Эволюционный (Evolutionary Search) алгоритм поиска в C++ — объяснение, пример и код

Алгоритм эволюционного поиска — это метод оптимизации, основанный на механизме естественной эволюции. Этот алгоритм имитирует процесс эволюции людей в популяции из поколения в поколение, чтобы найти наилучшее решение проблемы.

Как это работает

1. Инициализация населения: создайте начальную популяцию случайно сгенерированных особей.
2. Оценка: Оцените качество каждого человека в популяции на основе целевой функции или критериев оценки.
3. Выбор: выберите подмножество лучших людей из текущей популяции на основе вероятностей или критериев отбора.
4. Эволюция: создайте новое поколение, применяя операции скрещивания и мутации к выбранным особям.
5. Итерация: повторяйте шаги со 2 по 4 для нескольких поколений, пока не будет достигнуто удовлетворительное решение или не будет достигнуто заданное количество итераций.

Пример. Оптимизация Fibonacci функции с помощью эволюционного поиска

Рассмотрим задачу оптимизации функции Fibonacci F(x) = F(x-1) + F(x-2) с F(0) = 0, F(1) = 1. Мы хотим найти значение x, для которого F(x) максимизируется. Метод эволюционного поиска может генерировать совокупность случайных значений x, развивать их между поколениями, чтобы найти оптимальное значение x.

Пример кода на С++

#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;  
}  

В этом примере мы используем метод эволюционного поиска для оптимизации Fibonacci функции. Мы генерируем популяцию случайных значений x, развиваем их из поколения в поколение, выбирая лучших людей и применяя операции скрещивания и мутации.