Cvičení

• https://ktiml.mff.cuni.cz/~pilat/cs/evolucni-algoritmy/
• spojitá optimalizace
  • prostor řešení je spojitý – tzn. nemusí se nutně jednat o prostor spojitých funkcí
• úkoly
  • nemusíme popisovat do detailu standardní operátory, naopak je dobré napsat hyperparametry
  • závěr může být pár vět, nepsat nic extra dlouhého
  • deadliny nejsou tvrdé, ale je dobré je dodržet
  • když tam bude něco blbě, tak můžeme poslat novou verzi
• můžeme přijít i na jiné cvičení

OneMAX

• maximalizujeme počet jedniček v binárním jedinci
• ale stejně tak bychom mohli hledat nějaký tajný vzor
• v domácím úkolu budeme hledat alternující jedničky a nuly – budou tam dvě optima
• pseudokód
  • pop ← náhodná populace
  • while not happy
    • off ← $\emptyset$
    • for i in 1 … pop_size / 2
      • $p_1, p_2$ ← selekce(pop, 2)
        • např. ruletová selekce $P_i=\frac{f_i}{\sum_j f_j}$ (dále lze použít turnajovou selekci)
      • $o_1',o_2'$ ← křížení($p_1,p_2$)
        • např. jednobodové křížení (dále lze použít dvojbodové křížení, uniformní křížení)
      • $o_1$ ← mutace($o_1'$)
        • bit flip (typicky chceme pravděpodobnost zvolit tak, abychom v jednom mutovaném jedinci změnili průměrně jeden bit)
      • $o_2$ ← mutace($o_2'$)
      • off ← off $\cup\set{o_1,o_2}$
    • pop ← off