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进化式发现算法(EDA)
受生物启发的优化方法，通过选择、变异和交叉使解不断进化
复杂度: high探索与发现
30秒速览
- 是什么
- 维护一个候选解种群，通过选择和遗传算子（变异、交叉）在一代代演化中产生更优的解。
- 何时使用
- 搜索空间庞大，你需要多个多样化的解，或者必须在缺乏明确解析路径的情况下平衡相互冲突的目标。
- 注意
- 很容易收敛到局部最优；适应度评估的成本随种群规模和代数增长，在评估缓慢的领域会非常昂贵。
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进化式发现算法: 概览
受生物启发的优化方法，通过选择、变异和交叉使解不断进化
- Population-based search
- Genetic operators
- Fitness evaluation
- Diversity maintenance
- Multi-objective evolution
- Adaptive parameter control
The Agent Architect
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参考资料
该模式所依据的论文、规范和代码仓库。
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