Abstract-Evolutionary beräkning har börjat få betydande uppmärksamhet under det senaste årtiondet, även om ursprunget kan spåras tillbaka till slutet av 1950-talet. I den här artikeln kartläggs både historien och det nuvarande tillståndet för detta snabbt växande fält. Vi beskriver syftet, den allmänna strukturen och arbetsprinciperna för olika tillvägagångssätt, inklusive genetiska algoritmer (GA) [med kopplingar till genetisk programmering (GP) och klassificeringssystem (CS)], utvecklingsstrategier (ES) och evolutionsplanering (EP) genom analys och jämförelse av deras viktigaste beståndsdelar (dvs. representationer, variationsoperatörer, reproduktion och urvalsmekanism). Slutligen ger vi en kort översikt över de många olika tillämpningsområdena, även om detta med nödvändighet måste förbli ofullständigt. Index Terms-Classifier system, evolutionsstrategier, evolutionsberäkning, evolutionär programmering, genetiska algoritmer, genetisk programmering. HANS första nummer av IEEE-TRANSAKTIONERNA OM EVOLUTIONÄR KOMPUTATION är en viktig punkt i historien om det snabbt växande utvecklingsfältet, och vi är glada över att få delta i denna händelse. Som förberedelse för denna sammanfattning strävade vi efter att ge en omfattande genomgång av både historien och teknikens tillstånd inom området för både nybörjaren och experten på evolutionära beräkningar. Våra val av material är nödvändigtvis subjektiva, och vi beklagar alla betydande utelämnanden. Även om ursprunget till evolutionsberäkningen kan spåras tillbaka till slutet av 1950-talet (se t.ex. de påverkande verken Box [4] och andra), var fältet relativt okänt för det bredare forskarsamhället under nästan tre decennier. Detta berodde till stor del på bristen på tillgängliga kraftfulla datorplattformar vid den tiden, men också på vissa metodologiska brister i dessa tidiga tillvägagångssätt (se t.ex. Fogel [5, s. 103] Men vilka är fördelarna med evolutionära beräkningar (jämfört med andra tillvägagångssätt) som kan motivera de ansträngningar som gjorts på detta område? Vi hävdar att den viktigaste fördelen med att använda evolutionär sökning ligger i att uppnå flexibilitet och anpassningsförmåga till den aktuella uppgiften, i kombination med robust prestanda (även om detta beror på problemklassen) och globala sökegenskaper. I själva verket, evolutionär beräkning bör förstås som ett allmänt anpassningsbart koncept för problemlösning, särskilt väl lämpad för att lösa svåra optimeringsproblem, snarare än en samling relaterade och färdiga att använda algoritmer. Majoriteten av de nuvarande implementeringarna av evolutionära algoritmer härstammar från tre starkt besläktade men självständigt utvecklade tillvägagångssätt: genetiska algoritmer, evolutionär programmering och evolutionsstrategier. , och andra, erbjöds ursprungligen som ett försök att skapa artificiell intelligens. Tillvägagångssättet var att utveckla finita tillstånd maskiner (FSM) för att förutsäga händelser på grundval av tidigare observationer. En FSM är en abstrakt maskin som omvandlar en sekvens av inmatningssymboler till en sekvens av utgångssymboler. Omvandlingen beror på en ändlig uppsättning stater och en ändlig uppsättning statsövergångsregler. En FSM:s prestanda med avseende på dess omgivning kan sedan mätas på grundval av maskinens förutsägelseförmåga, dvs. genom att jämföra varje utgångssymbol med nästa inmatningssymbol och mäta värdet av en förutsägelse genom någon payoff-funktion.
De mest kända algoritmerna i denna kategori inkluderar genetiska algoritmer, genetisk programmering och evolutionär programmering REF.
Evolutionary computation: Comments on the history and current state
{'venue': 'IEEE TRANSACTIONS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}