看过2016年7月《环球科学》中描述如何用演化算法研制适用的机器人,我想了很久,觉得这或许很省事,但不一定是个好方法,因为……

演化算法看起来是一步步地趋近最优解的算法,可是如何保证演化算法最后一步之前的所有算法是当时那部最好的算法?因为每步出现的可能的情况有限,也许就不包括同步内的最优算法。而且同时不能保证最后产生最优算法前面步骤的算法层数和每层各种演化方向就是当时那部最优解。例子:某部科幻小说带绳子的木板,数量更少的一块板的方法比两块的更快。

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如果是我以为的演化算法,追求的不是不最差嘛,或者说相对更好些……没说过最优吧……

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倒是说了是最优(通过这些方法,我们就得到了最高效的候选个体“子代”,接着我们可以用子代重复这一过程。随着一代一代的不断演化,最优解的后代就会遍布整个种群,而变异(有时是对演化有力的)有时会带来比先前所有解都更出色的姐。),不过后面又说这有一个强假设(许多·迭代优化法有一个强假设,即只要对性能进行逐步改良最终就可以得出最优方案。但是在寻找概念本身,甚至问题的定义的宏观框架下,这个假设是否依然适用?答案并不确定。)。

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