在遺傳算法中使用模式的目的究竟是什麼？

Question

模式如何幫助遺傳算法獲得最佳解決方案？模式意味着模板是否意味着每個人都有相同的模式？

Answer 1

長回答：http://en.wikipedia.org/wiki/Holland%27s_schema_theorem

簡短的回答：

模式是一個 「面具」 適用於人口。你可以指望有多少人匹配那個面具。因此，模式是解決方案一部分的一種特徵。

如果模式的適應性好於平均水平，那麼越來越多的人將匹配該模式（如果我正確理解荷蘭語）。

Answer 2

圖式與遺傳算法無關。他們只是在那裏講話。荷蘭確定了他們的存在並將其與遺傳算法的功能相關聯，這就是爲什麼他們與GAs相關聯。

對於長度爲4的任意位串，你可以找出一些圖式：

****, 0***, 1***, *0**, *1**, 00**, 10**, 01**, 11**, etc. 

這些圖式始終存在。一個人同時是許多這樣的圖式的一部分。所有人都將成爲4 *模式的一部分，但只有前面0的人才會成爲0 ***模式的​​一部分。

現在來了與遺傳算法的關係。所有人都決定哪些類型的圖式是活動的。什麼樣的模式強大取決於他們在多個人中的存在。如果人口中的許多人在他們的第四位有一個「1」，那麼這是一個強大的模式，如果此外他們都有0開始強模式看起來像0 ** 1。越多的個人匹配某個模式越強大。模式的適應度是匹配模式的所有個體的平均適應度。荷蘭現在說，使用適應度比例選擇，單點交叉和位翻轉高於平均值的模式將在進化過程中呈指數級增長。爲什麼模式變得更強大？因爲模式的順序越高，它在搜索過程中越容易中斷。如果該架構存在於多個個體中，則所有個體的概率再次降低。