Генетические алгоритмы

Нейронные сети, являющиеся одним из перспективных направлений исследований в области искусственного интеллекта, были созданы в результате наблюдения за процессами, происходящими в нервной системе человека. Примерно также были «изобретены» и генетические алгоритмы, но наблюдали уже не за нервной системой человека, а за процессом эволюции живых организмов.

Генетические алгоритмы — это одно из направлений исследований в области искусственного интеллекта, занимающееся созданием упрощенных моделей эволюции живых организмов для решения задач оптимизации.

Теория эволюции Дарвина утверждает, что развитие любой биологической особи заключается в целенаправленном изменении себя таким образом, чтобы лучше приспособиться к условиям окружающей среды. Приобретение животными защитной окраски, развитие у человека сложной и разветвленной нервной системы и многое другое – все это результат работы многолетнего процесса эволюции. Говоря языком математики, эволюция природы – это процесс оптимизации живых организмов.

Согласно теории Дарвина, естественный отбор – это основной механизм эволюции. Суть естественного отбора заключается в следующем: более приспособленные биологические особи имеют больше шансов для выживания и размножения, а значит, приносят больше потомства, чем остальные. Через механизмы генетического наследования потомки перенимают от своих родителей основные качества. Таким образом, потомки «сильных» биологических особей также будут более приспособленными по сравнению со своими сверстниками. Все это приводит к увеличению доли приспособленных особей в общей массе вида и спустя несколько сотен поколений общая приспособленность вида увеличится. Именно эта идея и лежит в основе генетических алгоритмов.

Для того, чтобы принцип работы генетических алгоритмов стал более прозрачен, необходимо более подробно остановиться на механизмах генетического наследования. Любая биологическая особь состоит из большого числа клеток, в каждой из которых хранится генетическая информация этой особи. Эта генетическая информация хранится в виде специального набора очень длинных молекул, получившего названия ДНК – дезоксирибонуклеиновой кислоты. Каждая молекула ДНК окружена оболочкой – такое образование называется хромосомой. Хромосомы состоят из генов. Каждый ген кодирует некоторое качество особи, например, цвет глаз или наследственные болезни. Различные значения гена называются его аллелями. При зачатии происходит взаимодействие двух родительских половых клеток, каждая из которых несет ДНК своего хозяина. Как правило, взаимодействие клеток заключается в делении ДНК на две части с последующим обменом этих половинок. Т.е. потомок наследует по половине ДНК от каждого родителя.

Впервые генетический алгоритм был предложен Джоном Холландом в 1975 году в Мичиганском университете. Его заинтересовал тот факт, что эволюционируют не сами живые существа, а хромосомы, из которых они состоят. В дальнейшем Холланд выдвинул несколько гипотез и теорий, помогающих лучше понять природу и принципы работы генетических алгоритмов.

Генетические алгоритмы применяются при разработке программного обеспечения, в системах искусственного интеллекта, оптимизации, искусственных нейронных сетях и в других отраслях знаний.

Следует отметить, что с помощью генетических алгоритмов успешно могут решаться задачи, для которых ранее использовались только нейронные сети.

Сегодня становятся более популярными методы решения задач, основанные на совместном использовании нейронных сетей и генетических алгоритмов.

Это интересно

Смотрите также