Что такое эволюционный алгоритм? Краткое руководство

Жизнь на Земле развивалась на протяжении миллионов лет, и именно благодаря этому процессу живые существа приспособились выживать и процветать в своей среде. Возьмем, к примеру, жирафов. У них на протяжении многих поколений развивались длинные шеи, чтобы дотягиваться до листьев высоко на деревьях, куда другие животные не могут добраться. Это обусловлено естественным отбором, когда полезные черты становятся более распространенными, поскольку те, у кого они есть, с большей вероятностью выживут.

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 (EA) подпадают под общий термин «Машинное обучение». Подобно эволюции, EA выбирает лучшие решения из группы, вносит небольшие изменения и проверяет, улучшают ли эти изменения ситуацию. Повторяя этот процесс на протяжении многих поколений, он находит лучшие решения сложных проблем в различных областях. 

Благодаря своей универсальности эволюционные алгоритмы являются интересной областью исследований, и в настоящее время проводятся исследования, направленные на их применение в таких областях, как инженерия, медицина и науки об окружающей среде. В этой статье мы подробнее рассмотрим эволюционные алгоритмы, как они работают и где используются. Давайте начнем! 

Эволюционные алгоритмы: объяснение

Эволюционные алгоритмы — это оптимизационные методы, которые можно использовать в области машинного обучения для поиска наилучшего возможного решения или модели для данной задачи. Обычно они начинаются с группы потенциальных решений и работают над их улучшением на протяжении многих итераций, основываясь на том, насколько хорошо они решают проблему.

Например, представьте, что вы пытаетесь спроектировать самый экономичный автомобиль. Алгоритм начинает с множества конструкций автомобилей, тестирует каждую, чтобы увидеть, насколько хорошо она работает, а затем постепенно улучшает конструкции, объединяя лучшие характеристики и внося небольшие корректировки в течение многих раундов, пока не найдет наилучшую возможную конструкцию.

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 эволюционного алгоритма решения представлены в виде простых закодированных строк, таких как последовательности чисел или символов. Улучшение происходит путем смешивания частей двух хороших решений (аналогично объединению признаков от родителей) и внесения небольших случайных изменений для создания новых вариаций.

• Генетическое программирование: Оно фокусируется на построении 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 более эффективно улучшать свои результаты с течением времени.

• Дифференциальная эволюция: При таком подходе новые решения формируются путем объединения частей различных существующих решений. Он особенно хорошо работает для задач, в которых ответы представляют собой числа, которые могут непрерывно изменяться.

Понимание принципов работы эволюционных алгоритмов

Эволюционные алгоритмы используют итеративный процесс для поиска наилучшего решения проблемы. Это можно представить как способ, которым природа совершенствует виды на протяжении поколений, где каждый цикл помогает улучшить популяцию. 

Хотя существуют различные типы эволюционных алгоритмов, они обычно следуют этим ключевым шагам:

• Инициализация: Алгоритм начинается с генерации начального набора возможных решений. Это формирует отправную точку для эволюционного процесса.

• Оценка пригодности: Каждое решение оценивается с использованием 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.

• Воспроизведение: Новые решения создаются двумя основными методами: кроссовер и мутация. Кроссовер объединяет признаки из двух родительских решений, в то время как мутация вносит небольшие случайные изменения для изучения новых возможностей.

• Замена: Недавно созданные решения заменяют некоторые или все старые решения. Этот шаг определяет, какие решения выживут и перейдут к следующему поколению.

• Прекращение: Процесс воспроизводства 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 вычислительных ограничений.

‍

Обзор применения эволюционных алгоритмов

Теперь, когда у нас есть лучшее понимание того, что такое эволюционные алгоритмы и как они работают, давайте рассмотрим некоторые примеры их реального применения в различных отраслях.

Био-вдохновленные алгоритмы, используемые на ветряных электростанциях

Одним из наиболее важных аспектов производства ветровой энергии является размещение ветряных турбин. Эффективность ветряной электростанции может значительно варьироваться в зависимости от того, как турбины расположены по отношению друг к другу и к ветровым условиям. Традиционные методы проектирования часто не справляются с множеством внешних переменных.

Эволюционные алгоритмы — отличный способ разработки и тестирования множества различных схем расположения ветряных электростанций. Они учитывают такие факторы, как характер ветра, типы турбин и доступную землю, чтобы найти оптимальную конфигурацию. С каждым раундом тестирования конструкция улучшается, что приводит к увеличению выработки энергии, снижению затрат и более эффективному использованию земли. После нескольких итераций окончательный проект может обеспечить более высокую выработку энергии, чем проект, созданный вручную.

‍

Методы оптимизации в проектировании транспортных средств

Проектирование безопасных, экономичных и доступных автомобилей является ключевым приоритетом для современных автопроизводителей. Эволюционные алгоритмы могут помочь ускорить этот процесс, тестируя множество вариантов конструкции и постепенно улучшая их для поиска наилучшего. Это может помочь производителям найти оптимальный баланс между производительностью и эффективностью.

Интересным примером является использование эволюционных алгоритмов для проектирования основной структуры автомобиля, известной как кузов в белом цвете (BIW). Основная цель этого процесса проектирования – уменьшить вес кузова, сохранив при этом его прочность и долговечность. 

Генетические алгоритмы могут исследовать различные структурные вариации с незначительными изменениями. Затем эти проекты тестируются на основе таких факторов, как прочность, вес, долговечность и нормативные стандарты, чтобы определить лучший вариант.

‍

Эволюционные стратегии в планировании работы больниц

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

Например, генетические алгоритмы были протестированы для улучшения составления графиков работы медсестер в больницах. В одном интересном исследовании использовалась комбинация генетических алгоритмов и методов локального поиска для создания графиков, снижающих утомляемость медсестер. Результаты показали снижение утомляемости на 10% и ускорили процесс составления графиков на 98%, сократив время с более чем часа до чуть более минуты.

‍

Роль эволюционных методов в компьютерном зрении

Помимо приложений машинного обучения, эволюционные алгоритмы также могут использоваться в таких областях, как компьютерное зрение — область искусственного интеллекта, которая позволяет 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, тестируя множество возможных решений и выбирая лучшие из них, что делает их гибкими и способными обрабатывать сложные и разнообразные визуальные данные. Например, исследователи использовали эволюционные алгоритмы для улучшения AI-систем, которые анализируют медицинские изображения, такие как рентгеновские снимки грудной клетки. 

Эти AI-системы, известные как сверточные нейронные сети (CNN), действуют как опытные рентгенологи, сканируя изображения для выявления признаков таких заболеваний, как COVID-19. Эволюционный алгоритм помогает, автоматически проектируя и настраивая структуру и параметры CNN, тестируя множество версий, сохраняя лучшие результаты и постепенно создавая более точные модели. Этот процесс приводит к созданию AI-инструментов, которые могут помочь врачам быстрее и точнее диагностировать COVID-19.

Плюсы и минусы эволюционных алгоритмов

Вот некоторые из ключевых преимуществ, которые предлагают эволюционные алгоритмы:

• Глобальная поисковая способность: Эволюционные алгоритмы исследуют множество частей пространства решений одновременно, что снижает вероятность застревания в плохих решениях.
  ‍
• Надежность: В неопределенных и изменяющихся средах случайность и разнообразие решений эволюционного алгоритма помогают системе поддерживать стабильную производительность.
  ‍
• Гибкость: Эволюционные алгоритмы можно настроить для хорошей работы над многими различными типами задач, изменив способ представления решений и способ измерения успеха.

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

• Вычислительные затраты: Многократная оценка множества возможных решений может потребовать мощных и дорогостоящих вычислительных ресурсов, что делает их медленными или дорогостоящими для некоторых приложений.
  ‍
• Чувствительность к параметрам: Успех эволюционных алгоритмов часто сильно зависит от выбора правильных начальных настроек, таких как размер популяции, скорость мутации и методы отбора. Неудачный выбор может ухудшить производительность.
  ‍
• Медленная сходимость: Им может потребоваться много итераций для улучшения решений, особенно для очень сложных задач, что может привести к увеличению времени выполнения по сравнению с другими методами.
  ‍
• Чувствительность функции пригодности: Плохое проектирование функции пригодности может привести к тому, что алгоритмы будут использовать недостатки, а не решать предполагаемую проблему, вводя разработчиков в заблуждение относительно фактической производительности.

Основные выводы

Эволюционные алгоритмы — отличный вариант для решения сложных задач, с которыми другие методы могут столкнуться. Исследования показали, что они постепенно улучшаются посредством итераций и могут адаптироваться к широкому спектру задач. Ожидается, что по мере того, как ИИ продолжает развиваться, эти алгоритмы будут играть еще большую роль в разработке интеллектуальных, эффективных и самообучающихся технологий во многих различных приложениях.

Присоединяйтесь к нашему растущему сообществу и посетите наш репозиторий GitHub с ресурсами по ИИ. Изучите различные применения компьютерного зрения в сельском хозяйстве и ИИ в логистике на страницах с нашими решениями. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования, чтобы начать свои проекты в области компьютерного зрения.