进化算法的实际应用

Question

我有疑问。在主题中，什么是进化算法的实际用法。我知道他们找到了功能的极值，我们可以解决旅行商问题（[link]）1。它是否适用于其他领域，例如电子，经济，医药？

Answer 1

专业人士：
进化算法（EA），作为遗传算法（GA），是通用优化算法，可应用于您可以定义适应度函数的任何问题。它们已应用于几乎所有可想到的优化问题，例如， “自然并行问题解决”系列会议。

con：
EA通常比适用于该问题的任何特定优化算法慢得多。只有当所有标准优化算法都失败时，我才会应用它们。

Answer 2

这是一个很难回答的问题。这取决于你想用EA / GA做什么。它可用于电子，物理，生物技术等。

您有广泛的使用范围。你“只是”需要做一个健身功能，就是这样，但这项任务从未如此简单。适应性意味着您需要以某种方式评估算法的每个结果。例如，您想在物理方程或某些普通方程中找到一些系数。你需要知道哪些系数好坏......所以你需要一些界限等。

所以答案是肯定的，但取决于你需要什么。

Answer 3

GA的实际用途是找到解决复杂问题的好方法。它们可用于需要解决组合优化问题的任何领域。 GA往往比其他方法慢，所以通常它们应该在执行时间不是限制因素时使用（例如，如果你有10分钟时间来解决问题，那么另一种方法，如禁忌搜索可能会更好，但如果你有3天，那么GA可能会更好。）

例如，设计空间探索（DSE）通常具有非常大的搜索空间和多个断开的可行区域，将是GA的良好候选者。