遗传算法的背景
文章从查尔斯·达尔文的名言开始:“不是最强的物种会存活,也不是最聪明的,而是最能适应变化的。”遗传算法的整个概念就是基于这句话。作者通过一个假设的例子来解释遗传算法的基本思想:选择好人并让他们繁衍后代,经过几代人,你会发现整个人口都是好人。
遗传算法的生物学灵感
每个细胞都是所有生物的基本构建块,每个细胞中都有相同的染色体集。染色体基本上是DNA的字符串。染色体由基因组成,每个基因编码一个特定的特征,例如头发颜色或眼睛颜色。
什么是遗传算法?
遗传算法实际上是试图在一定程度上模仿人类进化的算法。它是一种优化技术,试图找出输入的值,以便我们得到最佳的输出值或结果。
遗传算法的步骤
初始化:定义初始种群。
适应度函数:计算适应度。
选择:从种群中选择适合交配的染色体。
交叉:选择的染色体产生后代。
变异:在染色体中随机进行微小的改变。
遗传算法的应用
特征选择:在数据科学竞赛中选择预测目标变量的重要特征。
使用TPOT库的实现:TPOT(基于树的管道优化技术)建立在scikit-learn库之上,用于自动化管道的某些部分。
真实世界中的应用
遗传算法在现实世界中有许多应用,例如工程设计、交通和货物路线规划(旅行推销员问题)以及机器人技术。
结束语
对遗传算法有所了解,并能够使用TPOT库来实现它。将这些知识应用于现实世界的应用或数据科学竞赛中。