期货赫兹量化-种群优化算法:进化策略,(μ,λ)-ES 和 (μ+λ)-ES

进化策略(Evolution Strategies, ES)是一种启发式算法,旨在模仿自然选择的过程来解决复杂的优化问题,尤其在没有显式解、或搜索空间巨大的情况下表现良好。基于自然界的进化原理,进化策略通过突变、选择等遗传算子迭代生成解,并最终寻求全局最优解。

进化策略通常基于两个核心机制:突变和选择。突变是对当前解进行随机扰动,而选择则用于保留适应度更高的个体。本文详细介绍了 (μ,λ)-ES 和 (μ+λ)-ES 两种主要的进化策略变体。

主要变体

  1. (1+1)-ES:

    • 这是最简单的变体,适用于小规模问题。
    • 每次只创建一个后代,与当前解进行比较,保留最优者。
    • 由于仅依赖一个突变解,因此在高维问题上表现不佳。
  2. (μ,λ)-ES:

    • 该变体每次生成 λ 个后代,并从中选择最优的 μ 个后代作为下一代的亲本。
    • 亲本会在每一代被完全替换,促进了对解空间的全面探索。
    • 该方法有助于避免过早收敛,适用于更复杂的问题。
  3. (μ+λ)-ES:

    • 类似于 (μ,λ)-ES,但亲本和后代共同参与竞争。
    • 该方法允许最佳的亲本保留到下一代,保持多样性,同时进一步探索局部和全局解。

优化方法

进化策略可以通过引入重组进一步优化。重组允许多个亲本的遗传信息结合到同一个后代中,从而提升群体的多样性和适应性。这使得进化策略能够更有效地搜索解空间,找到比单一突变更优的解。

在典型的 (μ,λ)-ES 算法中,每一代群体会完全替换为新的后代,而 (μ+λ)-ES 则允许亲本和后代之间的竞争。由于 (μ+λ)-ES 结合了亲本和后代的优势,其收敛性通常优于 (μ,λ)-ES。

伪代码示例

(μ,λ)-ES:

复制代码

text

复制代码

1. 初始化一个随机个体的群体。 2. 重复直到满足停止条件: 2.1 对每个亲本使用突变操作生成 λ 个后代。 2.2 选择 λ 个后代中的最佳 μ 个组成新的亲本群体。 3. 返回最优解。

(μ+λ)-ES:

复制代码

text

复制代码

1. 初始化一个随机个体的群体。 2. 重复直到满足停止条件: 2.1 对每个亲本使用突变操作生成 λ 个后代。 2.2 将亲本与后代合并,选择最优的 μ 个个体作为新的亲本群体。 3. 返回最优解。

通过对 (μ,λ)-ES 添加重组,可以在每一代生成的后代中加入更多的多样性,这将进一步提高算法的搜索效率。在复杂多维问题上,重组可以避免算法陷入局部最优解,从而有助于找到全局最优解。

总结

进化策略算法通过模拟自然选择和进化过程,利用遗传算子如突变和重组来生成优化解。它们尤其适用于复杂的多维优化问题。

相关推荐
~kiss~9 分钟前
图像处理~多尺度边缘检测算法
图像处理·算法·计算机视觉
Mr.看海25 分钟前
机器学习鼻祖级算法——使用SVM实现多分类及Python实现
算法·机器学习·支持向量机
天一生水water32 分钟前
量化交易的开源框架
量化交易
.格子衫.43 分钟前
018数据结构之队列——算法备赛
数据结构·算法
怎么没有名字注册了啊2 小时前
求一个矩阵中的鞍点
数据结构·算法
Greedy Alg2 小时前
LeetCode 74. 搜索二维矩阵
算法
小猪咪piggy2 小时前
【算法】day7 滑动窗口+二分查找
算法
仟千意3 小时前
数据结构:二叉树
数据结构·算法
一水鉴天3 小时前
整体设计 逻辑系统程序 之34七层网络的中台架构设计及链路对应讨论(含 CFR 规则与理 / 事代理界定)
人工智能·算法·公共逻辑
DuHz3 小时前
C程序中的数组与指针共生关系
linux·c语言·开发语言·嵌入式硬件·算法