Есть ли разница между генетическими алгоритмами и эволюционными алгоритмами?
Я прочитал несколько статей, рассказывающих о генетических или эволюционных алгоритмах, и, хотя они очень похожи, я думаю, что они могут не совпадать.
Генетический алгоритм является классом эволюционного алгоритма. Хотя генетические алгоритмы являются наиболее часто встречающимся типом эволюционного алгоритма, существуют другие типы, такие как Стратегия эволюции. Итак, эволюционные алгоритмы охватывают генетические алгоритмы и многое другое.
Генетические алгоритмы используют кроссовер (отсюда и "ген" от их имени) и мутацию для поиска пространства возможных решений.
Эволюционное программирование использует прежде всего мутацию.
Как уже отмечалось, оба являются типами эволюционных алгоритмов.
Из Z. Michalewicz 1996 - "Генетические алгоритмы + структуры данных = программы эволюции" [с .289]:
Программы развития в значительной степени заимствуют из генетических алгоритмов. Тем не менее, они включают в себя знания о проблемах, используя "естественные" структуры данных и чувствительные к проблеме "генетические" операторы. Основное различие между ГА и ВП заключается в том, что первые классифицируются как слабые, проблемно-независимые методы, что не относится к последним.
Таким образом, GA должен иметь возможность решать любые проблемы, которые решаются с помощью EP/EA, но EP/EA не сможет решить все проблемы, решаемые GA. Конечно, платят за эффективность для общности ГА.
Кроме того, кажется, что алгоритм не является EA/EP, если подходящие решения не обмениваются информацией друг с другом напрямую (D. Simon 2013 - "Алгоритмы эволюционной оптимизации" [стр. 243]).
PS: D. Simon 2013 - "Алгоритмы эволюционной оптимизации" - УДИВИТЕЛЬНАЯ книга!
Эволюционные стратегии (Rechenberg 1973) и генетические алгоритмы (Holland 1975) основаны на эволюционных теориях Дарвина. Эволюционные стратегии являются основой эволюционных вычислений и, следовательно, эволюционных алгоритмов. В основном генетические алгоритмы (GA) являются подклассом EA.
В отличие от EA, GA требует использования генетического представления в смысле вычислительного представления (генотип) и его представления в реальном мире (фенотип).