【文件属性】：
文件名称：EvolutionaryComputationReview：进化计算课程的回顾
文件大小：2.96MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-02-15 09:50:12
进化计算评论
注意：如果未指定，则来自Hod幻灯片的所有参考
“无免费午餐”定理
在所有问题上，没有一种算法比其他任何算法都普遍具有更好的性能
算法的改进使其在某些问题上变得更好而在其他问题上变得更糟
使用合适的算法
感性偏置
在这种情况下，请使用参数
简单的问题，GA过度杀伤力
基线，比较/诊断
更复杂算法的“内循环”
在这种情况下，请使用EA
不太简单（例如，梯度的凸问题）
不太硬（例如大海捞针）
子结构问题（子组件是子问题的子解决方案）
什么时候最适合随机搜索
大海捞针
欺骗性梯度
分层搜索（方法）
采样n个随机点
排名前m点
在m个点的凸包内采样一个新点
从2重复
单纯形算法（操作方法）
反射/收缩/膨胀/收缩
通过剩余单纯形的质心反映点赢得最高目标函数
最好的一点？ 扩张
好点子？ 反射
最坏的一点？ 收缩率
参考：
模拟退火
设$ s = s_0 $
对于$ k
【文件预览】：
EvolutionaryComputationReview-master
----images()
--------07_GP_draw_straight_line.png(301KB)
--------fitness_sharing.png(90KB)
--------02_Parametric_hierarchical_search.png(580KB)
--------04_BB_hypothesis_estimate_fitness.png(120KB)
--------07_GP_evolve_circuit.png(61KB)
--------02_Parametric_simulated_annealing.jpg(51KB)
--------02_Parametric_deceptive.jpg(301KB)
--------sequential_niche.png(212KB)
--------Larranaga and Lozano, EDAs, Kluwer 2002.png(89KB)
--------hierarchical_fair_competition.png(503KB)
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--------estimation_of_distribution_one_max_example.jpg(232KB)
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--------18_Review_topological_niching.jpg(85KB)
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--------pareto_front_wikipedia.png(89KB)
--------09_diversity_spatial_niching.png(98KB)
----README.md(16KB)