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  • 人工智能算法

    千次阅读 2017-08-06 01:16:56
    摘要之前一直对机器学习很感兴趣,一直没时间去研究,今天刚好是周末,有时间去各大技术论坛看看,刚好看到一篇关于机器学习不错的文章,在这里就分享给大家了....很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有

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    ##摘要

    之前一直对机器学习很感兴趣,一直没时间去研究,今天刚好是周末,有时间去各大技术论坛看看,刚好看到一篇关于机器学习不错的文章,在这里就分享给大家了.
    机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里IT经理网为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考。
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    机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的类似性。
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    ##学习方式

    根据数据类型的不同,对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域,人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域,有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法,这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。

    ###监督式学习:
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    在监督式学习下,输入数据被称为“训练数据”,每组训练数据有一个明确的标识或结果,如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”,对手写数字识别中的“1“,”2“,”3“,”4“等。在建立预测模型的时候,监督式学习建立一个学习过程,将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较,不断的调整预测模型,直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。常见算法有逻辑回归(Logistic Regression)和反向传递神经网络(Back Propagation Neural Network)

    ###非监督式学习:

    在非监督式学习中,数据并不被特别标识,学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。常见的应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。常见算法包括Apriori算法以及k-Means算法。

    ###半监督式学习:
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    在此学习方式下,输入数据部分被标识,部分没有被标识,这种学习模型可以用来进行预测,但是模型首先需要学习数据的内在结构以便合理的组织数据来进行预测。应用场景包括分类和回归,算法包括一些对常用监督式学习算法的延伸,这些算法首先试图对未标识数据进行建模,在此基础上再对标识的数据进行预测。如图论推理算法(Graph Inference)或者拉普拉斯支持向量机(Laplacian SVM.)等。

    ###强化学习:

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    在这种学习模式下,输入数据作为对模型的反馈,不像监督模型那样,输入数据仅仅是作为一个检查模型对错的方式,在强化学习下,输入数据直接反馈到模型,模型必须对此立刻作出调整。常见的应用场景包括动态系统以及机器人控制等。常见算法包括Q-Learning以及时间差学习(Temporal difference learning)

    在企业数据应用的场景下, 人们最常用的可能就是监督式学习和非监督式学习的模型。 在图像识别等领域,由于存在大量的非标识的数据和少量的可标识数据, 目前半监督式学习是一个很热的话题。 而强化学习更多的应用在机器人控制及其他需要进行系统控制的领域。

    ##算法类似性

    根据算法的功能和形式的类似性,我们可以把算法分类,比如说基于树的算法,基于神经网络的算法等等。当然,机器学习的范围非常庞大,有些算法很难明确归类到某一类。而对于有些分类来说,同一分类的算法可以针对不同类型的问题。这里,我们尽量把常用的算法按照最容易理解的方式进行分类。

    ###回归算法:

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    回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法。回归算法是统计机器学习的利器。在机器学习领域,人们说起回归,有时候是指一类问题,有时候是指一类算法,这一点常常会使初学者有所困惑。常见的回归算法包括:最小二乘法(Ordinary Least Square),逻辑回归(Logistic Regression),逐步式回归(Stepwise Regression),多元自适应回归样条(Multivariate Adaptive Regression Splines)以及本地散点平滑估计(Locally Estimated Scatterplot Smoothing)

    ###基于实例的算法

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    基于实例的算法常常用来对决策问题建立模型,这样的模型常常先选取一批样本数据,然后根据某些近似性把新数据与样本数据进行比较。通过这种方式来寻找最佳的匹配。因此,基于实例的算法常常也被称为“赢家通吃”学习或者“基于记忆的学习”。常见的算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 学习矢量量化(Learning Vector Quantization, LVQ),以及自组织映射算法(Self-Organizing Map , SOM)

    ###正则化方法

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    正则化方法是其他算法(通常是回归算法)的延伸,根据算法的复杂度对算法进行调整。正则化方法通常对简单模型予以奖励而对复杂算法予以惩罚。常见的算法包括:Ridge Regression, Least Absolute Shrinkage and Selection Operator(LASSO),以及弹性网络(Elastic Net)。

    ###决策树学习

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    决策树算法根据数据的属性采用树状结构建立决策模型, 决策树模型常常用来解决分类和回归问题。常见的算法包括:分类及回归树(Classification And Regression Tree, CART), ID3(Iterative Dichotomiser 3), C4.5, Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID), Decision Stump, 随机森林(Random Forest), 多元自适应回归样条(MARS)以及梯度推进机(Gradient Boosting Machine, GBM)

    ###贝叶斯方法

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    贝叶斯方法算法是基于贝叶斯定理的一类算法,主要用来解决分类和回归问题。常见算法包括:朴素贝叶斯算法,平均单依赖估计(Averaged One-Dependence Estimators, AODE),以及Bayesian Belief Network(BBN)。

    ###基于核的算法

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    基于核的算法中最著名的莫过于支持向量机(SVM)了。 基于核的算法把输入数据映射到一个高阶的向量空间, 在这些高阶向量空间里, 有些分类或者回归问题能够更容易的解决。 常见的基于核的算法包括:支持向量机(Support Vector Machine, SVM), 径向基函数(Radial Basis Function ,RBF), 以及线性判别分析(Linear Discriminate Analysis ,LDA)等

    ###聚类算法

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    聚类,就像回归一样,有时候人们描述的是一类问题,有时候描述的是一类算法。聚类算法通常按照中心点或者分层的方式对输入数据进行归并。所以的聚类算法都试图找到数据的内在结构,以便按照最大的共同点将数据进行归类。常见的聚类算法包括 k-Means算法以及期望最大化算法(Expectation Maximization, EM)。

    ###关联规则学习

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    关联规则学习通过寻找最能够解释数据变量之间关系的规则,来找出大量多元数据集中有用的关联规则。常见算法包括 Apriori算法和Eclat算法等。

    ###人工神经网络

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    人工神经网络算法模拟生物神经网络,是一类模式匹配算法。通常用于解决分类和回归问题。人工神经网络是机器学习的一个庞大的分支,有几百种不同的算法。(其中深度学习就是其中的一类算法,我们会单独讨论),重要的人工神经网络算法包括:感知器神经网络(Perceptron Neural Network), 反向传递(Back Propagation), Hopfield网络,自组织映射(Self-Organizing Map, SOM)。学习矢量量化(Learning Vector Quantization, LVQ)

    ###深度学习

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    深度学习算法是对人工神经网络的发展。 在近期赢得了很多关注, 特别是百度也开始发力深度学习后, 更是在国内引起了很多关注。 在计算能力变得日益廉价的今天,深度学习试图建立大得多也复杂得多的神经网络。很多深度学习的算法是半监督式学习算法,用来处理存在少量未标识数据的大数据集。常见的深度学习算法包括:受限波尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine, RBN), Deep Belief Networks(DBN),卷积网络(Convolutional Network), 堆栈式自动编码器(Stacked Auto-encoders)。

    ###降低维度算法

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    像聚类算法一样,降低维度算法试图分析数据的内在结构,不过降低维度算法是以非监督学习的方式试图利用较少的信息来归纳或者解释数据。这类算法可以用于高维数据的可视化或者用来简化数据以便监督式学习使用。常见的算法包括:主成份分析(Principle Component Analysis, PCA),偏最小二乘回归(Partial Least Square Regression,PLS), Sammon映射,多维尺度(Multi-Dimensional Scaling, MDS), 投影追踪(Projection Pursuit)等。

    ###集成算法:

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    集成算法用一些相对较弱的学习模型独立地就同样的样本进行训练,然后把结果整合起来进行整体预测。集成算法的主要难点在于究竟集成哪些独立的较弱的学习模型以及如何把学习结果整合起来。这是一类非常强大的算法,同时也非常流行。常见的算法包括:Boosting, Bootstrapped Aggregation(Bagging), AdaBoost,堆叠泛化(Stacked Generalization, Blending),梯度推进机(Gradient Boosting Machine, GBM),随机森林(Random Forest)。

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  • 一、引言人工智能在近几年出现了突飞猛进的发展,尤其是深度学习的提出以及在多个领域的成功...从学术角度来看,算法和模型一直以来都是人工智能研究的重点,涌现的大量成果直接推动了人工智能技术的迭代发展。从...

    一、引言

    人工智能在近几年出现了突飞猛进的发展,尤其是深度学习的提出以及在多个领域的成功应用,使人工智能成为当前学术界和产业界的研究热点之一。

    如果把人工智能比作一辆轰鸣的战车,那么算法和模型则扮演着“发动机”的角色。“发动机”的质量在一定程度上直接影响、甚至决定了“战车”最终的效力。从学术角度来看,算法和模型一直以来都是人工智能研究的重点,涌现的大量成果直接推动了人工智能技术的迭代发展。从产业角度来看,算法和模型是人工智能技术在生产实践中真正落地、促进产业发展的重要保障。

    二、人工智能算法和模型发展现状

    人工智能算法模型经过长期积累已覆盖多个研究子领域。以机器学习为例,较为核心的算法包括最小二乘法、K近邻算法、K均值算法、PCA分析法、梯度下降法、进化算法等,较为核心的模型包括线性回归、逻辑回归、决策树、聚类、支持向量机、前馈神经网络等。由于具备较完备的理论基础和长期的推广应用,这些算法模型已经成为相关问题的标准解决方案。当前,针对这些核心算法和模型的进一步研究和改进也在不断向前推进。

    人工智能在近些年的巨大突破也催生了一批“年轻的”算法和模型。以深度学习为例,新算法使得挖掘数据高层抽象特征成为可能,例如反向传播算法等,而新模型则为解决复杂问题提供了可行路径,例如深度神经网络、玻尔兹曼机等。这些算法模型极大简化了传统机器学习处理信息的方式,成为了计算机视觉、自然语言处理等领域的主流解决方案。可以预见,人工智能领域的新算法和新模型将会源源不断的涌现,并持续改变和优化传统领域的工作模式。

    主流算法模型库对常见算法模型进行了高效实现,成为了人工智能生态中的重要一环。例如,Tensorflow框架集成了适配多种语言的机器学习和深度学习算法模型,并且适用于强化学习和迁移学习等新领域,同时提供了模型管理组件,支持模型的持久化存储、导入和导出。Caffe框架集成了卷积神经网络相关算法模型,拥有大量训练好的经典模型以及近几年提出的新模型(VGG、Inception、ResNet等),被广泛应用于工业界和学术界。CNTK框架支持多种神经网络模型,并集成了AdaGrad、RmsProp等多种优化算法,基于微软在人工智能领域研究成果,提供了细粒度的功能组件和可扩展的模型定制化能力。Keras框架专注于深度学习,不仅提供了可灵活搭配的模型模块,还集成了Adam、批标准化、PReLU等多种优化算法,以高度的模块化向用户提供简易的模型实现方式。MXNet集成了大量神经网络模型,支持多语言封装,并支持在移动设备上运行,目前已成为AWS的推荐深度学习框架。我国在算法模型库的建设上也崭露头角。百度推出的PaddlePaddle框架提供了针对计算机视觉和自然语言处理的模型库,集成了MobileNet、SE-ResNeXt等最新模型。腾讯、阿里等企业也在人工智能算法模型领域贡献了大量成果。

    三、算法模型库的重要性分析

    夯实人工智能基础,确保掌握关键核心技术。人工智能的原理和思想需要通过模型和算法予以展现,人工智能研究的发展必定要基于已有的算法模型,也一定会带来算法模型的升级更新。一个完备的算法模型库既是对当前算法模型研究的总结归纳,又是开拓下一个研究阶段的起点,有益于夯实我国人工智能研究的基础,是掌握人工智能关键核心技术不可或缺的一步。

    推动人工智能各领域研究,催化人工智能技术全面健康发展。人工智能是一个复杂交叉学科,覆盖多个子领域,任何一个领域的研究短板都可能制约其他领域的进一步发展。算法和模型是这些领域间为数不多的交叉点之一,是各领域开展研究的共同必备要素。一个完备的算法模型库为各领域研究提供基础支撑,在一定程度上弥补了领域间隔阂,实现了领域知识的交叉共享,有利于推动人工智能技术的全面健康发展。

    激发传统学科研究取得突破,走出多学科交叉融合、共同发展的新路径。人工智能提出了一套异于传统学科的思维模式,利用机器学习、深度学习等技术解决传统学科中的复杂性问题成为了可能。向传统学科引入人工智能方法,不断将算法和模型应用到研究工作中,同时吸收多学科知识来丰富和完善人工智能算法和模型,相互反馈、互相融合、共同发展,激发传统学科研究走出新路子,取得新突破。

    助力人工智能技术的产业应用,促进产业发展升级。我国的产业发展具有海量数据和市场规模持续增长的特征,人工智能技术也因此拥有巨大的应用潜力和优势。结合产业特点建设算法模型库,既保证人工智能技术有的放矢,也大幅降低传统产业融合人工智能技术的门槛,是推动人工智能在产业界持续广泛深入应用的重要保障。

    四、算法模型库建设的初步考虑

    人工智能算法模型库的建设是一个以知识为核心、研发与管控相结合的系统工程,可以从以下几点探索开展。

    统一规范,建立标准。算法模型库涉及多学科、多领域的知识体系,不同体系的算法模型在描述、结构、实现等方面均存在差异,在一定程度上阻碍了算法模型的整合。通过建立适当的标准体系,统一算法模型的描述,合理约束算法模型的实现,兼顾一致性和灵活性,从而能够在包容开放的基础上进一步为扩充和升级做出指导。

    开展评测,去伪存真。人工智能的研究进展迅速,新算法新模型不断涌现,以开放模式建设算法模型库,必然会面对如何评估算法模型优劣的问题。通过研究制定面向算法模型的评估方法,建立评估机制,跟踪评测算法模型质量,做到去粗取精、去伪存真,从而保证算法模型的有效性、可靠性和安全性。

    推广应用,形成闭环。建设算法模型库的最终目的是要服务于实际,在实践中对算法模型进行充分的检验和验证是推动算法模型进一步发展的重要途径。积极推进算法模型库在各领域各行业的应用,将实际效果反馈给算法模型研究者,形成理论与实践的反馈闭环,从而在深化人工智能技术应用的同时,不断促进算法模型的优化和创新。

    五、展望

    人工智能是新一轮科技革命和产业革命的重要驱动力量,算法和模型是人工智能技术的知识输出。建设完备的算法模型库是掌握关键核心技术、突破科技和产业发展瓶颈的重要一步,具有深远意义和巨大价值。探索建立一个开放灵活、标准可控、安全优质的算法模型库,是进一步深入发展人工智能技术的必要环节,也必然会在科技和产业发展的各个方面大展身手。

    作者简介

    徐骁麟,博士,中国信息通信研究院技术与标准研究所工程师,毕业于华中科技大学计算机学院,主要研究领域为云计算、分布式计算、人工智能。

    联系方式:xuxiaolin@caict.ac.cn

    校  审 | 陈  力、 珊  珊

    编  辑 | 凌  霄

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  • 人工智能算法分类

    2020-03-07 20:29:06
    人工智能算法大体上来说可以分类两类:基于统计的机器学习算法(Machine Learning)和深度学习算法(Deep Learning) 总的来说,在sklearn中机器学习算法大概的分类如下: 纯算法类 (1).回归算法 (2).分类算法 (3).聚类...

    一、人工智能学习算法分类

    人工智能算法大体上来说可以分类两类:基于统计的机器学习算法(Machine Learning)和深度学习算法(Deep Learning)

    总的来说,在sklearn中机器学习算法大概的分类如下:

    1. 纯算法类

    	(1).回归算法
    	(2).分类算法
    	(3).聚类算法
    	(4)降维算法
    	(5)概率图模型算法
    	(6)文本挖掘算法
    	(7)优化算法
    	(8)深度学习算法
    

    2.建模方面

    	(1)模型优化
    	(2)数据预处理
    

    二、详细算法

    1.分类算法

    	(1).LR (Logistic Regression,逻辑回归又叫逻辑分类)
    	(2).SVM (Support Vector Machine,支持向量机)
    	(3).NB (Naive Bayes,朴素贝叶斯)
    	(4).DT (Decision Tree,决策树)
    			1).C4.5
    			2).ID3
    			3).CART
    	(5).集成算法
    			1).Bagging
    			2).Random Forest (随机森林)
    			3).GB(梯度提升,Gradient boosting)
    			4).GBDT (Gradient Boosting Decision Tree)
    			5).AdaBoost
    			6).Xgboost
    (6).最大熵模型
    

    2.回归算法

    	(1).LR (Linear Regression,线性回归)
    	(2).SVR (支持向量机回归)
    	(3). RR (Ridge Regression,岭回归)
    

    3.聚类算法

    	(1).Knn
    	(2).Kmeans 算法
    	(3).层次聚类
    	(4).密度聚类
    

    4.降维算法

    	(1).SGD (随机梯度下降)
    

    5.概率图模型算法

    	(1).贝叶斯网络
    	(2).HMM
    	(3).CRF (条件随机场)
    

    6.文本挖掘算法

    (1).模型
    		1).LDA (主题生成模型,Latent Dirichlet Allocation)
    		2).最大熵模型
    (2).关键词提取
    		1).tf-idf
    		2).bm25
    		3).textrank
    		4).pagerank
    		5).左右熵 :左右熵高的作为关键词
    		6).互信息:
    (3).词法分析
    		1).分词
    				– ①HMM (因马尔科夫)
    				– ②CRF (条件随机场)
    		2).词性标注
    		3).命名实体识别
    (4).句法分析
    		1).句法结构分析
    		2).依存句法分析
    (5).文本向量化
    
    		1).tf-idf
    		2).word2vec
    		3).doc2vec
    		4).cw2vec
    (6).距离计算
    		1).欧氏距离
    		2).相似度计算
    

    7.优化算法

    (1).正则化
    
    	1).L1正则化
    	2).L2正则化
    

    8.深度学习算法

    	(1).BP
    	(2).CNN
    	(3).DNN
    	(3).RNN
    	(4).LSTM
    

    三、建模方面

    1.模型优化·

    	(1).特征选择
    	(2).梯度下降
    	(3).交叉验证
    	(4).参数调优
    	(5).模型评估:准确率、召回率、F1、AUC、ROC、损失函数
    

    2.数据预处理

    		(1).标准化
    		(2).异常值处理
    		(3).二值化
    		(4).缺失值填充: 支持均值、中位数、特定值补差、多重插补
    
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  • 人工智能算法(一)进化算法

    万次阅读 多人点赞 2019-01-22 01:55:56
    我希望用这类文章,来尽可能通俗的解释一些听上去很“高大上”的人工智能算法,不仅可以帮助自己真正的理解,还能带来更多的思考。目前想写专家系统,神经网络,还有本篇进化算法。 不说大话,进入正题: 相信大...

    我希望用这类文章,来尽可能通俗的解释一些听上去很“高大上”的人工智能算法,不仅可以帮助自己真正的理解,还能带来更多的思考。目前想写专家系统,神经网络,还有本篇进化算法。

    不说大话,进入正题:

    相信大部分对人工智能感兴趣的人都听说过进化算法(遗传算法,基因算法)。一篇文章当然不可能把进化算法的方方面面都说清楚,因此,本文只会介绍进化算法的原理,流程,以及少许应用。最主要的是在学习算法时,我自己的一些思考。

    一、什么是进化算法

    顾名思义,进化算法是模拟生物在自然界中的进化。达尔文的进化论指出“物竞天择,适者生存”。进化论几乎可以解释一切“为什么这种生物是这样的?”这一类的问题。那些更加适应环境的生物,更加容易留下自己的染色体。于是,在计算机中,我们模拟生物中的选择。我们做一次造物主,决定什么样的“生物”更适应环境,更有权利活下来。那么假想你现在是造物主,你想选择一些生物,需要定一些什么规则呢?大概可以总结成下面四个问题:

    1、生物生活在什么样的环境中(换言之,什么样的生物才算是适应环境)。

    2、生物繁衍后代的方式。

    3、生物的种群的大小。

    4、物种是否可以基因突变。

    大致的设定好这些规则,就我们可以创造一个“种群”和一个选择它们的环境。

    二、进化算法中的概念

    1、染色体:染色体决定了“生物”的特征和适应环境的能力。一般,染色体是一串01的编码(这里有一个常犯的误区,并不是说染色体的基本组成单位是0和1,染色体由基因组成,基因由0和1组成,而且基因会因为具体问题的约束而会有固定的基因池,这里不理解没关系,后面会提到)。放在具体问题中时,染色体就是一个问题的可选方案。

    2、基因池基因池就是基因的可选择范围,例如某个问题的定义域是0~4,我们用三位二进制01串表示。那么基因池有以下基因:|0 0 0 0|     |0 0 0 1|     |0 0 1 0|     |0 0 1 1|     |0 1 0 0|  。基因池可以说是问题的定义域,那么类似于|1 1 1 1| 这样的基因不属于基因池的基因不会出现在进化算法过程中。理由很简单,假设我们研究猴子的遗传病的时候,有只猴子有个基因突变,变成了人,那就没有研究意义了。

    3、适应性函数:适应性函数可以说是进化算法的核心。它决定了上文中写得“规则”中的第一点。什么样的生物才算适应环境。适应性函数就是我们这些造物主筛选优势物种的过滤网。染色体输入到适应性函数中,函数就会输出染色体对环境的适应程度。我们用适应度这个量化概念来描述。

    4、选择:就像自然界中一样,每个生物都有繁衍后代的可能性。但是越是适应环境的染色体,留下来的可能性越大。所以适应度越高的物种的染色体,越有可能性被选择。就像是轮盘选择,轮盘上面有一个指针和多个分割的扇形,我们摆动指针,最后指针指向哪一个扇形我们就选择哪一个生物的染色体来繁衍。适应度越高的物种,在轮盘中占得面积越大,自然被选择的可能性越大。

    5、交叉交叉就是染色体之间的基因交换。之前提到的染色体是一串01编码,交叉行为便是决定一个染色体断裂点(和第一点提到的误区一样,染色体可以断裂但是基因不可以断裂,因为基因断裂可能会产生基因池里没有的基因),两个染色体的断裂点相同。每个染色体断裂成两段之后,交换其中一段,从而产生两个新的染色体,替换掉原来的两个染色体

    6、突变:如果之前的描述是可以理解的,你可能发现无论怎么选择,群种当中的染色体组合方式是有限的,因为基因从整体上没有变化(很多基因池中的基因,都未曾出现在这个种群中)。也就是说,很多的基因组合都不可能出现,那么我们就只能选择出这个种群道中最有优势的染色体(局部最优解),而找不到真正的最优染色体(全局最优解)。我们称这种现象为收敛。为了防止这种情况,我们就需要让种群当中的染色体突变突变的过程就是染色体上的某个基因变成基因池里的另一个基因。也许突变看上去这是微不足道的,但是生物界的进化正是由这种一点一点微不足道的突变叠加,才进化出了如此高级的物种。那么,需要设置一个突变的概率,在理论上突变的概率越高,进化的越快。顺带一提,突变往往是有害的,特别是在物种繁衍了多代之后,种群的平均适应度越高,突变有害的概率越大

    7、种群的大小:为了方便计算,种群的大小往往不变。新产生的基因替换原来的基因。

    8、终止条件:利用限定繁衍代数或者其他的方式,来作为终止进化算法的条件。

    三、进化算法的流程

    我决定结合一个实际的例子来描述进化算法的流程。我就不画流程图了,因为在应用时,流程图肯定会不一样。

    拿出最简单的例子,求函数的最大值。

    引用计算机科学丛书《人工智能》里的一个例子,f(x)=15x-x^2,我们要求这个函数的最大值。

    那么,x的不同取值,就是染色体。令x为0~15的整数。用01串来表示基因,例如x=5,那么基因就是0101。适应性函数就是函数本身。

    1、设置一个种群大小N,交叉概率,突变概率,终止条件。

    2、设置适应性函数,这里直接用原函数。

    3、随机生成一个大小为N的种群,也就是N个染色体。

    4、计算所以染色体的适应度。

    5、利用上文提到的轮盘选择出两个染色体(这两个染色体可以相同)。

    6、交叉两个染色体

    假如选择出来的两个染色体,一个染色体X0为 |0 1 1 0|     另一个X1为 |0 0 0 1| 。随意选择一个交叉点(下划线处)。之前提到的两个染色体的交叉点必须为之一致。

    那么X0被分割成  |0 1| 和 |1 0|            X1    |0 0|  和  |0 1| 

    两者交换一段变成     |0 1 0 0|   和   |0 0 1 0|   加入并替换掉原来的X0 和 X1,种群数量不变。

    7、上帝摇骰子,每个个体都有几率突变  ,例如  X2  |0 1 0 1|     突变成 |0 1 1 1| 。

    重复 4~7的过程,直到算法结束。

    四、对于算法的思考

    你会不会想问,这么简单的函数,随便分析一下就可以找到其最大值的位置?这当然没错,但是如果函数是下面这种样子的,也许数学方法就没那么好用了。

    f(x,y)=(1-x)^2e^(-x^2-(y+1)^2)-(x-x^3-y^3)e^(-x^2-y^2)       emmmmmm,这个公式编辑器有点问题,左括号漂到上面意思是括号内的是指数。总之就是很复杂。

    这个函数也可以利用基因算法在求最优解。这里就可以说明白基因和染色体的关系了。x 和 y 是函数的两个参数,一组x 和 y的取值就是染色体,那么x 和 y 就是组成染色体的两个基因。

    1、审视基因和染色体

    假设取 x 为 0~4  y也为 0~4 。 那么 x 和 y  的基因池都是固定的,那么x 和 y 都用三位01字符串表示。  | 0 0 1 0 0 1|  前面三位和为x 后面三位为 y 。那么在交叉时,我们只能以中间为断点,再次强调,基因不能交叉,因为这样会产生基因池以外的基因。例如  染色体|0 0 1 1 0 0|   和 染色体 |0 1 1 0 1 1|  假设在下划线位置交叉,那么会有一个后代 |0 0 1 1 1 1|   这样,y就超出了定义域。那么也可以理解,所谓的突变,也就是在基因池中选择突变对象。当然,如果我们研究的是极度复杂的工作,例如模拟人脑,那么我们也许可以打破这个规则。

    2、基因算法可以解决什么问题

    基因算法绝对不是仅仅来求个函数的最大值,而是利用可以求最优解这个特性来寻找很多优化问题的解。确定参数,就是基因算法的作用。基因算法的作用就是不停的寻找更加优秀的参数,那么说回来,也就是求一个适应性函数的最优参数。换言之,假如我们可以把具体问题转化成适应性函数,那么就可以利用基因算法求解。

    另外我们在利用基因算法的时候,其实我们很难预设一个答案,加入我们想要解决的问题过于的复杂,那么最后问题的答案会是什么样子,我们一概不知。

    3、基因算法的基础研究—模式定理

    在深入研究基因算法的数学基础时,必定会碰到模式定理。它可以用来描述某种特定染色体的行为,在未来的学习中,这也是值得人们探究和发展的一门学问。

     

    基因算法就写到这里,写的不好不对的地方,欢迎批评指正(别凶我QAQ)。

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