Оглавление:
Определение - Что означает генетический алгоритм?
Генетический алгоритм - это эвристический метод поиска, используемый в искусственном интеллекте и вычислительной технике. Он используется для поиска оптимизированных решений для поиска проблем, основанных на теории естественного отбора и эволюционной биологии. Генетические алгоритмы отлично подходят для поиска по большим и сложным наборам данных. Считается, что они способны находить разумные решения сложных проблем, поскольку они способны решать неограниченные и ограниченные задачи оптимизации.
Техопедия объясняет генетический алгоритм
Генетический алгоритм использует методы, вдохновленные эволюционной биологией, такие как отбор, мутация, наследование и рекомбинация для решения проблемы. Наиболее часто используемый метод в генетических алгоритмах - это создание группы людей случайным образом из данной популяции. Образованные таким образом лица оцениваются с помощью функции оценки, предоставляемой программистом. Людям тогда дают счет, который косвенно подчеркивает пригодность к данной ситуации. Два лучших человека затем используются для создания одного или нескольких потомков, после чего на потомке происходят случайные мутации. В зависимости от потребностей приложения процедура продолжается до тех пор, пока не будет найдено приемлемое решение или пока не пройдет определенное количество поколений.
Генетический алгоритм отличается от классического алгоритма оптимизации на основе производных двумя способами:
- Генетический алгоритм генерирует совокупность точек на каждой итерации, тогда как классический алгоритм генерирует одну точку на каждой итерации.
- Генетический алгоритм выбирает следующую популяцию путем вычислений с использованием генераторов случайных чисел, тогда как классический алгоритм выбирает следующую точку путем детерминированных вычислений.
По сравнению с традиционным искусственным интеллектом генетический алгоритм дает много преимуществ. Он более надежен и подвержен поломкам из-за незначительных изменений входных сигналов или из-за присутствия шума. Что касается других методов оптимизации, таких как практика, линейное программирование, эвристика, сначала или в ширину, генетический алгоритм может обеспечить лучшие и более существенные результаты при поиске больших мультимодальных пространств состояний, больших пространств состояний или n-мерных поверхностей.
Генетические алгоритмы широко используются во многих областях, таких как робототехника, автомобильное проектирование, оптимизированная телекоммуникационная маршрутизация, инженерное проектирование и компьютерное молекулярное проектирование.
