. Метод розроблений в 1964 році німецьким вченим Інго Рехенберге і розвинений надалі Ханс-Полом Швефелом та іншими.
Еволюційна стратегія схожа з генетичним алгоритмом, але існує кілька істотних відмінностей.
Еволюційна стратегія оперує векторами дійсних чисел. При пошуку рішення в еволюційної стратегії спочатку відбувається мутація і схрещування для отримання нащадків, потім відбувається детермінований відбір без повторень кращих особин із загального покоління батьків і нащадків. В якості мутації часто використовується додавання нормально розподіленої випадкової величини до кожної компоненті вектора. При цьому параметри нормального розподілу самоадаптіруются в процесі виконання алгоритму.
Ще одна відмінність між еволюційними стратегіями та генетичними алгоритмами стосується трактування обмежень, що накладаються на розв'язувані оптимізаційні задачі. Якщо при реалізації еволюційних стратегій на деякій ітерації нащадок не задовольняє всім обмеженням, то він відкидається і включається в нову популяцію. Якщо таких нащадків виявляється багато, то еволюційна стратегія запускає процес адаптації параметрів, наприклад, шляхом збільшення ймовірності схрещування. У генетичних алгоритмах такі параметри не змінюються. У них може застосовуватися штрафна функція для тих особин, які не задовольняють накладеним обмеженням, однак ця технологія володіє багатьма недоліками.
Спостерігається велика подібність між еволюційними стратегіями і еволюційними програмуванням в їх додатках до завдань оптимізації безперервних функцій з дійсними значеннями. Дійсно, обидва методи схожі на генетичні алгоритми. Принципова відмінність між ними полягає в тому, що еволюційне програмування не пов'язане з конкретною формою подання особин, оскільки оператор мутації не вимагає застосування будь-якого спеціального способу кодування.
Системи класифікаторів - це модель еволюції когнітивного процесу. Система класифікаторів є система індуктивного виводу, яка заснована на наборі логічних правил. Кожне правило має таку форму: «якщо <умова>, тоді <дію>». Система правил оптимізується як за допомогою навчання, так і еволюційним методом (генетичними алгоритмами). У процесі навчання змінюються пріоритети використання правил (тобто змінюються коефіцієнти, що характеризують силу правил). При навчанні використовується так званий алгоритм «пожежної бригади»: при успіху заохочуються не тільки ті правила, які безпосередньо привели до успішного дії, а й ті, які були попередниками успіху. Пошук нових правил здійснюється еволюційним методом.
У штучному інтелекті генетичне програмування (ГП) - автоматичне створення або зміна програм за допомогою генетичних алгоритмів. За допомогою цієї методології «вирощуються» програми, все краще і краще (відповідно до певної функцією пристосованості для хромосом) вирішальні поставлену обчислювальну задачу.
Вибір способу кодування програми в генетичному алгоритмі - одне з основних питань генетичного програмування. Програма повинна бути закодована в такому вигляді, щоб легко було автоматично вносити випадкові зміни (оператор мутації) і об'єднувати два алгоритму в один (оператор схрещування).
Способи кодування можна розділити на два класи:
· Пряме кодування - генетичний алгоритм працює з програмою в явному вигляді.
...
