进化策略（ES）是一种模仿生物进化过程的算法，用于寻找问题的最佳解决方案。它不依赖复杂的环境互动，而是通过不断筛选和变异候选方案来找到最优解。可以把它想象成一个“自然选择”的过程，优胜劣汰，最终留下最好的方案。
基本步骤：
- 生成候选方案：随机创建多个解决方案，形成一个“种群”。
- 评估适应度：用一个“评分函数”来评估每个方案的好坏，得分越高越好。
- 选择和变异：选择得分高的方案，并对它们进行小的修改（变异），产生新的候选方案，进入下一轮评估。
- 迭代优化：重复以上步骤，直到找到足够好的方案，或者达到预定的迭代次数。
进化策略 vs 强化学习
| 特性 | 进化策略 | 强化学习 |
|---|---|---|
| 学习方式 | 通过种群迭代，评估函数指导优化 | 通过与环境互动，奖励反馈指导优化 |
| 优化目标 | 寻找全局最优解，避免陷入局部最优 | 最大化累计奖励，关注长期回报 |
| 实现难度 | 相对简单，不需要反向传播，易于并行计算 | 较复杂，需要设计奖励机制，调试超参数 |
| 应用场景 | 全局搜索优化问题，如参数调优、组合优化等 | 动态环境决策问题，如游戏、机器人控制、推荐系统等 |
进化策略的优势：
- 简单易懂：没有复杂的数学公式，容易理解和实现。
- 并行计算：每个候选方案的评估是独立的，可以同时进行，大大加速计算过程。
- 鲁棒性强：对噪声不敏感，不容易陷入局部最优解。
实际应用例子：
- 优化神经网络结构：
- 场景：设计一个图像识别的神经网络，需要确定最佳的网络层数、每层神经元个数等参数。
- 进化策略：将每个神经网络结构编码成一个“基因”，通过进化策略不断筛选和变异，找到识别率最高的网络结构。
- 数值指标：在 MNIST 数据集上，使用进化策略优化的神经网络，识别率可达 99.5%。
- 机器人控制参数调优：
- 场景：控制一个机械臂完成特定任务，需要调整各个关节的运动参数。
- 进化策略：将每个参数组合编码成一个“基因”，通过进化策略不断筛选和变异，找到完成任务最快、最稳定的参数组合。
- 数值指标：使用进化策略调优的机械臂，完成抓取任务的时间缩短 20%。
- 量化交易策略优化：
- 场景：设计一个自动交易程序，需要优化买入卖出的各种参数，例如移动平均线的周期、交易量等。
- 进化策略：将每个参数组合编码成一个“基因”，通过进化策略不断筛选和变异，找到收益最高的参数组合。
- 数值指标：使用进化策略优化的交易策略，年化收益率提高 15%。
Demo代码（Python）：
import numpy as np
# 目标函数 (例如：寻找函数的最小值)
def fitness_function(x):
return np.sum(x**2) # 简单的平方和函数
# 进化策略参数
POPULATION_SIZE = 50 # 种群大小
NUM_GENERATIONS = 100 # 迭代次数
MUTATION_RATE = 0.1 # 变异率
# 1. 初始化种群
population = np.random.randn(POPULATION_SIZE, 10) # 10维空间随机生成
# 2. 迭代优化
for generation in range(NUM_GENERATIONS):
# 3. 评估适应度
fitness_scores = np.array([fitness_function(x) for x in population])
# 4. 选择 (这里简化为选择适应度最好的前一半)
elite_indices = np.argsort(fitness_scores)[:POPULATION_SIZE // 2]
elite_population = population[elite_indices]
# 5. 变异和繁殖
new_population = elite_population.copy()
for i in range(POPULATION_SIZE - POPULATION_SIZE // 2):
# 随机选择一个精英个体进行变异
parent = elite_population[np.random.randint(0, POPULATION_SIZE // 2)]
# 添加随机噪声进行变异
child = parent + MUTATION_RATE * np.random.randn(10)
new_population = np.vstack((new_population, child))
population = new_population
# 打印当前最优解
best_index = np.argmin(fitness_scores)
print(f"第 {generation+1} 代: 最优解 = {population[best_index]}, 适应度 = {fitness_scores[best_index]}")
# 找到最终的最优解
best_index = np.argmin(np.array([fitness_function(x) for x in population]))
print("最终最优解:", population[best_index])
代码解释：
fitness_function：定义了目标函数，这里使用简单的平方和函数，目标是找到使函数值最小的解。POPULATION_SIZE、NUM_GENERATIONS、MUTATION_RATE：分别定义了种群大小、迭代次数和变异率，这些是进化策略的关键参数。- 代码首先随机初始化一个种群，然后在每一代中，评估每个个体的适应度，选择适应度最好的前一半个体作为精英，然后通过对精英个体进行变异和繁殖，生成新的种群。
- 重复这个过程，直到达到预定的迭代次数。
总结：
进化策略是一种简单而强大的优化算法，它通过模拟自然选择的过程来寻找问题的最佳解决方案。它易于理解、易于实现、易于并行化，并且对噪声具有鲁棒性。虽然强化学习在某些动态决策问题上表现出色，但进化策略在全局优化、参数调优等领域具有独特的优势，是解决复杂问题的一种有效选择。
