1. 概述
演化算法 是机器学习领域研究了几十年的一类算法。它包含很多子类技术，例如 遗传算法、遗传编程、演化编程 等。这些算法可以用于解决多种问题，从变量优化到设计天线等新工具的结构设计都有广泛应用。
本文将介绍一些在人工智能领域中表现突出的演化算法，并结合实际案例说明其应用场景与优势。
2. 演化算法的基本流程
典型的演化算法流程如下图所示：
理解演化算法中常用的术语有助于我们更快掌握其核心思想：
- 种群（Population）：代表候选解的集合。
- 基因型（Genotype）：种群中个体的表示方式。
- 代（Generation）：演化过程中的一个步骤，通常在这一阶段进行选择、交叉、变异等操作。
演化算法的核心操作包括：
- 选择（Selection）：选出表现最好的个体进入下一代。
- 交叉（Crossover）：组合不同个体以探索新解。
- 变异（Mutation）：引入随机变化以探索新的方向。
最后，还需要一个适应度函数（Fitness Function）来评估个体的优劣，衡量其与目标的接近程度。
3. 自动天线设计案例
在无线电通信中，有时需要设计具有特定辐射模式的天线。但由于可能的模式组合数量巨大，手动设计几乎不可行。这时演化算法就派上了用场。
NASA 于 2006 年设计的 ST5 航天器天线 就是一个典型应用：
该天线的设计流程从一根初始长度为 0.4 cm 的 Z 轴导线开始，通过以下四种操作控制其生长：
forward(length, radius)：沿当前方向添加指定长度和半径的导线rotate-x(angle)、rotate-y(angle)、rotate-z(angle)：分别绕三个轴旋转
每一代演化中，适应度函数由以下三个因素的乘积决定：
$$ F = vswr \times gain_{error} \times gain_{smoothness} $$
其中：
- vswr 表示天线与传输线之间的阻抗匹配程度
- gain_error 是增益误差的最小二乘形式
- gain_smoothness 衡量增益随仰角变化的平滑性
通过最小化适应度函数，演化算法可以设计出比手工设计性能更优的非典型天线结构。✅
4. 使用演化算法自动设计神经网络结构
人工智能领域最近兴起的一个方向是 神经网络架构搜索（NAS），它旨在自动化设计神经网络结构。由于神经网络的超参数众多（如层数、学习率、模块结构等），搜索空间非常庞大，演化算法非常适合这种场景。
Google Brain 团队在 2018 年的一篇论文中展示了使用演化算法设计图像分类器的效果，达到了当时最先进的水平。
他们采用的演化流程如下：
- 初始化一个随机架构种群
- 每轮从中随机抽取样本，选择验证集适应度最高的模型
- 对该模型进行变异操作，生成新模型
- 训练并评估新模型，加入种群
- 每加入一个新模型，淘汰最早加入的而非最差的模型，以鼓励探索
他们采用的变异操作包括以下三类：
- 隐藏状态变异：选择 normal 或 reduction cell，再从五种组合中选一个，替换其中一个隐藏状态
- 操作变异：替换某个操作，如不同大小的可分离卷积、池化等
- 身份变异（Identity）：保留原结构不变
适应度函数为分类器的损失函数，目标是最小化该损失。⚠️注意：这类方法虽然效果不错，但计算资源消耗较大。
5. 演化策略 vs. 深度强化学习
强化学习 在 AI 领域发展迅速，尤其适用于算法与环境交互的场景。但其依赖反向传播，训练过程复杂且难以并行化。
演化策略（Evolution Strategies） 则克服了这些问题，仅需前向传播，且天然适合并行计算。OpenAI 的一项研究表明，基于演化策略的算法在优化任务上可以达到与强化学习相近的效果。
其基本思路如下：
- 假设模型参数为 $ w $，目标函数为 $ f(w) $
- 初始随机生成参数向量 $ w $
- 生成多个在 $ w $ 附近的小扰动向量（高斯噪声）
- 评估每个扰动向量的奖励
- 根据奖励加权平均生成新的参数向量
通过这种方式，算法能逐渐向奖励更高的方向演化。适应度函数即为模型的期望奖励。✅这种策略简单高效，适合大规模并行训练。
6. 总结
本文介绍了演化算法的基本流程及其在多个前沿 AI 领域的应用，包括：
- 天线设计：自动设计出非典型但性能更优的结构
- 神经网络架构搜索：使用演化策略设计图像分类器
- 演化策略与强化学习对比：展示其在优化任务中的潜力
总体来看，演化算法在处理大规模、高维度、复杂搜索空间的问题上具有独特优势。虽然计算成本较高，但其并行性和鲁棒性使其成为 AI 领域不可忽视的一股力量。