智慧計算與規劃WEEK10

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GA突變

• 原本的值產生晃動
• 高斯
• uniform
• NON-uniform
• 靜態 & 動態
• 先晃大幅度，再晃小幅度，慢慢收斂

Generational GA

• 父代全部不保留

Incremental GA

• 每次交配完子代都和親代做比較, 保留結果是前面的

generation gap

• 親代跟子代也可以組合

adaptive GA (自我適應式GA)

• 不寫死
• 根據問題邊演化邊計算最好的演算法
• 花時間

Hybrid GA (混合式GA)

• 找兩個方法做結合
• 例如: 跟傳統方法結合
  1. 先用 GA，在用傳統方法做
  2. 傳統方法混合在 GA 中：每代都混合運算，比較花時間，但結果叫好
• 有好幾台PC，而此方法可以將輸出傳到其他台PC

Parallel GA

• 平行方法
• 又稱Island Model

GP (Genetic Programming)

產生染色體

• 染色體的資料結構是 tree，一個 tree 代表一個程式、答案 (GA的染色體原本是一條線變成一顆tree)
• 不同 tree 互相競爭，找到最好的答案
• 夢想：程式產生器 (50年來沒啥進展)

mutation 突變

• 突變是必要的，因為才會有新的色體可以處理
• random mutation：挑指數，一直做互換
• cycle mutation
• switch mutation：交換子樹
• 把深度學習的架構寫到染色體，它可以自動跑出一個最好的 model，但非 ~~~~ 常花時間
• 若是一代的資料量龐大

EP (Evolution Programming)

• 產生染色體 > 每一條都要突變 > 找出最好的答案
• 色]]
• -x

ES (Evolution Strategy)

• 調變式
• (x, s) 兩個都放入染色體裡計算
  • s: 超參數
  • x: 答案
• 演化時答案和參數都會交換