Что такое эволюционный алгоритм? Краткое руководство

Абирами Вина

4 мин. чтения

20 июня 2025 г.

Узнайте, как работают эволюционные алгоритмы и как они используются в машинном обучении для оптимизации моделей, решения сложных задач и продвижения в области ИИ.

Жизнь на Земле развивалась миллионы лет, и именно благодаря этому процессу живые существа приспособились выживать и процветать в своей среде обитания. Возьмем, к примеру, жирафов. В течение многих поколений у них развивалась длинная шея, чтобы доставать до листьев на деревьях, где другие животные не могут этого сделать. Это происходит в результате естественного отбора, когда полезные черты становятся все более распространенными, поскольку те, кто обладает ими, имеют больше шансов выжить.

Проще говоря, организмы, которые лучше приспособлены к окружающей среде, имеют больше шансов выжить и передать свои полезные черты потомству. Со временем эти небольшие изменения накапливаются, помогая видам справляться даже с самыми сложными условиями.

Эволюционные алгоритмы (ЭА) относятся к разделу "Машинное обучение". Подобно эволюции, ЭА выбирает лучшие решения из группы, вносит в них небольшие изменения и проверяет, стали ли они лучше. Повторяя этот процесс в течение многих поколений, он находит лучшие решения сложных проблем в различных областях. 

Благодаря своей универсальности эволюционные алгоритмы представляют собой интересную область исследований, и в настоящее время ведутся работы по их применению в таких областях, как машиностроение, медицина и экология. В этой статье мы подробно рассмотрим эволюционные алгоритмы, как они работают и где используются. Давайте начнем! 

Эволюционные алгоритмы объяснены

Эволюционные алгоритмы - это методы оптимизации, которые можно использовать в сфере машинного обучения для поиска наилучшего решения или модели для конкретной задачи. Обычно они начинают с группы потенциальных решений и работают над их улучшением в течение многих итераций в зависимости от того, насколько хорошо они решают задачу.

Например, представьте, что вы пытаетесь разработать самый экономичный автомобиль. Алгоритм начинает с различных вариантов дизайна автомобиля, тестирует каждый из них, чтобы определить, насколько он хорош, а затем постепенно улучшает дизайн, комбинируя лучшие характеристики и внося небольшие изменения в течение многих раундов, пока не найдет наилучший возможный дизайн.

Существует несколько типов эволюционных алгоритмов, каждый из которых имеет свой собственный способ представления и улучшения решений, но все они следуют этому основному подходу. Вот некоторые распространенные типы эволюционных алгоритмов:

  • Генетические алгоритмы: В этом типе эволюционных алгоритмов решения представлены в виде простых закодированных строк, например, последовательностей чисел или символов. Улучшение происходит путем смешивания частей двух хороших решений (подобно объединению признаков родителей) и внесения небольших случайных изменений для создания новых вариаций.
  • Генетическое программирование: Оно ориентировано на построение решений в виде древовидных структур. Это особенно полезно, когда решение требует последовательности шагов или инструкций.
  • Стратегии эволюции: Здесь основное внимание уделяется изучению того, насколько большими или маленькими должны быть изменения при обновлении решений. Это помогает алгоритму эффективнее улучшать свои результаты с течением времени.
  • Дифференциальная эволюция: При таком подходе новые решения образуются путем комбинирования частей различных существующих решений. Он особенно хорошо подходит для задач, в которых ответами являются числа, которые могут постоянно меняться.

Понимание того, как работают эволюционные алгоритмы

Эволюционные алгоритмы используют итерационный процесс для поиска наилучшего решения проблемы. Это можно сравнить с тем, как природа совершенствует виды в течение нескольких поколений, где каждый цикл помогает улучшить популяцию. 

Хотя существуют различные типы эволюционных алгоритмов, в целом они следуют следующим основным этапам:

  • Инициализация: Алгоритм начинает работу с генерации начального набора возможных решений. Это формирует отправную точку для эволюционного процесса
  • Оценка пригодности: Каждое решение оценивается с помощью функции пригодности, которая измеряет, насколько хорошо оно решает проблему. Решения, которые работают лучше, получают более высокие баллы и имеют больше шансов быть выбранными для следующих шагов.
  • Размножение: Новые решения создаются с помощью двух основных методов: кроссинговера и мутации. Кроссинговер объединяет признаки двух родительских решений, а мутация вносит небольшие случайные изменения, чтобы исследовать новые возможности.
  • Замена: Вновь созданные решения заменяют некоторые или все старые решения. На этом этапе определяется, какие решения выживут и перейдут в следующее поколение.
  • Прекращение: Процесс воспроизведения и замены продолжается до тех пор, пока не будет выполнено условие остановки. Это может быть достижение заданного количества итераций, достижение удовлетворительного уровня пригодности, отсутствие дальнейших улучшений или достижение пределов вычислений.
Рис. 1. Взгляд на то, как работают эволюционные алгоритмы. Изображение автора.

Обзор приложений эволюционных алгоритмов

Теперь, когда мы лучше понимаем, что такое эволюционные алгоритмы и как они работают, давайте рассмотрим некоторые из их реальных применений в различных отраслях.

Биоинспирированные алгоритмы, используемые на ветряных электростанциях

Одним из наиболее важных аспектов производства энергии ветра является размещение ветряных турбин. Эффективность ветропарка может существенно меняться в зависимости от расположения турбин относительно друг друга и ветровых условий. Традиционные методы проектирования часто не справляются со многими внешними переменными.

Эволюционные алгоритмы - отличный способ придумать и протестировать множество различных схем ветряных электростанций. Они учитывают такие факторы, как характер ветра, типы турбин и доступные земельные участки, чтобы найти наилучшую схему. С каждым раундом испытаний проект становится все лучше, что позволяет получать больше энергии, снижать затраты и лучше использовать землю. После нескольких итераций окончательный проект может давать больше энергии, чем сделанный вручную.

Рис. 2. Ветряная электростанция.

Методы оптимизации при проектировании автомобилей

Создание безопасных, экономичных и доступных автомобилей - один из главных приоритетов для современных автопроизводителей. Эволюционные алгоритмы могут помочь ускорить этот процесс, тестируя множество вариантов дизайна и постепенно улучшая их, чтобы найти лучший. Это поможет производителям найти оптимальный баланс между производительностью и эффективностью.

Интересным примером является использование эволюционных алгоритмов для проектирования основной конструкции автомобиля, известной как "кузов в белом" (BIW). Главная цель в этом процессе проектирования - снизить вес кузова, сохранив при этом его прочность и долговечность. 

Генетические алгоритмы могут исследовать различные варианты конструкций с незначительными изменениями. Затем эти конструкции тестируются с учетом таких факторов, как прочность, вес, долговечность и нормативные стандарты, чтобы определить наилучший вариант.

Рис. 3. Структура конструкции "кузов в белом" автомобиля(источник).

Эволюционные стратегии в составлении расписания в больницах

Исследователи активно изучают, как эволюционные алгоритмы могут помочь в здравоохранении, например, в составлении расписания работы персонала больниц, улучшении планов лечения и открытии новых лекарств. Эти алгоритмы хорошо работают, потому что они могут обрабатывать большие объемы данных и учитывать такие вещи, как усталость и стресс.

Например, генетические алгоритмы были опробованы для улучшения планирования работы медсестер в больницах. В одном интересном исследовании использовалось сочетание генетических алгоритмов и методов локального поиска для составления расписаний, снижающих усталость медсестер. Результаты показали снижение усталости на 10 % и ускорили процесс составления расписания на 98 %, сократив время с более часа до чуть более минуты.

Рис. 4. Составление расписания вручную и с помощью генетического алгоритма (ГА)(источник).

Роль эволюционных методов в компьютерном зрении

Помимо машинного обучения, эволюционные алгоритмы могут применяться в таких областях, как компьютерное зрение - область искусственного интеллекта, позволяющая машинам интерпретировать и анализировать визуальные данные, такие как изображения и видео. Текущие исследования изучают их потенциал в таких задачах, как сегментация изображений, обнаружение объектов и извлечение признаков.

Эти алгоритмы работают путем тестирования множества возможных решений и выбора лучших из них, что делает их гибкими и способными работать со сложными и разнообразными визуальными данными. Например, исследователи использовали эволюционные алгоритмы для улучшения систем искусственного интеллекта, которые анализируют медицинские изображения, например рентгеновские снимки грудной клетки. 

Эти системы искусственного интеллекта, известные как сверточные нейронные сети (CNN), действуют подобно экспертам-рентгенологам, сканируя изображения, чтобы обнаружить признаки таких заболеваний, как COVID-19. Эволюционный алгоритм помогает автоматически разрабатывать и настраивать структуру и параметры CNN, тестировать множество версий, сохранять лучшие и постепенно создавать более точные модели. Этот процесс приводит к созданию инструментов ИИ, которые могут помочь врачам быстрее и точнее диагностировать COVID-19.

Плюсы и минусы эволюционных алгоритмов

Вот некоторые из ключевых преимуществ, которые дают эволюционные алгоритмы:

  • Возможность глобального поиска: Эволюционные алгоритмы исследуют множество областей пространства решений одновременно, что снижает вероятность застревания в плохих решениях.
  • Устойчивость: В неопределенной и меняющейся среде случайность эволюционного алгоритма и разнообразие решений помогают системе сохранять стабильную производительность.
  • Гибкость: Эволюционные алгоритмы можно настроить на решение самых разных задач, изменив способ представления решений и способ оценки успеха.

Хотя эти алгоритмы имеют множество преимуществ, важно также знать об их ограничениях. Вот некоторые общие недостатки эволюционных алгоритмов:

  • Вычислительные затраты: Многократная оценка множества возможных решений может потребовать мощных и дорогих вычислительных ресурсов, что делает их медленными или дорогостоящими для некоторых приложений.
  • Чувствительность к параметрам: Успех эволюционных алгоритмов часто во многом зависит от правильного выбора начальных параметров, таких как размер популяции, скорость мутации и методы отбора. Неправильный выбор может негативно сказаться на производительности.
  • Медленная сходимость: Для улучшения решения может потребоваться много итераций, особенно при решении очень сложных задач, что может привести к увеличению времени работы по сравнению с другими методами.
  • Чувствительность фитнес-функции: Плохой дизайн фитнес-функции может привести к тому, что алгоритмы будут использовать недостатки, а не решать поставленную задачу, вводя разработчиков в заблуждение относительно реальной производительности.

Основные выводы

Эволюционные алгоритмы - отличный вариант для решения сложных задач, с которыми другие методы могут справиться с трудом. Исследования показали, что они постепенно совершенствуются в процессе итераций и могут адаптироваться к самым разным задачам. Ожидается, что по мере развития искусственного интеллекта эти алгоритмы будут играть все большую роль в разработке интеллектуальных, эффективных и самообучающихся технологий в самых разных областях применения.

Присоединяйтесь к нашему растущему сообществу и ознакомьтесь с ресурсами по ИИ в нашем репозитории GitHub. Изучите различные области применения компьютерного зрения в сельском хозяйстве и ИИ в логистике на наших страницах решений. Узнайте о наших вариантах лицензирования, чтобы начать работу над проектами в области компьютерного зрения.

Давайте вместе построим будущее
искусственного интеллекта!

Начните свое путешествие в будущее машинного обучения

Начните бесплатно
Ссылка копируется в буфер обмена