Что такое Генетические алгоритмы?

В.1.1 Что такое Генетические алгоритмы?

Генетический алгоритм - это модель машинного обучения, поведение которой базируется на принципах процессов эволюции в природе. Это реализуется посредством создания внутри машины популяции индивидуумов представленных хромосомами, а по сути набором цепочек символов, которые аналогичны хромосомам нашей собственной ДНК. Индивидуумы популяции переживают своеобразный процесс эволюции.

Следует отметить, что эволюция (в природе или где-либо еще) - это не целенаправленный процесс. То есть нет никаких доказательств в поддержку утверждению, что цель эволюции - создать человеческий род. И в самом деле, процессы природы похоже сводятся к соперничеству между различными индивидуумами за ресурсы окружающей среды. Одни сражаются лучши, чем другие. Те, кто лучше, имеют больше шансов выжить и распространить дальше свой генетический материал.

В природе мы наблюдаем, что кодирование нашей генетической информации (генома) выполнено таким образом, что результатом бесполого воспроизводства (такого как почкование) обычно являются потомки генетчески идентичные предку. Двуполое же воспроизводство позволяет создавать генетически совершенно других потомков, все еще принадлежащих к той же породе (виду).

На молекулярном уровне происходит следующее (сильно упрощеное представление!): пара хомосом ударяются друг в дружку, обмениваются кусками генетической информации и расходятся в стороны. Это операция рекомбинации, которая в ГА/ГП обычно называется скрещиванием (пересечением), потому что генетический материал двух хромосом пересекается между собой.

Скрещивание происходит в среде где отбор тех, кто будет спариваться, является функцией адекватности (Fitness) индивидуумов, то есть насколько хорош индивидуум при конкуренции в своей среде.

    Some GENETIC ALGORITHMs use a simple function of the fitness  measure
    to   select   individuals   (probabilistically)  to  undergo  genetic
    operations such as crossover or asexual REPRODUCTION (the propagation
    of   genetic  material  unaltered).   This  is  fitness-proportionate
    selection.  Other  implementations  use  a  model  in  which  certain
    randomly  selected  individuals in a subgroup compete and the fittest
    is selected. This is called tournament selection and is the  form  of
    selection we see in nature when stags rut to vie for the privilege of
    mating with a herd of hinds. The two processes that  most  contribute
    to  EVOLUTION are crossover and fitness based selection/reproduction.

....

Назад к содержанию