进化算法

进化算法（EAs）是人工智能和机器学习的一个迷人子集，它利用生物进化原理来解决复杂的优化问题。受达尔文自然选择的启发，这些算法会反复改进候选解决方案的群体，以找到可能的最佳结果。EA 不使用单一的解决方案，而是维持一个多样化的潜在答案库，使其能够探索广阔的搜索空间，避免陷入次优解决方案的困境，而这正是其他优化算法的常见问题。

进化算法的工作原理

EA 的核心过程通过几个关键步骤模拟自然进化：

1. 初始化：算法首先创建一个随机候选解的初始群体。
2. 适应度评估：对群体中的每个解决方案都要使用适合度函数进行评估，以衡量其解决目标问题的能力。例如，在训练计算机视觉模型时，可以用模型的准确性来衡量适配性。
3. 选择：选出 "最合适 "的个体成为下一代的 "父母"。这一步类似于 "适者生存"。
4. 繁殖（交叉和突变）：被选中的父代会产生子代。交叉将两个父代解决方案的部分内容结合起来，创造出一个新的解决方案，而变异则对解决方案进行微小的随机改变。这些操作会在群体中引入新的变化，从而推动寻找更好的解决方案。
5. 终止：这个循环会重复很多代，直到找到满意的解决方案或达到预定的停止标准（如代数）。

常见的 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

EA 具有很强的通用性，可用于解决搜索空间大、复杂或理解不足的问题。

• 机器学习模型的超参数调整 在 ML 中，最常见的应用之一就是寻找最佳超参数（如 学习率 或网络结构）的模型。Ultralytics 库包括一个 Tuner 类，利用 EA 自动找到最佳的训练设置 超数据 YOLO 我们的 超参数调整指南.可以通过集成进一步扩展，如 雷-图恩 等工具管理的分布式实验 Ultralytics HUB.
• 设计与工程优化：EA 可用于为复杂系统进行优化设计。一个著名的例子是美国国家航空航天局（NASA）利用 EA为其 ST5 航天器设计天线。该算法演化出了一种新颖、高效的天线形状，而这种形状对于人类工程师来说并不直观。这一原理同样适用于机器人的步态进化，以及人工智能在制造业中对生产线的优化。
• 医疗保健领域的人工智能：在医疗领域，人工智能可协助完成复杂的任务，如安排医院工作人员以减少疲劳或优化放射治疗计划。它们还用于药物发现，在广阔的化学空间中寻找具有特定治疗特性的分子。

进化算法与相关概念的比较

将 EA 与其他相关的人工智能范式区分开来很有帮助：

• 蜂群智能（SI）：两者都是受自然启发、基于群体的方法。不过，EA 专注于通过选择、交叉和变异进行世代改进。相比之下，SI 模拟的是分散代理（如鸟群或蚁群）的集体行为，它们在单代内相互作用以解决问题。
• 强化学习（RL）：强化学习是指单个代理通过与环境交互并接受奖励或惩罚来学习最优策略。而 EA 则是基于群体的搜索技术，不一定需要交互环境或明确的奖励信号。
• 基于梯度的优化： 随机梯度下降（SGD）和Adam等算法依靠计算损失函数的梯度来更新模型参数。EA 是无梯度的，这使得它们在处理无差别、不连续或有许多局部最优点的问题时非常有效。