遗传算法和进化算法有区别吗？
我读过多篇关于遗传或进化算法的论文，虽然非常相似，但我认为它们可能不是一回事。
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遗传算法是一类进化算法。虽然遗传算法是最常遇到的进化算法类型，但还有其他类型，例如进化策略。因此，进化算法包括遗传算法等等。
于 2010-05-22T23:05:55.693 回答
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遗传算法使用交叉（因此名称中的“基因”）和变异来搜索可能解决方案的空间。
进化编程主要使用突变。
如前所述，两者都是进化算法的类型。
于 2010-12-25T05:15:51.760 回答
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来自 Z. Michalevicz 1996 - “遗传算法 + 数据结构 = 进化程序” [p.289]：
进化程序大量借鉴了遗传算法。然而，它们通过使用“自然”数据结构和对问题敏感的“遗传”运算符来整合特定问题的知识。GAs 和 EPs 之间的基本区别在于前者被归类为弱的、与问题无关的方法，而后者则不是。
所以一个 GA 应该能够解决一个 EP/EA 解决的任何问题，但是一个 EP/EA 将不能解决 GA 解决的所有问题。当然，为 GA 的普遍性付出了效率。
此外，如果候选解决方案不直接相互交换信息，则算法似乎不是 EA/EP（D. Simon 2013 -“进化优化算法” [p.243]）。
PS：D. Simon 2013 - “进化优化算法”是一本很棒的书！
于 2014-05-26T20:09:51.340 回答
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我知道这个线程很旧，但我自己很难从一个地方理解它，因此在这里解释它。遵循进化定律的算法称为“进化算法”。EA有两个子类。一是使用交叉的遗传算法，以及变异作为遗传算法的算子。二是进化编程，它只使用变异作为算子。
于 2019-12-04T06:55:17.597 回答
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进化策略 (Rechenberg 1973) 和遗传算法 (Holland 1975) 基于达尔文进化论。进化策略是进化计算的基础，因此是进化算法。原则上，遗传算法 (GA) 是 EA 的一个子类。
与 EA 相比，GA 需要在计算表示（基因型）及其现实世界表示（表型）的意义上使用遗传表示。
于 2019-06-24T08:13:24.747 回答