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KNOWLEDGE_Optimization Related Algorithm (Definition (Objective function…
KNOWLEDGE_Optimization Related Algorithm
Evolutionary Algorithm
Genetic Algorithm
方法
(1)製作chromosome，很多參數 (2)crossover，隨機切交換，固定切位(building block)、mutation (3)根據Objective function擇優，輪盤法、排序法、比賽法
IGA: 搜尋空間太大，需要divide and conquer，區分各個特性組合，用taguchi method交配，用後項順序選擇法(30)進行基因選擇
Genetic Programing
Evolutionary Strategy
特性
domain knowledge
objective function + encoding
Definition
Objective function
max f(x)，指標越高越好
田口直交表法，Taguchi method
用最少次實驗調出最佳參數，使指數成長的搜尋空間，用常數成長找出近似最佳解
搜尋空間過大，無法使用窮舉法，只能使用近似，近似無法保證找到全域最佳
交互作用
要打群架，有時候統計單一不好的，對整組signature很重要
Heuristic Search (啟發式)
greedy、mountain climbing、gradient decend
feature selection
有交互作用: EA + SVM效果不錯
Simulated Annealing
方法
多點，原本方向+群體最佳方向+自己認為最佳方向的平均向量
特性
簡單，可用硬體支援
taguchi => 每一項分開，用田口法判別要選pbest or gbest
Ant Colony Optimization
方法
電腦記得路徑
Particle Swarm Optimization (鳥群)
方法
有一個領袖，底下有的會聽，有的不聽它的
特性
牽一髮動全身時(參數間互相影響大)比GA好
模擬退火
方法
起始=>鄰近搜尋=>冷卻=>停止條件
特性
可脫離局部最佳，但是單點搜尋