Эволюционные алгоритмы
Узнайте, как эволюционные алгоритмы оптимизируют решения в области ИИ и ОД, от настройки гиперпараметров до робототехники, используя стратегии, вдохновленные природой.
Эволюционные алгоритмы (ЭА) - это увлекательная область искусственного интеллекта и машинного обучения, использующая принципы биологической эволюции для решения сложных оптимизационных задач. Вдохновленные дарвиновским естественным отбором, эти алгоритмы итеративно совершенствуют популяцию решений-кандидатов, чтобы найти наилучший возможный результат. Вместо того чтобы использовать единственное решение, советники поддерживают разнообразный пул потенциальных ответов, что позволяет им исследовать широкое пространство поиска и не застревать в субоптимальных решениях, что является распространенной проблемой других алгоритмов оптимизации.
Как работают эволюционные алгоритмы
Основной процесс работы эксперта имитирует естественную эволюцию, состоящую из нескольких ключевых этапов:
- Инициализация: Алгоритм начинает работу с создания начальной популяции случайных решений-кандидатов.
- Оценка пригодности: Каждое решение в популяции оценивается с помощью функции пригодности, которая измеряет, насколько хорошо оно решает поставленную задачу. Например, при обучении модели компьютерного зрения пригодность может измеряться точностью модели.
- Отбор: Самые приспособленные особи отбираются, чтобы стать "родителями" для следующего поколения. Этот шаг аналогичен "выживанию сильнейших".
- Размножение (кроссинговер и мутация): Выбранные родители создают потомство. Кроссинговер объединяет части двух родительских решений для создания нового, а мутация вносит небольшие случайные изменения в решение. Эти операции вносят новые вариации в популяцию, стимулируя поиск лучших решений.
- Окончание: Этот цикл повторяется в течение многих поколений, пока не будет найдено удовлетворительное решение или не будет достигнут заранее определенный критерий остановки (например, количество поколений).
К распространенным типам советников относятся генетические алгоритмы (ГА), генетическое программирование, эволюционные стратегии (ЭС) и дифференциальная эволюция (ДЭ).
Применение в реальном мире
Советники очень универсальны и используются для решения задач, где пространство поиска велико, сложно или плохо изучено.
Эволюционные алгоритмы в сравнении со смежными концепциями
Полезно отличать советников от других родственных парадигм ИИ:
- Роевой интеллект (РИ): Оба метода основаны на популяциях, вдохновленных природой. Однако советники сосредоточены на улучшении поколений с помощью отбора, кроссинговера и мутации. В отличие от них, SI моделирует коллективное поведение децентрализованных агентов (таких как стая птиц или муравейник), взаимодействующих в рамках одного поколения для решения проблем.
- Обучение с подкреплением (RL): RL предполагает, что один агент обучается оптимальной политике, взаимодействуя с окружающей средой и получая вознаграждения или штрафы. С другой стороны, советники - это методы поиска на основе популяции, которые не обязательно требуют интерактивного окружения или явного сигнала вознаграждения в том же виде.
- Оптимизация на основе градиента: Такие алгоритмы, как стохастический градиентный спуск (SGD) и Adam, основаны на вычислении градиента функции потерь для обновления параметров модели. Советники не имеют градиента, что делает их очень эффективными для решения недифференцируемых, разрывных или имеющих много локальных оптимумов задач.