Зміст:
Визначення - Що означає генетичний алгоритм?
Генетичний алгоритм - це евристичний метод пошуку, який використовується у штучному інтелекті та обчислювальній техніці. Він використовується для пошуку оптимізованих рішень для пошуку проблем на основі теорії природного відбору та еволюційної біології. Генетичні алгоритми відмінно підходять для пошуку через великі та складні набори даних. Вони вважаються здатними знаходити розумні рішення складних питань, оскільки вони дуже здатні вирішувати необмежені та обмежені питання оптимізації.
Техопедія пояснює генетичний алгоритм
Генетичний алгоритм використовує методи, натхненні з еволюційної біології, такі як відбір, мутація, успадкування та рекомбінація для вирішення проблеми. Найпоширеніший метод генетичних алгоритмів полягає у створенні групи осіб випадковим чином із даної популяції. Утворені таким чином особи оцінюються за допомогою функції оцінювання, яку надає програміст. Потім особам надається оцінка, яка побічно підкреслює пристосованість до даної ситуації. Кращі дві особини потім використовуються для створення одного або декількох потомства, після чого на потомстві робляться випадкові мутації. Залежно від потреб заявки, процедура триває до тих пір, поки не буде прийнято прийнятне рішення або поки не пройде певна кількість поколінь.
Генетичний алгоритм відрізняється від класичного алгоритму оптимізації на основі похідних двома способами:
- Генетичний алгоритм генерує сукупність точок у кожній ітерації, тоді як класичний алгоритм генерує одну точку на кожній ітерації.
- Генетичний алгоритм вибирає наступну сукупність шляхом обчислення за допомогою генераторів випадкових чисел, тоді як класичний алгоритм вибирає наступну точку шляхом детермінованих обчислень.
У порівнянні з традиційним штучним інтелектом генетичний алгоритм дає багато переваг. Він більш надійний і схильний до поломки через незначні зміни входів або через наявність шуму. Що стосується інших методів оптимізації, таких як praxis, лінійне програмування, евристичний, перший або вширший, генетичний алгоритм може забезпечити кращі та більш значні результати при пошуку великих мультимодальних просторів станів, великих просторів станів або n-мірних поверхонь.
Генетичні алгоритми широко застосовуються у багатьох сферах, таких як робототехніка, автомобільне проектування, оптимізована маршрутизація телекомунікацій, інженерний дизайн та комп'ютерний молекулярний дизайн.
