進化的アルゴリズム

進化的アルゴリズム（EA）は、複雑な最適化問題を解くために生物進化の原理を利用する、人工知能と 機械学習の魅力的なサブセットである。ダーウィンの自然淘汰にインスパイアされたこのアルゴリズムは、可能な限り最良の結果を見つけるために、候補となる解の集団を繰り返し改良する。単一の解を使用する代わりに、EAは多様な解候補のプールを維持するため、広い探索空間を探索することができ、他の最適化アルゴリズムでよくある問題である、最適でない解で行き詰まることを避けることができる。

進化的アルゴリズムの仕組み

EAの核となるプロセスは、いくつかの重要なステップを経て自然進化を模倣する：

1. 初期化：アルゴリズムは、ランダムな候補解の初期集団を作成することから始まる。
2. フィットネス評価：母集団に含まれる各解は、その解が対象問題をどの程度よく解くかを測定するフィットネス関数を用いて評価される。例えば、コンピュータビジョンモデルをトレーニングする場合、フィットネスはモデルの精度によって測定される。
3. 淘汰：適性」のある個体が選ばれ、次の世代の「親」となる。このステップは「適者生存」に似ている。
4. 繁殖（交配と突然変異）：選択された親が子孫を作る。交叉は2つの親の解の一部を組み合わせて新しい解を作り、突然変異は解に小さなランダムな変化を加える。これらの操作は、集団に新しいバリエーションを導入し、より良い解の探索を促進する。
5. 終了：このサイクルは、満足のいく解が見つかるか、あらかじめ定義された停止基準（世代数など）が満たされるまで、何世代にもわたって繰り返される。

一般的なEAの種類には、遺伝的アルゴリズム（GA）、遺伝的プログラミング、進化戦略（ES）、微分進化（DE）などがある。

実世界での応用

EAは非常に汎用性が高く、探索空間が広かったり、複雑であったり、理解が不十分であったりする問題に取り組むために使用される。

• 機械学習モデルのハイパーパラメータ調整： MLにおける最も一般的なアプリケーションの1つは、最適なハイパーパラメータを見つけることである。 学習率 またはネットワーク・アーキテクチャ)をモデルに使用することができます。Ultralyticsライブラリには Tuner EAを活用して、トレーニングに最適な設定を自動的に見つけるクラス。 ウルトラリティクス YOLO このプロセスについては ハイパーパラメータ調整ガイド.これは、次のような統合を使用してさらに拡張することができます。 レイ・チューン のようなツールで管理された分散実験のためのものである。 ウルトラリティクス・ハブ.
• 設計とエンジニアリングの最適化：EAは、複雑なシステムの最適設計を行うために使用される。有名な例は、NASAがST5宇宙船のアンテナ設計にEAを使用したことである。このアルゴリズムは、人間のエンジニアには直感的ではない、斬新で非常に効率的なアンテナ形状を進化させた。これと同じ原理が、歩行を進化させるロボット工学や、生産ラインを最適化する製造業のAIにも当てはまる。
• ヘルスケアにおけるAI：医療分野では、EAは病院スタッフの疲労を最小限に抑えるためのスケジューリングや、放射線治療計画の最適化といった複雑な作業を支援する。また、特定の治療特性を持つ分子を広大な化学空間から探し出す創薬にも利用されている。

進化的アルゴリズムと関連概念との比較

EAを他の関連するAIパラダイムと区別することは有益である：

• 群知能（SI）：どちらも自然から着想を得た、集団ベースの手法である。しかし、EAは選択、クロスオーバー、突然変異による世代改良に焦点を当てている。これに対してSIは、問題を解決するために1世代内で相互作用する分散型エージェント（鳥の群れやアリのコロニーのような）の集団行動をモデル化する。
• 強化学習（RL）：RLは、1つのエージェントが環境と相互作用し、報酬やペナルティを受け取ることで最適な方針を学習する。一方、EAは母集団ベースの探索手法であり、同じように対話的な環境や明示的な報酬シグナルを必ずしも必要としない。
• 勾配ベースの最適化： 確率的勾配降下（SGD）やAdamのようなアルゴリズムは、モデルパラメータを更新するために損失関数の勾配を計算することに依存しています。EAは勾配がないため、微分不可能な問題や不連続な問題、多くの局所最適を持つ問題に対して非常に効果的です。