进化算法进化计算的特点
进化计算是一种适应性强且在大多数情况下能提供满意解决方案的方法。其关键在于通过编码方案对参数空间进行遍历，而非直接处理问题的具体参数，从而避免了从单一初始点开始搜索的局限性。进化算法在目标函数值信息的利用上表现出高度的非线性、易修改性和可并行性，使其具有广泛的应用性。
进化策略（ES）的提出与应用始于1965年，由Rechenberg和Schwefel分别独立提出。ES算法的基本步骤包括：随机选取亲本、从亲本生成子代、根据适应度值选择个体，以及重复进行试验直至达到解的充分性或满足终止条件。在模型中，各维解的分量被视为个体的行为特性，遵循零均值和预先设定标准差的高斯分布。
早期的进化策略（如（1+1）-ES）仅包含一个个体，使用变异操作，每代选择较好的个体作为下一代的亲本。然而，（1+1）-ES存在两个主要缺点：固定的标定差导致收敛速度缓慢，且在局部极值附近容易停滞。
（μ+λ）-ES改进了这一策略，通过μ个亲本产生λ个子代，所有解参与生存竞争，选出μ个最佳个体作为下一代的亲本，以提高搜索效率和适应性。
在个体表示法中，每个解不仅包含试验矢量x，还包含扰动矢量σ，后者指导如何变异x以及自身变异的指令。变异操作通常涉及对当前矢量x和方差矢量σ的修改，以产生新的解矢量。交叉操作在进化策略中则通过随机选择进行，以增加解的多样性。
选择策略在进化策略中通常为确定性选择，从λ个子代个体集中选择μ个最佳个体（（μ,λ）-ES）或从父代和子代个体的并集中选择μ个最佳个体（（μ+λ）-ES）。虽然（μ+λ）-ES保留最优个体能保证性能单调提高，但其不能处理变化的环境，因此，（μ,λ）-ES目前更为常用。
进化规划（EP）由Fogel在20世纪60年代提出，通过比例变换和随机改变来评估适应值，并在个体间进行变异。EP的变异过程简化为基本变换，选择过程采用随机q竞争方法，从父代和子代集合中选择个体，参数q>1以增强多样性。
综上所述，进化算法、进化策略和进化规划在目标函数搜索、个体表示、适应值度量和选择策略等方面展现出各自的特性与优势，为解决复杂优化问题提供了有力工具。
进化策略（ES）的提出与应用始于1965年，由Rechenberg和Schwefel分别独立提出。ES算法的基本步骤包括：随机选取亲本、从亲本生成子代、根据适应度值选择个体，以及重复进行试验直至达到解的充分性或满足终止条件。在模型中，各维解的分量被视为个体的行为特性，遵循零均值和预先设定标准差的高斯分布。
早期的进化策略（如（1+1）-ES）仅包含一个个体，使用变异操作，每代选择较好的个体作为下一代的亲本。然而，（1+1）-ES存在两个主要缺点：固定的标定差导致收敛速度缓慢，且在局部极值附近容易停滞。
（μ+λ）-ES改进了这一策略，通过μ个亲本产生λ个子代，所有解参与生存竞争，选出μ个最佳个体作为下一代的亲本，以提高搜索效率和适应性。
在个体表示法中，每个解不仅包含试验矢量x，还包含扰动矢量σ，后者指导如何变异x以及自身变异的指令。变异操作通常涉及对当前矢量x和方差矢量σ的修改，以产生新的解矢量。交叉操作在进化策略中则通过随机选择进行，以增加解的多样性。
选择策略在进化策略中通常为确定性选择，从λ个子代个体集中选择μ个最佳个体（（μ,λ）-ES）或从父代和子代个体的并集中选择μ个最佳个体（（μ+λ）-ES）。虽然（μ+λ）-ES保留最优个体能保证性能单调提高，但其不能处理变化的环境，因此，（μ,λ）-ES目前更为常用。
进化规划（EP）由Fogel在20世纪60年代提出，通过比例变换和随机改变来评估适应值，并在个体间进行变异。EP的变异过程简化为基本变换，选择过程采用随机q竞争方法，从父代和子代集合中选择个体，参数q>1以增强多样性。
综上所述，进化算法、进化策略和进化规划在目标函数搜索、个体表示、适应值度量和选择策略等方面展现出各自的特性与优势，为解决复杂优化问题提供了有力工具。