本文主要是介绍期货赫兹量化-种群优化算法：进化策略，(μ,λ)-ES 和 (μ+λ)-ES，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
进化策略（Evolution Strategies, ES）是一种启发式算法，旨在模仿自然选择的过程来解决复杂的优化问题，尤其在没有显式解、或搜索空间巨大的情况下表现良好。基于自然界的进化原理，进化策略通过突变、选择等遗传算子迭代生成解，并最终寻求全局最优解。
进化策略通常基于两个核心机制：突变和选择。突变是对当前解进行随机扰动，而选择则用于保留适应度更高的个体。本文详细介绍了 (μ,λ)-ES 和 (μ+λ)-ES 两种主要的进化策略变体。
主要变体
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(1+1)-ES:
- 这是最简单的变体，适用于小规模问题。
- 每次只创建一个后代，与当前解进行比较，保留最优者。
- 由于仅依赖一个突变解，因此在高维问题上表现不佳。
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(μ,λ)-ES:
- 该变体每次生成 λ 个后代，并从中选择最优的 μ 个后代作为下一代的亲本。
- 亲本会在每一代被完全替换，促进了对解空间的全面探索。
- 该方法有助于避免过早收敛，适用于更复杂的问题。
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(μ+λ)-ES:
- 类似于 (μ,λ)-ES，但亲本和后代共同参与竞争。
- 该方法允许最佳的亲本保留到下一代，保持多样性，同时进一步探索局部和全局解。
优化方法
进化策略可以通过引入重组进一步优化。重组允许多个亲本的遗传信息结合到同一个后代中，从而提升群体的多样性和适应性。这使得进化策略能够更有效地搜索解空间，找到比单一突变更优的解。
在典型的 (μ,λ)-ES 算法中，每一代群体会完全替换为新的后代，而 (μ+λ)-ES 则允许亲本和后代之间的竞争。由于 (μ+λ)-ES 结合了亲本和后代的优势，其收敛性通常优于 (μ,λ)-ES。
伪代码示例
(μ,λ)-ES:
text
复制代码
1. 初始化一个随机个体的群体。 2. 重复直到满足停止条件： 2.1 对每个亲本使用突变操作生成 λ 个后代。 2.2 选择 λ 个后代中的最佳 μ 个组成新的亲本群体。 3. 返回最优解。
(μ+λ)-ES:
text
复制代码
1. 初始化一个随机个体的群体。 2. 重复直到满足停止条件： 2.1 对每个亲本使用突变操作生成 λ 个后代。 2.2 将亲本与后代合并，选择最优的 μ 个个体作为新的亲本群体。 3. 返回最优解。
通过对 (μ,λ)-ES 添加重组，可以在每一代生成的后代中加入更多的多样性，这将进一步提高算法的搜索效率。在复杂多维问题上，重组可以避免算法陷入局部最优解，从而有助于找到全局最优解。
总结
进化策略算法通过模拟自然选择和进化过程，利用遗传算子如突变和重组来生成优化解。它们尤其适用于复杂的多维优化问题。
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