进化策略（Evolution Strategy）

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进化策略（Evolution Strategy）

进化策略（Evolution Strategy）

建议在了解ES之前先确保对遗传算法的思路有一定的了解，在比较中学习更有效率，贴一个之前写过的遗传算法介绍

与遗传算法的相同之处：

都是利用进化理论进行优化，即利用遗传信一代代传承变异适者生存，从而得到最优解。

与遗传算法的不同之处： 1.DNA序列采用实数编码，而非0-1二进制码 2.变异时无法进行简单的0-1互换，思考：实数值该怎么变？随机？

变异思路：为DNA序列上的每一个实数值添加变异强度。根据这个变异强度决定DNA序列上的实数值该变成多少

3.编码：

由第2点可知，进化策略在编码时，不仅要有表示解决方案的实数编码链A1，还得有一条表示每个实属值对应的变异强度值组成的链A2（也就是说，遗传给后代的信有两种）

4.交叉：

两条链都要交叉，即A1与B1交叉形成表示子代解决方案的C1链，A2与B2交叉形成表示C1链对应位置实数值变异强度的C2链（父：A，母：B，子：C）

5.C1链上值的变异方法：

将C1链上的值看作正态分布的均值μ; 将C2链上变异强度值看作标准差σ; 用正态分布产生一个与C1链上选定位置相近的数，进行替换;

6.C2链上值的变异方法：

因为随着不断遗传迭代，种群中个体1号链的值不断逼近最优解，变异的强度也应当不断减小。所以也需要根据需求自定义2号链的变异方法。

7.选择：

将生成的孩子加入父代中，形成一个包含两代DNA的种群U; 对U种群中每个DNA序列的1号链（表示解决方案）进行fitness计算（打分），并根据分值从大到小排列（用U‘表示排列后的混合种群）; 截取U’中的分值高的前n位（n表示一代种群中的个体数目）形成新种群;

Python实现

上述的3-7点已经算是对进化策略的算法描述了，具体代码本人还没有自己敲只是看了看，这里就不粘了直接上莫烦源码

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(1+1) - ES 与进化策略（ES）的相同之处：

本质算法思路都是ES

与进化策略（ES）的不同之处：

1.(1+1)-ES是ES的一种特殊形式，只考虑一个子代和一个父代，而不是种群中的所有个体。左1表示：一个父代个体，右1表示：一个子代个体，+表示：以父代和子代混合起来的形式选择，查看关于‘(1+1)’的详细解释

2.由1可知，在(1+1)-ES中，仅需对两个个体（一父一子）进行适者生存的选择，较好的那个留下，较差的淘汰

3.因为只有一个父代A所以不需要交叉，直接根据变异强度进行变异生成孩子C

4.遗传给后代的信业包阔两部分，但不是两条链，而是用一条链A和一个数值a表示，A中所有值对应于同一个定义好的变异强度值a

4.分别利用fitness对A和C计算得分，得分高的留下，低的淘汰

5.定义了特定的变异强度的变化规则公式详见此处（我没懂）

Python实现

代码很简单我这贴一下莫烦源码：

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt DNA_SIZE = 1 # DNA (real number) DNA_BOUND = [0, 5] # solution upper and lower bounds N_GENERATIONS = 200 MUT_STRENGTH = 5. # 统一定义的变异强度 def F(x): return np.sin(10*x)*x + np.cos(2*x)*x # to find the maximum of this function # find non-zero fitness for selection def get_fitness(pred): return pred.flatten() def make_kid(parent): # 无交叉仅变异 k = parent + MUT_STRENGTH * np.random.randn(DNA_SIZE) #根据父代基因信以及变异强度进行变异 k = np.clip(k, *DNA_BOUND) #控制范围 return k def kill_bad(parent, kid): global MUT_STRENGTH fp = get_fitness(F(parent))[0] #计算得分 fk = get_fitness(F(kid))[0] p_target = 1/5 #变异强度的变异规则所定 if fp < fk: # kid better than parent parent = kid ps = 1. # kid win -> ps = 1 (successful offspring) else: ps = 0. # adjust global mutation strength MUT_STRENGTH *= np.exp(1/np.sqrt(DNA_SIZE+1) * (ps - p_target)/(1 - p_target)) #变异强度的变异规则 return parent parent = 5 * np.random.rand(DNA_SIZE) # parent DNA plt.ion() # something about plotting x = np.linspace(*DNA_BOUND, 200) for _ in range(N_GENERATIONS): # ES part kid = make_kid(parent) #生孩子 py, ky = F(parent), F(kid) parent = kill_bad(parent, kid) #淘汰不好的 # something about plotting plt.cla() plt.scatter(parent, py, s=200, lw=0, c='red', alpha=0.5,) plt.scatter(kid, ky, s=200, lw=0, c='blue', alpha=0.5) plt.text(0, -7, 'Mutation strength=%.2f' % MUT_STRENGTH) plt.plot(x, F(x)); plt.pause(0.05) plt.ioff(); plt.show()

参考：莫烦进化理论系列视频

本文标签： 策略Evolutionstrategy