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图式究竟如何帮助遗传算法获得最优解？模式意味着模板这是否意味着人口中的每个人都将拥有相同的模式？

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Schemata 与遗传算法无关。他们只是在那里说话。Holland 确定了它们的存在并将其与遗传算法的能力相关联，这就是它们与 GA 相关联的原因。

对于长度为 4 的任何位串，您可以识别多个模式：

****, 0***, 1***, *0**, *1**, 00**, 10**, 01**, 11**, etc.

这些图式总是存在的。一个人同时是许多这样的图式的一部分。所有个人都将成为 4* 模式的一部分，但只有前面有 0 的人才会成为 0*** 模式的一部分。

现在是与遗传算法的关系。哪些类型的图式是活跃的，由整个群体中的所有个体决定。什么样的图式强取决于它们在多个个体中的存在。如果人口中的许多人在他们的第 4 位有一个“1”，那么这就是一个强模式，如果他们在开始时都有一个 0，那么强模式看起来像 0**1。匹配某个模式的人越多，它就越强。图式的适应度是与该图式匹配的所有个体的平均适应度。Holland 现在表示，使用适应度比例选择、单点交叉和高于平均水平的位翻转突变模式将在进化过程中呈指数级增长。为什么图式有必要变得更强？因为模式的顺序越高，它在搜索过程中被打乱的可能性就越大。然而，如果该图式存在于多个个体中，则在所有个体中概率再次降低。

于 2012-05-12T09:03:25.103 回答
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长答案：http ://en.wikipedia.org/wiki/Holland%27s_schema_theorem

简短的回答：

模式是应用于总体的“掩码”。您可以计算有多少人匹配该面具。因此，模式是解决方案的一部分的一种特征。

如果一个模式的适应度高于平均水平，那么越来越多的人将匹配该模式（如果我正确理解了 Holland）。

于 2012-05-11T13:05:01.990 回答