遗传算法和进化算法之间的真正区别是什么？

Question

遗传算法和进化算法之间的真正区别是什么？

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我正在阅读一些关于遗传算法的论文，他们经常以非常相似的方式提到进化算法。根据维基百科的定义，遗传算法是进化算法的一个子集。然而，如果我们仔细观察，我们会发现两者都是基于自然选择的元启发式优化算法（交叉、选择、变异），并且都没有固定的表达方式（它取决于要解决的问题，即使我们传统上使用二进制表示作为遗传算法）。它们非常相似。那么，我的问题是：我们是否可以认为每个进化算法都是遗传算法？它们之间有什么真正的区别？谢谢

- omar

2个回答

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为了补充deong出色的回答，这里引用了A.E.Eiben和J.E.Smith所写的优秀书籍《进化计算导论》中的一句话。

令人惊讶的是，将达尔文主义原则应用于自动化问题解决的想法可以追溯到40年代，早在计算机突破之前 [146]。早在1948年，图灵就提出了“遗传或进化搜索”的概念，而布雷内尔马米在1962年实际上已经对“通过进化和重组进行优化”的计算机实验进行了执行。在20世纪60年代，基本思想的三种不同实现在不同地方得以发展。在美国，福格尔、欧文斯和沃尔什引入了“进化编程” [155, 156]，而荷兰称其方法为“遗传算法” [98, 202, 204]。与此同时，在德国，雷肯伯格和施韦费尔发明了“进化策略” [317, 342]。这些领域大约发展了15年，但自20世纪90年代初以来，它们被视为同一技术的不同代表（“方言”），即“进化计算” [22, 27, 28, 120, 271]。20世纪90年代初，第四个跟随一般思路的流派出现了，“遗传编程”，由科扎 [38, 229, 230] 领导。当代术语将整个领域称为进化计算，所涉及的算法被称为进化算法，并将进化编程、进化策略、遗传算法和遗传编程视为属于相应算法变体的子领域。

专注于 EC 的科学论坛的发展反映了该领域的过去和现在。第一个专门研究这一主题的国际会议是国际遗传算法会议 (ICGA)，于1985年首次举行 [180]，每两年重复一次，直到1997年 [182, 333, 43, 158, 137, 241]。1999年，它与年度遗传规划大会合并 [235, 234, 232]，成为年度遗传和进化计算会议 (GECCO) [37, 416, 381, 2421。同时，自1992年以来举办的年度进化编程大会 [150, 151, 344, 268, 154, 12, 3071]与自1994年以来举办的 IEEE 进化计算大会 [210, 211, 212, 213, 2141 合并，形成进化计算大会 (CEC)，自那时起每年都举行 [71, 72, 73, 741]。第一个明确设立以包容所有流派的欧洲事件是1990年的“来自自然的并行问题解决”(PPSN) [3431。它已经成为一年一度的会议 [259, 90, 410, 116, 337, 1871]。在第一届 PPSN 的座谈会上，进化计算这个名词被提供作为所有现有“方言”的总称。

1993年，专门研究此领域的第一个科学期刊《进化计算》(MIT出版社) 成立。 1997年，欧洲委员会决定资助名为 EvoNet 的欧洲 EC 研究网络，其资金保证到2003年。写作时 (2003)，有三个主要的EC会议 (CEO、GECCO和PPSN) 和许多较小的会议，包括专门用于

- Franck Dernoncourt

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- deong · Accepted Answer

这有点取决于你问的人是谁。在这种算法存在的最初几十年里，每个人都认为它们有明显的分类（通常列为“遗传算法”、“遗传编程”、“进化策略”和“进化程序”）。当然，子领域之间存在显著差异，因此区分确实有一定意义。

在某个时候（大约在90年代末左右），人们开始更大力度地推动统一，因为他们开始将它们视为更一般的算法类别的实例。主要的GA会议（ICGA）变成了GECCO，并且统一术语变成了“进化计算”，包括上述所有内容，偶尔还包括一些其他内容（如果您对定义稍微宽松，也可以将诸如粒子群优化等算法视为进化算法）。

因此，目前我们通常会说“进化计算”（或“进化算法”)作为总称。遗传编程保持其自身的特性，直接演化代码字符串，而进化策略也保持单独的特性，处理实值并经常包括某种自修改（例如，在运行时协方差矩阵适应学习搜索方向）。进化编程仍然存在，但只是一个更小的利基市场。术语“遗传算法”已经广泛化了。最初，人们认为它们是在二进制字符串上操作，并进行世代选择等操作。随着时间的推移，一个又一个的严格性逐渐消失。此时，你几乎可以将“遗传算法”用作“进化计算”的同义词。虽然这样做会失去一些术语上的微妙之处，但通常来说，如果您不直接进行代码生成，并且没有按照人们认为的进化策略的非常特定的方式演化实数，那么您可以相对安全地称其为“遗传算法”。