進化的アルゴリズム

進化的アルゴリズム（EA）は、生物学的進化の原理を使用して複雑な最適化問題を解決する、人工知能と機械学習の魅力的なサブセットです。ダーウィンの自然淘汰に触発されたこれらのアルゴリズムは、可能な限り最良の結果を見つけるために、候補ソリューションの集団を反復的に改良します。EAは、単一のソリューションを使用する代わりに、潜在的な答えの多様なプールを維持し、広い探索空間を探索し、他の最適化アルゴリズムで一般的な問題である、準最適なソリューションに陥るのを防ぎます。

進化的アルゴリズムの仕組み

EAのコアプロセスは、いくつかの重要なステップを通じて自然進化を模倣しています。

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開始します。
2. 適合度評価: 母集団内の各ソリューションは、ターゲット問題をどれだけうまく解決するかを測定する適合度関数を使用して評価されます。たとえば、コンピュータビジョンモデルのトレーニングでは、適合度はモデルの精度によって測定できます。
3. 選択: 次世代の「親」となる個体は、最も「適合した」個体から選ばれます。このステップは「適者生存」に類似しています。
4. 繁殖（交叉と突然変異）: 選択された親が子を作成します。交叉は、2つの親ソリューションの一部を組み合わせて新しいソリューションを作成し、突然変異は、ソリューションに小さなランダムな変更を加えます。これらの操作は、集団に新しいバリエーションを導入し、より良いソリューションの探索を促進します。
5. 終了: このサイクルは、満足のいくソリューションが見つかるか、事前定義された停止基準（世代数など）が満たされるまで、多くの世代にわたって繰り返されます。

EAの一般的な種類には、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）、および差分進化（DE）などがあります。

実際のアプリケーション

EAは非常に汎用性が高く、探索空間が広く、複雑で、十分に理解されていない問題に取り組むために使用されます。

• 機械学習モデルのハイパーパラメータチューニング: MLで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（ 学習率 またはモデルのネットワークアーキテクチャ）を調整します。Ultralyticsライブラリには、 Tuner EAsを活用して、学習に最適な設定を自動的に見つけるクラス Ultralytics YOLO モデル、詳細については 詳細については、ハイパーパラメータチューニングのガイド。これは、 Ray Tune 分散実験を管理するために、以下のようなツールが用いられます。 Ultralytics HUB.
• 設計およびエンジニアリングの最適化: EAは、複雑なシステムの最適な設計を作成するために使用されます。有名な例は、NASAのST5宇宙船のアンテナを設計するためのEAの使用です。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ました。この同じ原理は、歩行を進化させるためのロボット工学や、生産ラインを最適化するための製造業におけるAIにも適用されます。
• 医療におけるAI: 医学では、EAは、疲労を最小限に抑えるための病院スタッフのスケジューリングや、放射線療法の計画の最適化などの複雑なタスクを支援します。また、特定の治療特性を持つ分子について広大な化学空間を検索するために、創薬にも使用されます。

進化アルゴリズムと関連概念の比較

EAを他の関連するAIパラダイムと区別すると役立ちます。

• Swarm Intelligence (SI): 群知能（SI）と進化的アルゴリズム（EA）はどちらも、自然に着想を得た個体群ベースの手法です。ただし、EAは、選択、交叉、および突然変異による世代的な改善に焦点を当てています。対照的に、SIは、問題を解決するために単一の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など）の集合的な行動をモデル化します。
• 強化学習（RL）: RLは、単一のエージェントが環境と相互作用し、報酬またはペナルティを受け取ることで最適な方策を学習するものです。一方、EAは個体群ベースの探索手法であり、必ずしもインタラクティブな環境や、同様の明示的な報酬シグナルを必要としません。
• Gradient-Based Optimization（勾配に基づく最適化）: Stochastic Gradient Descent（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は勾配を使用しないため、微分不可能、不連続、または多くの局所最適解を持つ問題に非常に効果的です。