进化算法

进化算法 (EAs) 是人工智能和机器学习中一个引人入胜的分支，它利用生物进化的原理来解决复杂的优化问题。受达尔文自然选择的启发，这些算法迭代地改进候选解决方案群体，以找到最佳结果。EAs 不是使用单一解决方案，而是维护一个多样化的潜在答案池，使它们能够探索广泛的搜索空间，并避免陷入次优解决方案，这是其他优化算法的常见问题。

进化算法如何工作

EA 的核心过程通过几个关键步骤模仿自然进化：

1. 初始化： 该算法首先创建一个随机候选解的初始种群。
2. 适应度评估： 使用适应度函数评估种群中的每个解决方案，该函数衡量其解决目标问题的程度。例如，在训练计算机视觉模型时，适应度可以通过模型的准确率来衡量。
3. 选择： 选择“最适合”的个体作为下一代的“父母”。此步骤类似于“适者生存”。
4. 繁殖（交叉和变异）： 选择的父代会产生后代。交叉结合了两个父代解决方案的部分来创建一个新的解决方案，而变异则对解决方案引入小的随机变化。这些操作将新的变异引入种群，从而推动寻找更好的解决方案。
5. 终止： 这个循环重复多次，直到找到令人满意的解决方案或满足预定义的停止标准（如世代数）。

常见的进化算法 (EA) 类型包括 遗传算法 (GA)、遗传编程、进化策略 (ES) 和差分进化 (DE)。

实际应用

进化算法具有高度的通用性，可用于解决搜索空间大、复杂或知之甚少的问题。

• 机器学习模型超参数调优： ML 中最常见的应用之一是找到最佳超参数（例如 外部配置设置 或网络架构）的模型。Ultralytics 库包含一个 Tuner 利用 EA 自动查找最佳训练设置的类 Ultralytics YOLO 模型，我们将在 超参数调优指南。这可以使用诸如 Ray Tune 用于使用如下工具管理的分布式实验 Ultralytics HUB.
• 设计和工程优化： EA用于为复杂系统创建最佳设计。一个著名的例子是NASA使用EA为其ST5航天器设计天线。该算法演变出了一种新颖、高效的天线形状，这对于人类工程师来说是非直观的。同样的原理也适用于机器人技术，用于演化步态，以及制造业人工智能，用于优化生产线。
• 医疗保健中的人工智能: 在医学领域，进化算法可以协助完成复杂的任务，例如安排医院工作人员以最大限度地减少疲劳或优化放射治疗计划。它们还用于药物发现，以在广阔的化学空间中搜索具有特定治疗特性的分子。

进化算法与相关概念

区分进化算法（EAs）和其他相关的人工智能范式是有帮助的：

• 群体智能 (SI): 两者都是受自然启发的、基于种群的方法。但是，EAs侧重于通过选择、交叉和变异来实现世代改进。相比之下，SI模拟了分散的代理（如鸟群或蚁群）在单个世代中交互以解决问题的集体行为。
• 强化学习 (RL): RL 涉及单个智能体通过与环境交互并接收奖励或惩罚来学习最佳策略。另一方面，EAs 是基于种群的搜索技术，不一定需要交互式环境或以相同方式显式的奖励信号。
• 基于梯度的优化（Gradient-Based Optimization）： 像随机梯度下降（SGD）和Adam这样的算法依赖于计算损失函数的梯度来更新模型参数。进化算法（EAs）是无梯度的，这使得它们对于不可微、不连续或具有许多局部最优解的问题非常有效。