Algorithm 遗传算法和进化算法的区别是什么？

遗传算法和进化算法之间有区别吗

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我读过多篇关于遗传算法或进化算法的论文，虽然非常相似，但我认为它们可能不是一回事。

遗传算法是进化算法的一类。虽然遗传算法是进化算法中最常见的类型，但也有其他类型，例如。因此，进化算法包括遗传算法等等。

遗传算法使用交叉（因此名称中有“基因”）和变异来搜索可能解的空间

进化编程主要使用变异

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如前所述，这两种算法都是进化算法

来自Z.Michaelwicz 1996-“遗传算法+数据结构=进化程序”[p.289]：

进化程序大量借鉴了遗传算法。然而， 他们通过使用“自然”数据来整合特定于问题的知识 结构和问题敏感的“遗传”算子。基本的 天然气和每股收益的区别在于前者被分类为 弱的、独立于问题的方法，但对于 后者

因此，GA应该能够解决EP/EA解决的任何问题，但EP/EA不能解决GA解决的所有问题。 当然，由于遗传算法的普遍性，人们付出了效率

此外，如果候选解决方案之间不直接交换信息，则算法似乎不是EA/EP（[p.243]）

附言：这是一本了不起的书

进化策略（Rechenberg 1973）和遗传算法（Holland 1975）基于Darwins进化理论。进化策略是进化计算的基础，因此进化算法也是如此。在大多数情况下，遗传算法（GA）是EA的一个子类

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与EA相反，GA要求使用计算表示（基因型）和真实世界表示（表型）意义上的遗传表示。

我知道这条线索很古老，但我自己很难从一个地方理解它，因此在这里解释它。

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遵循进化规律的算法称为“进化算法”。EA有两个子类。第一，使用交叉和变异作为遗传算子的遗传算法。第二，进化规划，只使用变异作为其算子。

遗传算法似乎与（μ/ρ+，λ）-ES相同。两者都包括选择、突变和重组算子。这两种方法都使用群体，并在几代人中不断改进。我不知道有什么区别。问题是关于遗传算法和进化算法之间的区别，但这似乎回答了“遗传算法和进化编程之间的区别是什么？”。