进化算法,或称"演化算法" (evolutionary algorithms, EAs) 是一个"算法簇",尽管它有很多的变化,有不同的遗传基因表达方式,不同的交叉和变异算子,特殊算子的引用,以及不同的再生和选择方法,但它们产生的灵感都来自于大自然的生物进化。与传统的基于微积分的方法和穷举法等优化算法相比,进化计算是一种成熟的具有高鲁...
# 定义遗传规划算法的参数POPULATION_SIZE=100GENERATION_COUNT=50CROSSOVER_RATE=0.8MUTATION_RATE=0.1# 定义函数表达式的范围和目标函数X_MIN=-10X_MAX=10deftarget_function(x):returnx**2-2*x+1# 定义个体的数据结构classIndividual:def__init__(self,chromosome):self.chromosome=chromosome self.fitness=self....
进化算法,也被成为是演化算法(evolutionary algorithms,简称EAs),它不是一个具体的算法,而是一个“算法簇”。进化算法的产生的灵感借鉴了大自然中生物的进化操作,它一般包括基因编码,种群初始化,交叉变异算子,经营保留机制等基本操作。与传统的基于微积分的方法和穷举方法等优化算法(具体介绍见博客[Math] 常见的几种最...
Sakana AI团队用进化模型合并的方法生成的第一个模型,是一个既会日语,又会数学的大语言模型。为了构建这样的模型,他们使用了一种进化算法,将日语LLM(Shisa-Gamma)与数学专用LLM(WizardMath和Abel)合并。LLM性能比较,MGSM-JA列显示了正确答案的百分比。模型1-3是原始模型,模型4-6是优化的合并模型。模型7-...
一、遗传算法 进化计算(Evolutionary Computation)包括遗传算法(Genetic Algorithm,GA)、进化策略(Evolutionary Strategies,ES)和基因编程(Genetic Programming)。进化进算是受进化生物学启发而发展起来的计算模型,其实现过程基于达尔文的物竞天择、适者生存的生物进化原理,通过将现实问题转化为基因染色体表示,并不断进行选择、...
(1+1)\text {-ES} 是进化策略的一种形式,每次迭代只产生一个新解,通过与父代进行比较,较好的一个成为下一次迭代的父代,其他的则直接舍去,并相应的调整分布参数,该算法也是众多形式中比较方便有效的一种,算法流程描述如下: 选择一个初始解 \mathrm{x}; 通过初始解 \mathrm{X} 和变异强度 \delta ,产...
使用进化算法来进行网络搜索,要完成的步骤就是: 下面我们以Genetic CNN[1]算法作为案例来解读如何实现前两个步骤,该网络关心的是block级别的搜索。 2.1 网络编码 首先我们来看网络编码方式,它要完成的是将模型结构用二进制进行编码,其中最简单的方式就是用固定长度的字符串进行表示。
进化算法是一类非常强大的,基于种群的搜索方法,其集中侧重点在于解决由非凸优化问题所构成的函数优化问题。总的来说,进化算法是一种对种群对象引入“变异”、“突变”和“选择”算子,模拟“自然选择”的过程,迭代改变种群而完成的算法。 1. 算法原理 进化算法实际上是一种模仿天然种群进化过程的智能优化技术,具体包括...
Sakana AI的进化模型合并方法,结合了两种不同的进化方法。 1. 在数据流空间(层)中合并模型 这种方法是利用进化发现如何最优将不同模型的层组合成新模型。 直觉和启发式方法被用于确定如何以及哪些层将一个模型的层与另一个模型的层组合起来。 这个问题具有组合性很强的大量搜索空间,最适合用优化算法(如进化)进行...