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第 11 屆 iT 邦幫忙鐵人賽

DAY 4
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AI & Data

GA Note - 基因演算法的世界系列 第 4

【Day04】GA with you - Reproduction & Selection 複製與選擇 (1)

嗨嗨~~
今天是GA with you的第四天,竟然可以堅持到現在XDD
早上的哈佛個案課實在是內心糾結啊,不過可以用個案方式上課真是幸運~
(但也不用連續兩天都這樣...逼死自己)
很開心可以繼續和大家分享


今天要跟大家介紹的是在基因演算法中的複製(Reproduction)和選擇(Selection),
分開敘述有點困難就一起跟大家介紹了。
還記得昨天的那張圖嗎?今天要講解的是右邊的Selection
基因演算法流程-選擇

今天要講的區塊是Selection的部分,
大家一定會想怎麼就這樣跳過了Fitness Calculation的部分,
因為適應程度計算又是一片新天地,
在後續大家比較了解GA之後再跟大家說明,
這邊就把Fitness Calculation當成一個運算式,
會回傳他的結果即可。

那從一開始到選擇這邊的順序概念是什麼呢?
初始群組->計算染色體的適應程度並排序->將較好的染色體複製下來
那我們要介紹的就是複製較好的染色體的步驟了

複製和選擇的精神在於【留下好的基因序列】,使得好的基因保留下去。
為了演化出更好的個體,將從原先的母體中篩選出較佳的個體,進而組成下一代的群組,
根據不同的染色體( chromosome )所對應到的適應值 ( Fitness Value ),
當適應值越高,該群體則有越高的機率被選取,以確保好的基因序列將被保留。
白話一點說,就想像是我們要做基因改造,會把比較好的基因給留下來,不好的基因給去除這樣的概念。

選擇有哪些方法呢?
常見的選擇方式有隨機選擇( Random Selection Schema )、分裂選擇( Disrupt Selection Schema )及機率選擇( Proportionate Selection Schema )。
此外,後續也有人提出一種制度『菁英選擇』,這種選擇方式是直接將較好的群體完整保留下來,就不需要再經過隨機或是機率等等的選擇方式。

今天的內容比較簡單,
明天會詳細跟大家介紹複製和選擇的部分,
一樣如果有任何疑惑都可以在下面留言告訴我,
無論是核心理論、表達上有誤的歡迎指教
希望明天還可以再次遇見大家


相關資料來源:
林豐澤・2005。演化式計算上篇:演化式演算法的三種理論模式。智慧科技與應用統計學報,3(1),1-28。
林豐澤・2005。演化式計算下篇:基因演算法以及三種應用實例。智慧科技與應用統計學報,3(1),29-56。
林昇甫、徐永吉・2009。遺傳演算法及其應用・五南圖書出版。


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