Cos'è un algoritmo evolutivo? Una guida rapida

Abirami Vina

4 minuti di lettura

20 giugno 2025

Scoprite come funzionano gli algoritmi evolutivi e come vengono utilizzati nell'apprendimento automatico per ottimizzare i modelli, risolvere problemi complessi e guidare i progressi dell'IA.

La vita sulla Terra si è evoluta nel corso di milioni di anni ed è attraverso questo processo che gli esseri viventi si sono adattati per sopravvivere e prosperare nei loro ambienti. Prendiamo ad esempio le giraffe. Nel corso di molte generazioni hanno sviluppato un collo lungo per raggiungere le foglie in alto sugli alberi, dove altri animali non possono farlo. Ciò è dovuto alla selezione naturale, in base alla quale i tratti utili diventano più comuni perché chi li possiede ha maggiori probabilità di sopravvivere.

In poche parole, gli organismi che si adattano meglio all'ambiente circostante hanno maggiori possibilità di sopravvivere e di trasmettere i loro tratti utili alla prole. Nel tempo, questi piccoli cambiamenti si sommano e aiutano le specie a gestire anche le condizioni più difficili.

Gli algoritmi evolutivi (EA) rientrano nel termine ombrello di "Machine Learning". Proprio come l'evoluzione, gli EA scelgono le soluzioni migliori da un gruppo, apportano piccole modifiche e verificano se tali modifiche migliorano le cose. Ripetendo questo processo per molte generazioni, trova le soluzioni migliori a problemi complessi in vari campi. 

Grazie alla loro versatilità, gli algoritmi evolutivi rappresentano un'interessante area di ricerca, con studi in corso volti ad applicarli a campi come l'ingegneria, la medicina e le scienze ambientali. In questo articolo daremo uno sguardo più approfondito agli algoritmi evolutivi, al loro funzionamento e al loro utilizzo. Iniziamo! 

Gli algoritmi evolutivi spiegati

Gli algoritmi evolutivi sono tecniche di ottimizzazione che possono essere utilizzate nell'ambito dell'apprendimento automatico per trovare la migliore soluzione o modello possibile per un determinato compito. In genere partono da un gruppo di soluzioni potenziali e lavorano per migliorarle nel corso di molte iterazioni in base alla loro capacità di risolvere il problema.

Immaginiamo, ad esempio, di cercare di progettare l'auto più efficiente dal punto di vista dei consumi. L'algoritmo inizia con una serie di progetti di auto, testa ciascuno di essi per verificarne le prestazioni e poi migliora gradualmente i progetti combinando le caratteristiche migliori e apportando piccoli aggiustamenti nel corso di molti round, fino a trovare il miglior progetto possibile.

Esistono diversi tipi di algoritmi evolutivi, ognuno con un proprio modo di rappresentare e migliorare le soluzioni, ma tutti seguono questo approccio di base. Ecco alcuni tipi comuni di algoritmi evolutivi:

  • Algoritmi genetici: In questo tipo di algoritmo evolutivo, le soluzioni sono rappresentate come semplici stringhe codificate, come sequenze di numeri o simboli. Il miglioramento avviene mescolando parti di due soluzioni valide (simile alla combinazione di tratti dei genitori) e apportando piccole modifiche casuali per creare nuove variazioni.
  • Programmazione genetica: Si concentra sulla costruzione di soluzioni come strutture ad albero. È particolarmente utile quando la soluzione richiede una sequenza di passi o istruzioni.
  • Strategie di evoluzione: In questo caso, l'attenzione si concentra sull'apprendimento di quanto grandi o piccole debbano essere le modifiche quando si aggiornano le soluzioni. Questo aiuta l'algoritmo a migliorare i suoi risultati in modo più efficiente nel tempo.
  • Evoluzione differenziale: Con questo approccio, le nuove soluzioni si formano combinando parti di diverse soluzioni esistenti. Funziona particolarmente bene per i problemi in cui le risposte sono numeri che possono variare continuamente.

Comprendere il funzionamento degli algoritmi evolutivi

Gli algoritmi evolutivi utilizzano un processo iterativo per trovare la soluzione migliore a un problema. Si può pensare che sia il modo in cui la natura perfeziona le specie nel corso delle generazioni, dove ogni ciclo contribuisce a migliorare la popolazione. 

Sebbene esistano diversi tipi di algoritmi evolutivi, essi seguono generalmente questi passaggi chiave:

  • Inizializzazione: L'algoritmo inizia generando un insieme iniziale di possibili soluzioni. Questo costituisce il punto di partenza del processo evolutivo.
  • Valutazione del fitness: Ogni soluzione viene valutata utilizzando una funzione di fitness che misura la sua capacità di risolvere il problema. Le soluzioni più performanti ricevono punteggi più alti e hanno maggiori possibilità di essere scelte per le fasi successive.
  • Riproduzione: Le nuove soluzioni vengono create attraverso due metodi principali: il crossover e la mutazione. Il crossover combina le caratteristiche delle soluzioni di due genitori, mentre la mutazione introduce piccoli cambiamenti casuali per esplorare nuove possibilità.
  • Sostituzione: Le nuove soluzioni create sostituiscono alcune o tutte le soluzioni più vecchie. Questa fase determina quali soluzioni sopravvivono e passano alla generazione successiva.
  • Terminazione: Il processo di riproduzione e sostituzione continua finché non viene soddisfatta una condizione di arresto. Questa condizione può essere il raggiungimento di un determinato numero di iterazioni, il raggiungimento di un livello di fitness soddisfacente, l'assenza di ulteriori miglioramenti o il raggiungimento di limiti computazionali.
Figura 1. Uno sguardo al funzionamento degli algoritmi evolutivi. Immagine dell'autore.

Uno sguardo alle applicazioni degli algoritmi evolutivi

Ora che abbiamo capito meglio cosa sono e come funzionano gli algoritmi evolutivi, vediamo alcune delle loro applicazioni reali in diversi settori.

Algoritmi bio-ispirati utilizzati nelle centrali elettriche a mulino a vento

Uno degli aspetti più critici della generazione di energia eolica è il posizionamento delle turbine. L'efficienza di un parco eolico può variare in modo significativo in base al posizionamento delle turbine e alle condizioni del vento. I metodi di progettazione tradizionali spesso faticano a gestire le numerose variabili esterne coinvolte.

Gli algoritmi evolutivi sono un ottimo modo per ideare e testare diversi layout di parchi eolici. Esaminano elementi come l'andamento del vento, i tipi di turbine e il terreno disponibile per trovare la configurazione migliore. A ogni serie di test, il progetto migliora, consentendo di ottenere più energia, costi inferiori e un migliore utilizzo del territorio. Dopo diverse iterazioni, il progetto finale può fornire una produzione energetica migliore di quella realizzata manualmente.

Figura 2. Una centrale elettrica a mulini a vento.

Tecniche di ottimizzazione nella progettazione dei veicoli

Progettare automobili sicure, efficienti dal punto di vista dei consumi e convenienti è una priorità fondamentale per le case automobilistiche di oggi. Gli algoritmi evolutivi possono contribuire ad accelerare questo processo, testando molte opzioni di progettazione e migliorandole gradualmente per trovare la migliore. In questo modo i produttori possono trovare il miglior equilibrio tra prestazioni ed efficienza.

Un esempio interessante è l'uso di algoritmi evolutivi per progettare la struttura centrale del veicolo, nota come Body-in-White (BIW). L'obiettivo principale di questo processo di progettazione è ridurre il peso della carrozzeria mantenendo la stessa durata e resistenza. 

Gli algoritmi genetici possono esplorare diverse varianti strutturali con modifiche minime. Questi progetti vengono poi testati in base a fattori quali la resistenza, il peso, la durata e gli standard normativi per identificare l'opzione migliore.

Figura 3. Struttura del design Body-in-White di un veicolo(fonte).

Strategie evolutive nella programmazione ospedaliera

I ricercatori stanno studiando attivamente come gli algoritmi evolutivi possano essere utili nel settore sanitario, ad esempio per la programmazione del personale ospedaliero, il miglioramento dei piani di trattamento e la scoperta di nuovi farmaci. Questi algoritmi funzionano bene perché sono in grado di gestire grandi quantità di dati e di considerare aspetti come la fatica e lo stress.

Ad esempio, gli algoritmi genetici sono stati testati per migliorare la programmazione degli infermieri negli ospedali. Uno studio affascinante ha utilizzato un mix di algoritmi genetici e tecniche di ricerca locale per creare programmi che riducono l'affaticamento degli infermieri. I risultati hanno mostrato una diminuzione del 10% della fatica e hanno reso il processo di programmazione più veloce del 98%, riducendo il tempo da oltre un'ora a poco più di un minuto.

Figura 4. Schedatura manuale vs. algoritmo genetico (GA)(fonte).

Il ruolo delle tecniche evolutive nella computer vision

Oltre alle applicazioni di apprendimento automatico, gli algoritmi evolutivi possono essere utilizzati anche in aree come la computer vision, il campo dell'IA che consente alle macchine di interpretare e analizzare dati visivi come immagini e video. La ricerca in corso esplora il loro potenziale in compiti come la segmentazione delle immagini, il rilevamento di oggetti e l'estrazione di caratteristiche.

Questi algoritmi funzionano testando molte soluzioni possibili e selezionando le migliori, il che li rende flessibili e in grado di gestire dati visivi complessi e vari. Ad esempio, i ricercatori hanno utilizzato gli algoritmi evolutivi per migliorare i sistemi di intelligenza artificiale che analizzano immagini mediche come le radiografie del torace. 

Questi sistemi di intelligenza artificiale, noti come reti neurali convoluzionali (CNN), agiscono come esperti radiologi, scansionando le immagini per individuare i segni di malattie come la COVID-19. L'algoritmo evolutivo aiuta a progettare e perfezionare automaticamente la struttura e le impostazioni della CNN, testando molte versioni, mantenendo le migliori e creando gradualmente modelli più accurati. Questo processo porta a strumenti di intelligenza artificiale che possono aiutare i medici a diagnosticare la COVID-19 in modo più rapido e accurato.

Pro e contro degli algoritmi evolutivi

Ecco alcuni dei principali vantaggi offerti dagli algoritmi evolutivi:

  • Capacità di ricerca globale: Gli algoritmi evolutivi esplorano simultaneamente molte parti dello spazio delle soluzioni, riducendo la probabilità di rimanere bloccati in soluzioni scadenti.
  • Robustezza: In ambienti incerti e mutevoli, la casualità e le diverse soluzioni dell'algoritmo evolutivo aiutano il sistema a mantenere prestazioni costanti.
  • Flessibilità: Gli algoritmi evolutivi possono essere adattati per funzionare bene su molti tipi diversi di problemi, cambiando il modo in cui le soluzioni vengono rappresentate e il modo in cui viene misurato il successo.

Sebbene questi algoritmi presentino molti vantaggi, è anche importante essere consapevoli dei loro limiti. Ecco alcuni svantaggi comuni degli algoritmi evolutivi:

  • Costo computazionale: Valutare ripetutamente molte soluzioni possibili può richiedere risorse di calcolo potenti e costose, rendendole lente o costose per alcune applicazioni.
  • Sensibilità ai parametri: Il successo degli algoritmi evolutivi dipende spesso dalla scelta delle giuste impostazioni iniziali, come la dimensione della popolazione, il tasso di mutazione e i metodi di selezione. Scelte sbagliate possono compromettere le prestazioni.
  • Convergenza lenta: Possono richiedere molte iterazioni per migliorare le soluzioni, soprattutto per problemi molto complessi, il che può portare a tempi di esecuzione più lunghi rispetto ad altri metodi.
  • Sensibilità della funzione di fitness: Una cattiva progettazione della funzione di fitness può indurre gli algoritmi a sfruttare i difetti anziché risolvere il problema previsto, ingannando gli sviluppatori sulle prestazioni effettive.

Punti di forza

Gli algoritmi evolutivi sono un'ottima opzione per risolvere problemi difficili che altri metodi potrebbero faticare a gestire. La ricerca ha dimostrato che migliorano gradualmente attraverso l'iterazione e possono adattarsi a un'ampia varietà di compiti. Con il continuo progresso e l'evoluzione dell'intelligenza artificiale, si prevede che questi algoritmi giocheranno un ruolo ancora più importante nello sviluppo di tecnologie intelligenti, efficienti e in grado di autoapprendere in molte applicazioni diverse.

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