Intuitivement, je pense que si je veux trouver le "meilleur" ensemble de paramètres, je peux simplement prendre le meilleur spectacle 1 mec d'un sous-ensemble de nombreux enfants, faire de ce gars générer 100 enfants semblables à lui-même, choisir le meilleur interprète et répéter. A quoi servent-t-il de choisir spécifiquement les 2 meilleurs et croisés? Pour cette affaire, pourquoi ne pas sélectionner 3, 4 ou 10 parents («dérivés d'orgie» zygotes) à partir de laquelle créer chaque génération d'enfants?
4 Réponses :
"D'un sous-ensemble de nombreux enfants" - Comment ces enfants ont-ils été fabriqués et quel mécanisme les rend différents les uns des autres? "Générer 100 enfants similaires à lui-même" - sinon comme lui-même, alors quel mécanisme les rend similaires, mais pas identiques?
La reproduction sexuelle est un mécanisme qui répond à ces questions. Grâce à la reproduction sexuelle, vous créez de nouvelles combinaisons, composées des gènes des individus en forme. Il suffit d'utiliser uniquement une mutation aléatoire en tant que mécanisme de création de la diversité et de nouvelles combinaisons est ce qu'il dit - aléatoire - un tir dans le noir. La reproduction sexuelle crée de nouvelles combinaisons à l'aide des gènes des individus prospères, ce qui n'est pas simplement aléatoire.
Un interrogatoire meilleur, sexuel vs asexual est une bonne question et il y a beaucoup d'articles sur ce sujet de sexualité vs sexuel vs asexuel, et pas toutes favorisent sexuellement. Il y a des mécanismes asexués réussis, même si je ne suis pas sûr si l'alternative que vous avez proposée dans votre question est parmi elles.
pense à cela de cette façon: votre gars le plus performant est peut-être meilleur que la moyenne, disons simplement 3 zones sur 10. De petites variations de lui (son enfant aussi reproduit) vont probablement avoir des avantages dans Ces mêmes zones: peut-être 4 et peut-être 2, selon la mutation. Mais le meilleur gars le plus performant et la fille la plus performante sont mieux dans peut-être 5 zones sur 10 (il est meilleur que la moyenne en 3, elle est meilleure que la moyenne de la moyenne dans 3, et peut-être qu'il y a 1 là où ils se chevauchent) et donc s'ils Avait un bon nombre d'enfants l'un d'entre eux pourraient être mieux que la moyenne dans 5 domaines (et peut-être que l'un d'entre eux pourrait n'hériter aucun avantage - telles que les pauses). Et si ce gamin à 5 zones d'avantage avec un autre enfant de 5 superficie d'avantage, alors qu'il y ait plus de chance de se chevaucher, il y a encore une bonne chance (dans notre «10 gène») que le Grand- L'enfant aura des gènes encore plus avantageux).
C'est la recombination de plusieurs caractéristiques dans un environnement complexe qui est vraiment au cœur de l'algorithme génétique. Ce n'est pas intuitif, car nous ne pensons généralement pas que tout se termine chaque bouton du panneau de commande est un bon moyen d'optimiser, mais si vous avez beaucoup de paramètres et qu'ils sont assez indépendants, cela peut être.
Les moins de parents que vous avez, plus vous êtes susceptible de vous faire prendre dans un optimum local-- potentiellement un optimum local pas très bon - pendant très longtemps. Avec un seul parent, le seul mécanisme de recherche laissé est une mutation individuelle.
Plus vous avez moins de parents, vous êtes moins susceptible de capturer tout ce qu'il s'agissait des parents originaux qui les ont amenés à être sélectionnés pour la reproduction en premier lieu. Les détails dépendront exactement de la manière dont votre crossover de N-Ary fonctionne, mais de manière intuitive, plus vous avez des parents, moins vous aurez du matériel génétique d'un parent particulier, et les enfants moins susceptibles d'hériter (et donc améliorer sur) tous les traits bénéfiques multi-chromosomes de leurs parents.
Ceci est lié au théorème de schéma.
Techniquement, vous pouvez avoir des zygotes dérivés par orgie dans votre population, mais il n'y a pas de preuve mathématique (du moins à ma connaissance) qu'elles améliorent la diversité ou le résultat final trouvé par votre algoritme. En outre, les opérateurs d'orgie (pour utiliser votre terme) sont plus compliqués que le type de deux types parent simples et qui ne sont pas facilement susceptibles de comprendre les étudiants. Par conséquent, ils ne sont pas annoncés (ne veut pas dire qu'ils ne sont pas autorisés).
En réalité, vous pouvez utiliser un mélange de parent unique et double dans votre GA. Comme une réponse déjà signalée, l'élément monoparental est équivalent à une recherche locale et, techniquement, vous mettriez un algorithme de mémoire, ce qui constitue généralement une amélioration de la simple GA.