Эволюционные алгоритмы

Как работают эволюционные алгоритмы

Основной процесс эволюционного алгоритма обычно включает в себя следующие шаги, имитирующие биологическую эволюцию:

1. Инициализация: Популяция решений-кандидатов (часто называемых особями или хромосомами) генерируется, обычно случайным образом, в пространстве поиска.
2. Оценка пригодности: Каждое решение в популяции оценивается с помощью функции пригодности (подобной функции потерь), которая измеряет его качество или то, насколько хорошо оно решает поставленную задачу.
3. Выбор: Решения отбираются на основе оценки их пригодности. Подходящие решения имеют более высокую вероятность быть выбранными, чтобы передать свои характеристики следующему поколению, имитируя принцип "выживает сильнейший". Существуют различные стратегии отбора, например, турнирный отбор или отбор с помощью колеса рулетки.
4. Размножение (генетические операторы):
   • Кроссинговер (рекомбинация): Выбранные родительские решения обмениваются информацией (частями своей структуры) для создания новых решений потомства, сочетающих потенциально полезные черты.
   • Мутация: Небольшие случайные изменения вносятся в решения потомков для поддержания разнообразия в популяции и изучения новых областей пространства поиска, предотвращая преждевременную конвергенцию к субоптимальным решениям.
5. Замещение: Новое потомство заменяет часть или все старое население, формируя следующее поколение.
6. Завершение: Процесс повторяется с шага оценки пригодности до тех пор, пока не будет выполнено условие завершения, например, достигнуто максимальное число поколений, найдено удовлетворительное решение или не наблюдается значительного улучшения пригодности.

Актуальность в области искусственного интеллекта и машинного обучения

Советники являются мощными инструментами в области ИИ и ОД, особенно для задач оптимизации в сложных пространствах, где информация о градиенте недоступна или ненадежна. Ключевые приложения включают:

• Настройка гиперпараметров: Советники могут автоматически находить оптимальные гиперпараметры (например, скорость обучения, размер партии, параметры архитектуры сети) для моделей машинного обучения, улучшая такие показатели, как точность или mAP. Ultralytics использует советников для этой цели, как подробно описано в руководстве по настройке гиперпараметров.
• Поиск нейронной архитектуры (NAS): Эксперты могут исследовать обширные пространства возможных архитектур нейронных сетей для автоматического проектирования высокопроизводительных моделей, адаптированных к конкретным задачам, часто превосходящих архитектуры, разработанные человеком(пример исследования).
• Выбор признаков/инженерия: Эксперты могут определять наиболее релевантное подмножество признаков из большого набора данных для обучения модели, уменьшая размерность и потенциально улучшая обобщение модели.
• Обучение с подкреплением: Советники могут быть использованы для разработки политики или поведения агента напрямую, особенно в сложных средах(пример исследования).

Эволюционные алгоритмы в сравнении с другими методами оптимизации

Хотя советники являются одним из видов алгоритмов оптимизации, они существенно отличаются от градиентных методов, таких как градиентный спуск или стохастический градиентный спуск (SGD):

• Информация о градиенте: Советники не требуют информации о градиенте, что делает их пригодными для решения недифференцируемых или разрывных задач, в которых градиентный спуск не работает.
• Стратегия поиска: Советники выполняют глобальный поиск, используя популяцию решений, что снижает вероятность застревания в локальных оптимумах по сравнению с локальным поиском градиентного спуска, основанным на наклоне функции потерь. Однако такой глобальный поиск часто требует больших вычислительных затрат.
• Тип задачи: Градиентный спуск обычно предпочтителен для оптимизации параметров моделей глубокого обучения с гладкими, дифференцируемыми функциями потерь, в то время как советники отлично справляются с комбинаторной оптимизацией, оптимизацией параметров в сложных ландшафтах пригодности и многоцелевой оптимизацией.

Применение в реальном мире

Помимо теоретической оптимизации, советники находят практическое применение в:

1. Оптимизация моделей ML: Как уже говорилось, поиск наилучших гиперпараметров для таких моделей, как Ультралитика YOLO является ключевым приложением. Сайт Ultralytics Tuner класс предоставляет реализацию, использующую советники для оптимизации Модель YOLO обучение [Ссылка: Глоссарий по настройке гиперпараметров].. Интеграция с такими инструментами, как Рэй Тьюн еще больше расширить возможности распределенной настройки.
2. Робототехника и системы управления: Советники используются для разработки походки роботов, параметров контроллеров для автономных систем и стратегий планирования траектории, особенно в робототехнике.
3. Планирование и логистика: Решение сложных задач планирования, таких как составление расписания работы в цехе, составление расписания или оптимизация маршрутов доставки(ресурсы Vehicle Routing Problem).
4. Оптимизация дизайна: Используется в инженерных и дизайнерских областях для оптимизации конструкций, материалов или аэродинамических форм (например, в исследованиях NASA по разработке антенн).
5. Поиск лекарств: Эксперты могут исследовать обширные химические пространства для выявления потенциальных кандидатов в лекарственные препараты с желаемыми свойствами, что помогает в фармацевтических исследованиях.

Преимущества и недостатки

Преимущества:

• Эффективна при глобальной оптимизации, менее склонна к локальному оптимуму.
• Применим к широкому кругу задач, включая недифференцируемые и сложные.
• Распараллеливаемость по своей сути, поскольку оценка пригодности часто может выполняться независимо.
• Устойчивость к шумам и неопределенной обстановке.

Недостатки:

• Может требовать больших вычислительных затрат из-за поиска в популяции и оценки пригодности.
• Производительность может быть чувствительна к выбору параметров эксперта (размер популяции, скорость мутации и т.д.).
• Сходимость к глобальному оптимуму не всегда гарантирована.
• Может потребовать значительной доработки для решения конкретных задач.

Эволюционные алгоритмы представляют собой мощный и универсальный набор инструментов в сфере ИИ и ОД, предлагая уникальные преимущества для решения сложных задач оптимизации, возникающих в научных исследованиях и промышленности, включая оптимизацию современных моделей компьютерного зрения с помощью таких платформ, как Ultralytics HUB.