Evolusjonær søkealgoritme (Evolutionary Search) i C++- Forklaring, eksempel og kode

Evolutionary Search-algoritmen er en optimaliseringsmetode basert på mekanismen for naturlig evolusjon. Denne algoritmen simulerer utviklingsprosessen til individer i en populasjon på tvers av generasjoner for å finne den beste løsningen for et problem.

Hvordan det fungerer

1. Populasjonsinitialisering: Lag en innledende populasjon av tilfeldig genererte individer.
2. Evaluering: Vurder kvaliteten til hvert individ i populasjonen ut fra den objektive funksjonen eller evalueringskriteriene.
3. Utvalg: Velg en undergruppe av de beste individene fra den nåværende populasjonen basert på sannsynligheter eller utvalgskriterier.
4. Evolusjon: Skap en ny generasjon ved å bruke kryss- og mutasjonsoperasjoner på de utvalgte individene.
5. Iterasjon: Gjenta trinn 2 til 4 over flere generasjoner til en tilfredsstillende løsning er oppnådd eller et forhåndsdefinert antall iterasjoner er nådd.

Eksempel: Optimalisering av Fibonacci funksjonen ved hjelp av evolusjonært søk

Tenk på optimaliseringsproblemet til Fibonacci funksjonen F(x) = F(x-1) + F(x-2) med F(0) = 0, F(1) = 1. Vi ønsker å finne verdien av x som F(x) er maksimert. Evolutionary Search-metoden kan generere en populasjon av tilfeldige x-verdier, utvikle dem på tvers av generasjoner for å finne den optimale x-verdien.

Kodeeksempel i C++

#include <iostream>  
#include <vector>  
#include <cstdlib>  
#include <ctime>  
  
int fibonacci(int n) {  
    if(n <= 0) return 0;  
    if(n == 1) return 1;  
    return fibonacci(n- 1) + fibonacci(n- 2);  
}  
  
int evolutionSearchFibonacci(int populationSize, int numGenerations) {  
    srand(time(0));  
  
    std::vector<int> population(populationSize);  
    for(int i = 0; i < populationSize; ++i) {  
        population[i] = rand() % populationSize;  
    }  
  
    for(int gen = 0; gen < numGenerations; ++gen) {  
        int bestIndex = 0;  
        for(int i = 1; i < populationSize; ++i) {  
            if(fibonacci(population[i]) > fibonacci(population[bestIndex])) {  
                bestIndex = i;  
            }  
        }  
  
        // Crossover and mutation operations can be applied here  
  
        // Example: Replace the worst individual with the best individual  
        population[0] = population[bestIndex];  
    }  
  
    return population[0];  
}  
  
int main() {  
    int populationSize = 50;  
    int numGenerations = 100;  
    int result = evolutionSearchFibonacci(populationSize, numGenerations);  
  
    std::cout << "Optimal x for maximum Fibonacci value: " << result << std::endl;  
  
    return 0;  
}  

I dette eksemplet bruker vi Evolutionary Search-metoden for å optimalisere funksjonen Fibonacci. Vi genererer en populasjon av tilfeldige x-verdier, utvikler dem på tvers av generasjoner ved å velge de beste individene og bruke kryss- og mutasjonsoperasjoner.