

EA_demo允許用戶直接在網頁上一代一代地手動運行，以看遺傳/進化算法是怎樣一步一步操作的，亦可在背景中批次運行，以觀察算法的收斂和染色體是否跳出局部最優。用戶可以改變終止代數，群體規模，交配率，變異率和選擇機制。也有其它自學課件收錄於AI中心網站和歐洲軟計算中心網站。