Intuitiv würde ich denken, dass, wenn ich den "besten" Satz von Parametern finden möchte, ich einfach den besten 1 Kerl von einer Teilmenge von vielen Kindern nehmen kann, damit dieser Typ 100 Kinder erzeugt, die sich selbst ähnlich sind, wählen Sie der beste Darsteller und wiederholen. Welchen Zweck hat es, die besten 2 und die Kreuzung auszuwählen? Warum wählen Sie nicht 3, 4 oder 10 Eltern ("Orgie-abgeleitete" Zygoten), aus denen jede Generation von Kindern erschaffen werden kann?
"Von einer Untergruppe von vielen Kindern" - Wie wurden diese Kinder gemacht und welcher Mechanismus unterscheidet sie voneinander? "erzeuge 100 ihm ähnliche Kinder" - wenn nicht genau wie er selbst, welcher Mechanismus macht sie ähnlich, aber nicht identisch?
Sexuelle Reproduktion ist ein Mechanismus, der diese Fragen beantwortet. Durch sexuelle Fortpflanzung schaffen Sie neue Kombinationen, die aus den Genen passender Individuen bestehen. Nur zufällige Mutation als einen Mechanismus zu verwenden, um Vielfalt und neue Kombinationen zu erzeugen, ist, was es sagt - zufällig - ein Schuss in die Dunkelheit. Sexuelle Reproduktion schafft neue Kombinationen unter Verwendung der Gene von erfolgreichen Individuen, die nicht einfach zufällig ist.
Fragen, was besser ist, sexuell und asexuell ist eine gute Frage, und es gibt eine Menge Artikel zu diesem Thema sexuell vs. asexuell, und nicht alle bevorzugen sexuelle. Es gibt erfolgreiche asexuelle Mechanismen, obwohl ich mir nicht sicher bin, ob die Alternative, die Sie in Ihrer Frage vorgeschlagen haben, unter ihnen ist.
Denken Sie einmal so darüber nach: Ihr bester Kerl ist vielleicht überdurchschnittlich gut, sagen wir mal, drei von zehn Bereichen. Kleine Variationen von ihm (sein asexuell reproduziertes Kind) werden wahrscheinlich Vorteile darin haben die gleichen 3 Bereiche: vielleicht 4 und vielleicht 2, abhängig von der Mutation. Aber der leistungsstärkste Typ und das leistungsstärkste Mädchen sind in vielleicht 5 von 10 Bereichen besser (er ist besser als der Durchschnitt in 3, sie ist besser als der Durchschnitt in 3 und vielleicht gibt es 1, wo sie sich überschneiden) und wenn sie das tun hatte eine gute Anzahl von Kindern einer von ihnen könnte in 5 Bereichen überdurchschnittlich sein (und vielleicht einer von ihnen könnte keine Vorteile erben - so sind die Pausen). Und wenn dieses 5-Zonen-Vorteils-Kind mit einem anderen 5-Zonen-Vorteils-Kind zusammenpasst, dann gibt es zwar eine größere Chance für einen Überschneidungsvorteil, aber es besteht immer noch eine gute Chance (in unserer "10 Gen" -Welt) Kind wird noch vorteilhaftere Gene haben).
Es ist die Rekombination von mehreren Eigenschaften in einer komplexen Umgebung, die wirklich das Herz des genetischen Algorithmus ist. Es ist nicht intuitiv, weil wir nicht generell denken, dass das Drehen jedes Knopfes auf dem Control Panel auf einmal eine gute Möglichkeit ist, zu optimieren, aber wenn Sie viele Parameter haben und ziemlich unabhängig sind, kann es sein.
Je weniger Eltern Sie haben, desto wahrscheinlicher ist es, dass Sie für eine sehr lange Zeit in einem lokalen Optimum gefangen sind - möglicherweise ein nicht sehr gutes lokales Optimum. Bei nur einem Elternteil ist der einzige verbleibende Suchmechanismus die individuelle Mutation.
Je mehr Eltern Sie haben, desto unwahrscheinlicher ist es, dass Sie erfassen, was es mit den ursprünglichen Eltern zu tun hat, dass sie überhaupt für die Reproduktion ausgewählt wurden. Die Details hängen davon ab, wie genau Ihr n-ary Crossover funktioniert, aber intuitiv: Je mehr Eltern Sie haben, desto weniger genetisches Material haben Sie wahrscheinlich von einem bestimmten Elternteil und desto weniger wahrscheinlich werden die Kinder erben (und somit auch) verbessern) irgendwelche positiven Multi-Chromosomen-Merkmale ihrer Eltern.
Dies hängt mit dem Schematheorem zusammen.
Technisch gesehen können Sie in Ihrer Population Organdyzygoten haben, aber es gibt keinen mathematischen Beweis (zumindest meines Wissens nach), dass sie entweder die Diversität oder das Endergebnis verbessern, das Ihr Algorithmus gefunden hat. Außerdem sind Orgieoperatoren (um Ihren Ausdruck zu verwenden) komplizierter als die einfachen zwei Elternarten und sind für die Schüler nicht leicht zu verstehen. Daher werden sie nicht beworben (bedeutet nicht, dass sie nicht erlaubt sind).
Tatsächlich können Sie eine Mischung aus Einzel- und Doppelelternteil in Ihrem GA verwenden. Wie eine Antwort bereits gezeigt hat, entspricht das einzelne Elternelement einer lokalen Suche und technisch würden Sie einen memetischen Algorithmus implementieren, der normalerweise eine Verbesserung gegenüber der einfachen GA darstellt.
Tags und Links genetic-algorithm genetic-programming evolutionary-algorithm