Экстерналии генетический алгоритм статьи. Стратегии формирования нового поколения. Определение фенотипа объекта по его генотипу

Генетические алгоритмы (ГА) предназначены для решения задач оптимизации. В основе генетического алгоритма лежит метод случайного поиска. Основным недостатком случайного поиска является то, что нам неизвестно, сколько понадобится времени для решения задачи. Для того, чтобы избежать таких расходов времени при решении задачи, применяются методы, проявившиеся в биологии. При этом используются методы открытые при изучении эволюции и происхождения видов. Как известно, в процессе эволюции выживают наиболее приспособленные особи. Это приводит к тому, что приспособленность популяции возрастает, позволяя ей лучше выживать в изменяющихся условиях.

В генетических алгоритмах каждое решение является битовой строкой (хромосомой) определенной длины в популяции фиксированного размера.

Впервые подобный алгоритм был предложен в 1975 году Дж. Холландом (John Holland) в Мичиганском университете. Он получил название «репродуктивный план Холланда» и лег в основу практически всех вариантов генетических алгоритмов.

Из биологии мы знаем, что любой организм может быть представлен своим фенотипом , который фактически определяет, чем является объект в реальном мире, и генотипом , который содержит всю информацию об объекте на уровне хромосомного набора. При этом каждый ген, то есть элемент информации генотипа, имеет свое отражение в фенотипе. Таким образом, для решения задач нам необходимо представить каждый признак объекта в форме, подходящей для использования в генетическом алгоритме. Все дальнейшее функционирование механизмов генетического алгоритма производится на уровне генотипа, позволяя обойтись без информации о внутренней структуре объекта, что и обуславливает его широкое применение в самых разных задачах.

В наиболее часто встречающейся разновидности генетического алгоритма для представления генотипа объекта применяются битовые строки. При этом каждому атрибуту объекта в фенотипе соответствует один ген в генотипе объекта. Ген представляет собой битовую строку, чаще всего фиксированной длины, которая представляет собой значение этого признака.

Основные генетические операторы

Как известно в теории эволюции важную роль играет то, каким образом признаки родителей передаются потомкам. В генетических алгоритмах за передачу признаков родителей потомкам отвечает оператор, который называется скрещивание (его также называют кроссовер или кроссинговер ). Этот оператор определяет передачу признаков родителей потомкам. Действует он следующим образом:

1. из популяции выбираются две особи, которые будут родителями;
2. определяется (обычно случайным образом) точка разрыва;
3. потомок определяется как конкатенация части первого и второго родителя.

Рассмотрим функционирование этого оператора :

Хромосома_1: 0000000000

Хромосома_2: 1111111111

Допустим, разрыв происходит после 3-го бита хромосомы, тогда

Хромосома_1: 0000000000 >> 000 1111111 Результирующая_хромосома_1

Хромосома_2: 1111111111 >> 111 0000000 Результирующая_хромосома_2

Затем с вероятностью 0,5 определяется одна из результирующих хромосом в качестве потомка.

Следующий генетический оператор предназначен для того, чтобы поддерживать разнообразие особей с популяции. Он называется оператором мутации . При использовании данного оператора каждый бит в хромосоме с определенной вероятностью инвертируется.

Кроме того, используется еще и так называемый оператор инверсии , который заключается в том, что хромосома делится на две части, и затем они меняются местами. Схематически это можно представить следующим образом:

000 1111111 >> 1111111 000

В принципе для функционирования генетического алгоритма достаточно этих двух генетических операторов, но на практике применяют еще и некоторые дополнительные операторы или модификации этих двух операторов. Например, кроссовер может быть не одноточечный (как было описано выше), а многоточечный, когда формируется несколько точек разрыва (чаще всего две). Кроме того, в некоторых реализациях алгоритма оператор мутации представляет собой инверсию только одного случайно выбранного бита хромосомы.

Схема функционирования генетического алгоритма

Теперь, зная как интерпретировать значения генов, перейдем к описанию функционирования генетического алгоритма. Рассмотрим схему функционирования генетического алгоритма в его классическом варианте.

1. Инициировать начальный момент времени t=0. Случайным образом сформировать начальную популяцию, состоящую из k особей. B 0 = {A 1 ,A 2 ,…,A k)
2. Вычислить приспособленность (пригодность ) каждой особи F Ai = fit(A i) , i=1…k и популяции в целом F t = fit(B t) (также иногда называемую термином фиттнес ). Значение этой функции определяет насколько хорошо подходит особь, описанная данной хромосомой, для решения задачи.
3. Выбрать особь A c из популяции. A c = Get(B t)
4. С определенной вероятностью (вероятностью кроссовера P c) выбрать вторую особь из популяции А c1 = Get(B t) и произвести оператор кроссовера A c = Crossing(A c ,A c1).
5. С определенной вероятностью (вероятностью мутации P m) выполнить оператор мутации. A c = mutation(A c).
6. С определенной вероятностью (вероятностью инверсии P i) выполнить оператор инверсии A c = inversion(A c).
7. Поместить полученную хромосому в новую популяцию insert(B t+1 ,A c).
8. Выполнить операции, начиная с пункта 3, k раз.
9. Увеличить номер текущей эпохи t=t+1.
10. Если выполнилось условие останова, то завершить работу, иначе переход на шаг 2.

Рассмотрим подробнее отдельные этапы алгоритма.

Наибольшую роль в успешном функционировании алгоритма играет этап отбора родительских хромосом на шагах 3 и 4. При этом возможны различные варианты. Наиболее часто используется метод отбора, называемый рулеткой . При использовании такого метода вероятность выбора хромосомы определяется ее приспособленностью, то есть

P Get(Ai) ~ Fit(A i)/Fit(B t).

Использование этого метода приводит к тому, что вероятность передачи признаков более приспособленными особями потомкам возрастает. Другой часто используемый метод – турнирный отбор . Он заключается в том, что случайно выбирается несколько особей из популяции (обычно 2) и победителем выбирается особь с наибольшей приспособленностью. Кроме того, в некоторых реализациях алгоритма применяется так называемая стратегия элитизма , которая заключается в том, что особи с наибольшей приспособленностью гарантировано переходят в новую популяцию. Использование элитизма обычно позволяет ускорить сходимость генетического алгоритма. Недостаток использования стратегии элитизма в том, что повышается вероятность попадания алгоритма в локальный минимум.

Другой важный момент – определение критериев останова.

В качестве критериев останова алгоритма могут использоваться такие:

• сформировано заданное число поколений;
• популяция достигла заданного качества;
• достигнут определенный уровень сходимости.

Пример

Найти максимум функции f(x)=x2 в диапазоне 0

В качестве функции пригодности выступает сама функция, чем больше значение, чем больше ее значение, тем лучше пригодность хромосомы.

Установим размер популяции, равный четырем строкам.

Таблица 11.1 – Начальная популяция и оценка пригодности

Так как функция пригодности второй строки - лучшая, отбираем две копии второй строки и оставляем первую и четвертую строки в родительском пуле. Отбор партнеров производим случайным образом: партнером первой строки служит вторая, партнером четвертой - тоже вторая. Положение точек скрещивания также случайно и выбирается следующим образом: для пары из первой и второй строк точка скрещивания - после четвертого бита; для пары из второй четвертой строк - после второго бита.

Таблица 11.2– Родительский пул и скрещивание

Второе поколение без мутации приведено ниже.

Таблица 11.3 – Второе поколение

Видно, что третья строка является лучшей во втором поколении и значении x=27 достаточно близко к отыскиваемому максимуму. Очевидно, что через несколько шагов оптимальное решение будет найден даже без использования оператора мутации.

Применение генетических алгоритмов

Генетический алгоритм для решения любой проблемы должен содержать, как правило, следующие компоненты:

• генетическое представление потенциальных решений задачи;
• способ создания начальной популяции потенциальных решений;
• оценочную функцию создания начальной популяции потенциальных решений;
• генетические операторы, изменяющие генетический состав потомства;
• значения параметров генетического алгоритма (вероятности скрещивания и мутации, размер популяции, количество поколений и др.).

Генетические алгоритмы широко используются для того, чтобы быстро решать сложнейшие оптимизационные задачи в бизнесе и финансах. Но этим сфера их применения не ограничивается. Многочисленные варианты генетических алгоритмов употребляются при исследовании разнообразных научных и технических проблем: создание реактивных двигателей, повышение эффективности обслуживания самолетов авианосцами и др. Генетические алгоритмы используются также для создания вычислительных структур, применяются при проектировании нейронных сетей и при управлении роботами. Кроме этого, они приносят неоценимую помощь при моделировании процессов развития в биологических, социальных и других системах.

Примеры программного обеспечения

На рынке программного обеспечения имеется несколько продуктов, использующих генетические алгоритмы: Evoler, GeneHunter, Genetic Training Option for BrainMaker, Auto2Fit, Omega, Genitor, Xpert Rule Gen Asy, PC/Beagle, EM, Escapate, GAGA, Gausd, Genesis, OOGA, EnGENer, Game, GA Workbench, Pegasus и др.

Природа поражает своей сложность и богатством всех своих проявлений. Среди примеров можно назвать сложные социальные системы, иммунные и нейронные системы, сложные взаимосвязи между видами. Они - всего лишь некоторые из чудес, которые стали более очевидны, когда мы стали глубже исследовать себя самих и мир вокруг нас. Наука - это одна из сменяющих друг друга систем веры, которыми мы пытается объяснять то, что наблюдаем, этим самым изменяя себя, чтобы приспособиться к новой информации, получаемой из внешнего мира. Многое из того, что мы видим и наблюдаем, можно объяснить единой теорией: теорией эволюции через наследственность, изменчивость и отбор.

Теория эволюции повлияла на изменение мировоззрения людей с самого своего появления. Теория, которую Чарльз Дарвин представил в работе, известной как "Происхождение Видов", в 1859 году, стала началом этого изменения. Многие области научного знания в настоящее время наслаждаются свободой мысли в атмосфере, которая многим обязана революции, вызванной теорией эволюции и развития. Но Дарвин, подобно многим своим современникам, кто предполагал, что в основе развития лежит естественный отбор, не мог не ошибаться. Например, он не смог показать механизм наследования, при котором поддерживается изменчивость. Его гипотеза о пангенезисе оказалась неправильной. Это было на пятьдесят лет до того, как теория наследственности начала распространяться по миру, и за тридцать лет до того, как "эволюционный синтез" укрепил связь между теорией эволюции и относительно молодой наукой генетикой. Однако Дарвин выявил главный механизм развития: отбор в сочетании с изменчивостью или, как он его называл, "спуск с модификацией". Во многих случаях, специфические особенности развития через изменчивость и отбор все еще не бесспорны, однако, основные механизмы объясняют невероятно широкий спектр явлений, наблюдаемых в Природе.

Поэтому неудивительно, что ученые, занимающиеся компьютерными исследованиями, обратились к теории эволюции в поисках вдохновения. Возможность того, что вычислительная система, наделенная простыми механизмами изменчивости и отбора, могла бы функционировать по аналогии с законами эволюции в природных системах, была очень привлекательна. Эта надежда стала причиной появления ряда вычислительных систем, построенных на принципах естественного отбора.

История эволюционных вычислений началась с разработки ряда различных независимых моделей. Основными из них были генетические алгоритмы и классификационные системы Голланда (Holland), опубликованные в начале 60-х годов и получившие всеобщее признание после выхода в свет книги, ставшей классикой в этой области, - "Адаптация в естественных и искусственных системах" ("Adaptation in Natural and Artifical Systems", 1975). В 70-х годах в рамках теории случайного поиска Растригиным Л.А. был предложен ряд алгоритмов, использующих идей бионического поведения особей. Развитие этих идей нашло отражение в цикле работ Букатовой И.Л. по эволюционному моделированию. Развивая идеи Цетлина М.Л. о целесообразном и оптимальном поведении стохастических автоматов, Неймарк Ю.И. предложил осуществлять поиск глобального экстремума на основе коллектива независимых автоматов, моделирующих процессы развития и элиминации особей. Большой вклад в развитие эволюционного программирования внесли Фогел (Fogel) и Уолш (Walsh). Несмотря на разницу в подходах, каждая из этих "школ" взяла за основу ряд принципов, существующих в природе, и упростила их до такой степени, чтобы их можно было реализовать на компьютере.

Главная трудность с возможностью построения вычислительных систем, основанных на принципах естественного отбора и применением этих систем в прикладных задачах, состоит в том, что природные системы достаточно хаотичны, а все наши действия, фактически, носят четкую направленность. Мы используем компьютер как инструмент для решения определенных задач, которые мы сами и формулируем, и мы акцентируем внимание на максимально быстром выполнении при минимальных затратах. Природные системы не имеют никаких таких целей или ограничений, во всяком случае нам они не очевидны. Выживание в природе не направлено к некоторой фиксированной цели, вместо этого эволюция совершает шаг вперед в любом доступномее направлении.

Возможно это большое обобщение, но я полагаю, что усилия, направленные на моделирование эволюции по аналогии с природными системами, к настоящему времени можно разбить на две большие категории: 1) системы, которые смоделированы на биологических принципах. Они успешно использовались для задач типа функциональной оптимизации и могут легко быть описаны на небиологическом языке, 2) системы, которые являются биологически более реалистичными, но которые не оказались особенно полезными в прикладном смысле. Они больше похожи на биологические системы и менее направлены (или ненаправлены вовсе). Они обладают сложным и интересным поведением, и, видимо, вскоре получат практическое применение.

Конечно, на практике мы не можем разделять эти вещи так строго. Эти категории - просто два полюса, между которыми лежат различные вычислительные системы. Ближе к первому полюсу - эволюционные алгоритмы, такие как Эволюционное Программирование (Evolutionary Programming), Генетические Алгоритмы (Genetic Algorithms) и Эволюционные Стратегии (Evolution Strategies). Ближе ко второму полюсу - системы, которые могут быть классифицированы как Искусственная Жизнь (Artificial Life).

Конечно, эволюция биологических систем не единственный "источник вдохновения" создателей новых методов, моделирующих природные процессы. Нейронные сети (neural networks), например, основаны на моделировании поведения нейронов в мозге. Они могут использоваться для ряда задач классификации, например, задачи распознавания образов, машинного обучения, обработки изображений и др. Область их приложения частично перекрывается со сферой применения ГА. Моделируемый отжиг (simulated annealing) - другая методика поиска, которая основана скорее на физических, а не биологических процессах.

Идея генетических алгоритмов (ГА) появилась достаточно давно (1950-1975 гг.), но по-настоящему объектом изучения они стали только в последние десятилетия. Первооткрывателем в этой области признано считать Д. Холланда, который позаимствовал многое из генетики и адаптировал под вычислительные машины. ГА широко используются в системах искусственного интеллекта, нейронных сетях и задачах оптимизации.

Эволюционный поиск

Модели генетических алгоритмов были созданы на базе эволюции в живой природе и методах рандомного поиска. При этом случайный поиск является реализацией наиболее простой функции эволюции - случайных мутаций и последующего отбора.

Эволюционный поиск с математической точки зрения означает не что иное, как преобразование имеющегося конечного множества решений в новое. Функция, отвечающая за этот процесс, и есть генетический поиск. Главным отличием такого алгоритма от случайного поиска является активное использование накопленной в ходе итераций (повторений) информации.

Зачем нужны генетические алгоритмы

ГА преследуют следующие цели:

• объяснить адаптационные механизмы как в естественной среде, так и в интеллектуально-исследовательской (искусственной) системе;
• моделирование эволюционных функций и их применение для эффективного поиска решений различных задач, главным образом оптимизационных.

На данный момент сутью генетических алгоритмов и их модифицированных версий можно назвать поиск эффективных решений с учетом качества результата. Другими словами, поиск наилучшего баланса между производительностью и точностью. Происходит это за счет известной всем парадигмы «выживание наиболее приспособленной особи» в неопределенных и нечетких условиях.

Особенности ГА

Перечислим главные отличия ГА от большинства других методов поиска оптимального решения.

• работа с закодированными определенным образом параметрами задачи, а не напрямую с ними;
• поиск решения происходит не путем уточнения начального приближения, а во множестве возможных решений;
• использование только целевой функции, не прибегая к ее производным и модификациям;
• применение вероятностного подхода к анализу, вместо строго детерминированного.

Критерии работы

Генетические алгоритмы производят расчеты исходя из двух условий:

1. Выполнение заданного числа итераций.
2. Качество найденного решения соответствует требованиям.

При выполнении одного из этих условий генетический алгоритм перестанет выполнять дальнейшие итерации. Помимо этого, использование ГА различных областей пространства решений позволяет им куда лучше находить новые решения, которые имеют более подходящие значения целевой функции.

Базовая терминология

Ввиду того, что ГА основаны на генетике, то и большая часть терминологии соответствует ей. Любой генетический алгоритм работает исходя из начальной информации. Множество начальных значений есть популяция П t = {п 1 , п 2 , ..., п n }, где п i = {г 1 , ..., г v }. Разберем подробнее:

• t - это номер итерации. t 1 , ..., t k - означает итерации алгоритма с номера 1 по k, и на каждой итерации создается новая популяция решений.
• n - размер популяции П t .
• п 1 , ..., п i - хромосома, особь, или организм. Хромосома или цепочка - это закодированная последовательность генов, каждый из которых имеет порядковый номер. При этом следует иметь в виду, что хромосома может быть частным случаем особи (организма).
• г v - это гены, являющиеся частью закодированного решения.
• Локус - это порядковый номер гена в хромосоме. Аллель - значение гена, которое может быть как числовым, так и функциональным.

Что значит "закодированный" в контексте ГА? Обычно любое значение кодируется на основе какого-либо алфавита. Простейшим примером является перевод чисел из десятеричной системы счисления в двоичное представление. Таким образом алфавит представляется как множество {0, 1}, а число 157 10 будет кодироваться хромосомой 10011101 2 , состоящей из восьми генов.

Родители и потомки

Родителями называются элементы, выбираемые в соответствии с заданным условием. Например, часто таким условием является случайность. Выбранные элементы за счет операций скрещивания и мутации порождают новые, которые называются потомками. Таким образом, родители в течение реализации одной итерации генетического алгоритма создают новое поколение.

Наконец, эволюцией в данном контексте будет чередование поколений, каждое новое из которых отличается набором хромосом в угоду лучшей приспособленности, то есть более подходящему соответствию заданным условиям. Общий генетический фон в процессе эволюции называется генотипом, а формирование связи организма с внешней средой - фенотипом.

Функция приспособленности

Волшебство генетического алгоритма в функции пригодности. У каждой особи есть свое значение, которое можно узнать через функцию приспособления. Ее главной задачей является оценка этих значений у разных альтернативных решений и выбор лучшего из них. Иными словами, наиболее приспособленного.

В оптимизационных задачах функция приспособленности носит название целевой, в теории управления называется погрешностью, в теории игр - функцией стоимости, и т. д. Что именно будет представлено в виде функции приспособления, зависит от решаемой задачи.

В конечном итоге можно заключить, что генетические алгоритмы анализируют популяцию особей, организмов или хромосом, каждая из которых представлена комбинацией генов (множеством некоторых значений), и выполняют поиск оптимального решения, преобразовывая особи популяции посредством проведения искусственной эволюции среди них.

Отклонения в ту или иную сторону отдельных элементов в общем случае находятся в соответствии с нормальным законом распределения величин. При этом ГА обеспечивает наследственность признаков, наиболее приспособленные из которых закрепляются, обеспечивая тем самым лучшую популяцию.

Базовый генетический алгоритм

Разложим по шагам наиболее простой (классический) ГА.

1. Инициализация начальных значений, то есть определение первичной популяции, того множества особей, с которыми будет происходить эволюция.
2. Установление первичной приспособленности каждой особи в популяции.
3. Проверка условий прекращения итераций алгоритма.
4. Использование функции селекции.
5. Применение генетических операторов.
6. Создание новой популяции.
7. Шаги 2-6 повторяются в цикле до выполнения необходимого условия, после чего происходит выбор наиболее приспособленной особи.

Пройдемся вкратце по мало очевидным частям алгоритма. Условий прекращения работы может быть два:

1. Количество итераций.
2. Качество решения.

Генетическими операторами является оператор мутаций и оператор скрещивания. Мутация изменяет случайные гены с определенной вероятностью. Как правило, вероятность мутации имеет низкое числовое значение. Поговорим подробнее о процедуре генетического алгоритма "скрещивание". Он происходит по следующему принципу:

1. Для каждой пары родителей, содержащих L генов, случайным образом выбирается точка скрещивания Тск i .
2. Первый потомок составляется путем присоединения к генам первого родителя [Тск i+1 ; L] генов второго родителя.
3. Второй потомок составляется обратным путем. Теперь к генам второго родителя добавляется гены первого родителя на позициях [Тск i+1 ; L].

Тривиальный пример

Решим задачу генетическим алгоритмом на примере поиска особи с максимальным числом единиц. Пусть особь состоит из 10 генов. Зададим первичную популяцию в количестве восьми особей. Очевидно, наилучшей особью должна быть 1111111111. Составим для решения ГА.

• Инициализация. Выберем 8 случайных особей:

Из таблицы видно, что особи 3 и 7 имеют наибольшее число единиц, а значит являются наиболее подходящими членами популяции для решения задачи. Так как на данный момент решения требуемого качества нет, алгоритм продолжает работу. Необходимо провести селекцию особей. Для простоты объяснения пусть селекция происходит случайным образом, и мы получаем выборку особей {п 7 , п 3 , п 1 , п 7 , п 3 , п 7 , п 4 , п 2 } - это родители для новой популяции.

• Использование генетических операторов. Снова для простоты положим, что вероятность мутаций равна 0. Иными словами все 8 особей передают свои гены такими, какие есть. Для проведения скрещивания, составим пары особей случайным образом: (п 2 , п 7), (п 1 , п 7), (п 3 , п 4) и (п 3 , п 7). Так же случайным способом выбираются точки скрещивания для каждой пары:

• Составление новой популяции, состоящей из потомков:

Дальнейшие действия очевидны. Самое интересное в ГА открывается в случае, если оценить среднее количество единиц в каждой популяции. В первой популяции в среднем на каждую особь приходилось 5,375 единиц, в популяции потомков - 6,25 единиц на особь. И такая особенность будет наблюдаться даже в случае, если в ходе мутаций и скрещивания особь с наибольшим числом единиц в первой популяции потеряется.

План реализации

Создание генетического алгоритма представляет собой достаточно сложную задачу. Сначала перечислим план в виде шагов, после чего подробнее разберем каждый из них.

1. Определение представления (алфавита).
2. Определение операторов случайных изменений.
3. Определение выживания особей.
4. Генерация первичной популяции.

Первый этап гласит о том, что алфавит, в который будут кодироваться все элементы множества решений или популяции, должен быть достаточно гибким, чтобы одновременно позволял производить нужные операции случайных перестановок и оценивать приспособленность элементов, как первичных, так и прошедших через изменения. Математически установлено, что создать идеальный алфавит для этих целей невозможно, поэтому его составление - это один из самых сложных и ответственных этапов, чтобы обеспечить стабильную работу ГА.

Не менее сложным является определение операторов изменения и создания потомков. Существует множество операторов, которые способны выполнять требуемые действия. Например, из биологии известно, что каждый вид может размножаться двумя способами: половым (скрещиванием) и бесполым (мутациями). В первом случае родители обмениваются генетическим материалом, во втором - происходят мутации, определенные внутренними механизмами организма и внешним воздействием. Помимо этого, можно применять несуществующие в живой природе модели размножения. Например, использовать гены трех и более родителей. Аналогично скрещиванию в генетическом алгоритме мутации может быть заложен разнообразный механизм.

Выбор способа выживания может быть крайне обманчивым. Существует множество способов в генетическом алгоритме для селекции. И, как показывает практика, правило "выживание наиболее приспособленного" далеко не всегда оказывается лучшим. При решении сложных технических проблем часто оказывается, что лучшее решение выплывает из множества средних или даже худших. Поэтому зачастую принято использовать вероятностный подход, который гласит, что лучшее решение имеет больше шансов на выживание.

Последний этап обеспечивает гибкость работы алгоритма, которой нет ни у какого другого. Первичную популяцию решений можно задать как исходя из каких-либо известных данных, так и совершенно случайным образом простой перестановкой генов внутри особей и созданием случайных особей. Однако всегда стоит помнить, что от начальной популяции во многом зависит эффективность алгоритма.

Эффективность

Эффективность генетического алгоритма полностью зависит от правильности реализации этапов, описанных в плане. Особенно влиятельным пунктом здесь является создание первичной популяции. Для этого существует множество подходов. Опишем несколько:

1. Создание полной популяции, что будет включать всевозможные варианты особей в некоторой заданной области.
2. Случайное создание особей на основе всех допустимых значений.
3. Точечное случайное создание особей, когда среди допустимых значений выбирается диапазон для генерации.
4. Комбинирование первых трех способов создания популяции.

Таким образом, можно заключить, что эффективность генетических алгоритмов во многом зависит от опыта программиста в этом вопросе. Это является как недостатком генетических алгоритмов, так и их достоинством.

Отличительной особенностью генетического алгоритма является акцент на использование оператора «скрещивания», который производит операцию рекомбинации решений-кандидатов, роль которой аналогична роли скрещивания в живой природе.

Энциклопедичный YouTube

1 / 5

✪ Генетический алгоритм

✪ 20: Введение в генетические алгоритмы (1 из 2)

✪ C# - Морской Бой - Самый лучший алгоритм ИИ

✪ 15 09 2018 Лекция «Генетические алгоритмы для поиска оптимальных структур» Ульянцев В. И.

✪ Генетический алгоритм. Размещение графа на линейке

Субтитры

История

Первые работы по симуляции эволюции были проведены в 1954 году Нильсом Баричелли на компьютере, установленном в Принстонского университета. Его работа, опубликованная в том же году, привлекла широкое внимание общественности. С 1957 года, австралийский генетик Алекс Фразер опубликовал серию работ по симуляции искусственного отбора среди организмов с множественным контролем измеримых характеристик. Положенное начало позволило компьютерной симуляции эволюционных процессов и методам, описанным в книгах Фразера и Барнелла(1970) и Кросби (1973) , с 1960-х годов стать более распространенным видом деятельности среди биологов. Симуляции Фразера включали все важнейшие элементы современных генетических алгоритмов. Вдобавок к этому, Ганс-Иоахим Бремерманн в 1960-х опубликовал серию работ, которые также принимали подход использования популяции решений, подвергаемой рекомбинации, мутации и отбору, в проблемах оптимизации. Исследования Бремерманна также включали элементы современных генетических алгоритмов. Среди прочих пионеров следует отметить Ричарда Фридберга, Джорджа Фридмана и Майкла Конрада. Множество ранних работ были переизданы Давидом Б. Фогелем (1998).

Хотя Баричелли в своей работе 1963 года симулировал способности машины играть в простую игру, искусственная эволюция стала общепризнанным методом оптимизации после работы Инго Рехенберга и Ханса-Пауля Швефеля в 1960-х и начале 1970-х годов двадцатого века - группа Рехенсберга смогла решить сложные инженерные проблемы согласно стратегиям эволюции . Другим подходом была техника эволюционного программирования Лоренса Дж. Фогеля, которая была предложена для создания искусственного интеллекта. Эволюционное программирование первоначально использовавшее конечные автоматы для предсказывания обстоятельств, и использовавшее разнообразие и отбор для оптимизации логики предсказания. Генетические алгоритмы стали особенно популярны благодаря работе Джона Холланда в начале 70-х годов и его книге «Адаптация в естественных и искусственных системах» (1975) . Его исследование основывалось на экспериментах с клеточными автоматами , проводившимися Холландом и на его трудах написанных в университете Мичигана . Холланд ввел формализованный подход для предсказывания качества следующего поколения, известный как Теорема схем . Исследования в области генетических алгоритмов оставались в основном теоретическими до середины 80-х годов, когда была, наконец, проведена Первая международная конференция по генетическим алгоритмам в Питтсбурге, Пенсильвания (США) .

С ростом исследовательского интереса существенно выросла и вычислительная мощь настольных компьютеров, это позволило использовать новую вычислительную технику на практике. В конце 80-х, компания General Electric начала продажу первого в мире продукта, работавшего с использованием генетического алгоритма. Им стал набор промышленных вычислительных средств. В 1989, другая компания Axcelis, Inc. выпустила Evolver - первый в мире коммерческий продукт на генетическом алгоритме для настольных компьютеров. Журналист The New York Times в технологической сфере Джон Маркофф писал об Evolver в 1990 году.

Описание алгоритма

Задача формализуется таким образом, чтобы её решение могло быть закодировано в виде вектора («генотипа ») генов, где каждый ген может быть битом , числом или неким другим объектом. В классических реализациях генетического алгоритма (ГА) предполагается, что генотип имеет фиксированную длину. Однако существуют вариации ГА, свободные от этого ограничения.

Некоторым, обычно случайным, образом создаётся множество генотипов начальной популяции. Они оцениваются с использованием «функции приспособленности », в результате чего с каждым генотипом ассоциируется определённое значение («приспособленность»), которое определяет насколько хорошо фенотип , им описываемый, решает поставленную задачу.

Применение генетических алгоритмов

Генетические алгоритмы применяются для решения следующих задач:

1. Оптимизация функций
2. Разнообразные задачи на графах (задача коммивояжера , раскраска, нахождение паросочетаний)
3. Настройка и обучение искусственной нейронной сети
4. Задачи компоновки
5. Игровые стратегии
6. Биоинформатика (фолдинг белков)
7. Синтез конечных автоматов
8. Настройка ПИД регуляторов

Пример простой реализации на C++

Поиск в одномерном пространстве, без скрещивания.

#include #include #include #include #include int main () { srand ((unsigned int ) time (NULL )); const size_t N = 1000 ; int a [ N ] = { 0 }; for ( ; ; ) { //мутация в случайную сторону каждого элемента: for (size_t i = 0 ; i < N ; ++ i ) a [ i ] += ((rand () % 2 == 1 ) ? 1 : - 1 ); //теперь выбираем лучших, отсортировав по возрастанию std :: sort (a , a + N ); //и тогда лучшие окажутся во второй половине массива. //скопируем лучших в первую половину, куда они оставили потомство, а первые умерли: std :: copy (a + N / 2 , a + N , a ); //теперь посмотрим на среднее состояние популяции. Как видим, оно всё лучше и лучше. std :: cout << std :: accumulate (a , a + N , 0 ) / N << std :: endl ; } }

Пример простой реализации на Delphi

Поиск в одномерном пространстве с вероятностью выживания, без скрещивания. (проверено на Delphi XE)

program Program1 ; {$APPTYPE CONSOLE} {$R *.res} uses System . Generics . Defaults , System . Generics . Collections , System . SysUtils ; const N = 1000 ; Nh = N div 2 ; MaxPopulation = High (Integer ) ; var A : array [ 1 .. N ] of Integer ; I , R , C , Points , BirthRate : Integer ; Iptr : ^ Integer ; begin Randomize ; // Частичная популяция for I := 1 to N do A [ I ] := Random (2 ) ; repeat // Мутация for I := 1 to N do A [ I ] := A [ I ] + (- Random (2 ) or 1 ) ; // Отбор, лучшие в конце TArray . Sort < Integer > (A , TComparer < Integer >. Default ) ; // Предустановка Iptr := Addr (A [ Nh + 1 ]) ; Points := 0 ; BirthRate := 0 ; // Результаты скрещивания for I := 1 to Nh do begin Inc (Points , Iptr ^ ) ; // Случайный успех скрещивания R := Random (2 ) ; Inc (BirthRate , R ) ; A [ I ] := Iptr ^ * R ; Iptr ^ := 0 ; Inc (Iptr , 1 ) ; end ; // Промежуточный итог Inc (C ) ; until (Points / N >= 1 ) or (C >= MaxPopulation ) ; Writeln (Format ("Population %d (rate:%f) score:%f" , [ C , BirthRate / Nh , Points / N ])) ; end .

В культуре

• В фильме 1995 года «Виртуозность » мозг главного злодея выращен генетическим алгоритмом с использованием воспоминаний и поведенческих черт преступников.

В последнее время все больше «ходят» разговоры про новомодные алгоритмы, такие как нейронные сети и генетический алгоритм. Сегодня я расскажу про генетические алгоритмы, но давайте на этот раз постараемся обойтись без заумных определений и сложных терминах.
Как сказал один из великих ученных: «Если вы не можете объяснить свою теорию своей жене, ваша теория ничего не стоит!» Так давайте попытаемся во всем разобраться по порядку.

Щепотка истории

Где это используют

• Задачи на графы
• Задачи компоновки
• Составление расписаний
• Создание «Искусственного интеллекта»

Принцип действия

• Скрещивание
• Селекция (отбор)
• Формирования нового поколения

• Количество поколений (циклов) достигнет заранее выбранного максимума
• Исчерпано время на мутацию

Более подробно о шагах

Практика

1. (1,28,15,3)
2. (14,9,2,4)
3. (13,5,7,3)
4. (23,8,16,19)
5. (9,13,5,2)

1. |114-30|=84
2. |54-30|=24
3. |56-30|=26
4. |163-30|=133
5. |58-30|=28

1. (1/84)/0.135266 = 8.80%
2. (1/24)/0.135266 = 30.8%
3. (1/26)/0.135266 = 28.4%
4. (1/133)/0.135266 = 5.56%
5. (1/28)/0.135266 = 26.4%

• Х.-отец: a1 | b1,c1,d1 Х.-мать: a2 | b2,c2,d2 Х.-потомок: a1,b2,c2,d2 or a2,b1,c1,d1
• Х.-отец: a1,b1 | c1,d1 Х.-мать: a2,b2 | c2,d2 Х.-потомок: a1,b1,c2,d2 or a2,b2,c1,d1
• Х.-отец: a1,b1,c1 | d1 Х.-мать: a2,b2,c2 | d2 Х.-потомок: a1,b1,c1,d2 or a2,b2,c2,d1

• Х.-отец: (13 | 5,7,3) Х.-мать: (1 | 28,15,3) Х.-потомок: (13,28,15,3)
• Х.-отец: (9,13 | 5,2) Х.-мать: (14,9 | 2,4) Х.-потомок: (9,13,2,4)
• Х.-отец: (13,5,7 | 3) Х.-мать: (9,13,5 | 2) Х.-потомок: (13,5,7,2)
• Х.-отец: (14 | 9,2,4) Х.-мать: (9 | 13,5,2) Х.-потомок: (14,13,5,2)
• Х.-отец: (13,5 | 7, 3) Х.-мать: (9,13 | 5, 2) Х.-потомок: (13,5,5,2)

• (13,28,15,3) - |126-30|=96(9,13,2,4) - |57-30|=27
  (13,5,7,2) - |57-30|=22
  (14,13,5,2) - |63-30|=33
  (13,5,5,2) - |46-30|=16

  Печально так как средняя приспособленность (fitness) потомков оказалась 38.8, а у родителей этот коэффициент равнялся 59.4. Именно в этот момент целесообразнее использовать мутацию, для этого заменим один или более значений на случайное число от 1 до 30.
  Алгоритм будет работать до тех, пор, пока коэффициент выживаемости не будет равен нулю. Т.е. будет решением уравнения.
  Системы с большей популяцией (например, 50 вместо 5-и сходятся к желаемому уровню (0) более быстро и стабильно.

  Код

  На этом простота заканчивается и начинается чудесный C++...
  Класс на C++ требует 5 значений при инициализации: 4 коэффициента и результат. Для вышепривиденного примера это будет выглядеть так: CDiophantine dp(1,2,3,4,30);

  Затем, чтобы решить уравнение, вызовите функцию Solve(), которая возвратит аллель, содержащую решение. Вызовите GetGene(), чтобы получить ген с правильными значениями a, b, c, d. Стандартная процедура main.cpp, использующая этот класс, может быть такой:

  #include "" #include "diophantine.h" void main() { CDiophantine dp(1,2,3,4,30); int ans; ans = dp.Solve(); if (ans == -1) { cout << "No solution found." << endl; } else { gene gn = dp.GetGene(ans); cout << "The solution set to a+2b+3c+4d=30 is:\n"; cout << "a = " << gn.alleles << "." << endl; cout << "b = " << gn.alleles << "." << endl; cout << "c = " << gn.alleles << "." << endl; cout << "d = " << gn.alleles << "." << endl; } }

  Сам класс CDiophantine:

  #include #include #define MAXPOP 25 struct gene { int alleles; int fitness; float likelihood; // Test for equality. operator==(gene gn) { for (int i=0;i<4;i++) { if (gn.alleles[i] != alleles[i]) return false; } return true; } }; class CDiophantine { public: CDiophantine(int, int, int, int, int);// Constructor with coefficients for a,b,c,d. int Solve();// Solve the equation. // Returns a given gene. gene GetGene(int i) { return population[i];} protected: int ca,cb,cc,cd;// The coefficients. int result; gene population;// Population. int Fitness(gene &);// Fitness function. void GenerateLikelihoods(); // Generate likelihoods. float MultInv();// Creates the multiplicative inverse. int CreateFitnesses(); void CreateNewPopulation(); int GetIndex(float val); gene Breed(int p1, int p2); }; CDiophantine::CDiophantine(int a, int b, int c, int d, int res) : ca(a), cb(b), cc(c), cd(d), result(res) {} int CDiophantine::Solve() { int fitness = -1; // Generate initial population. srand((unsigned)time(NULL)); for(int i=0;i 25) break; } temppop[i] = Breed(parent1, parent2);// Create a child. } for(i=0;i

  Статья основана на материалах Википедии и сайта