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 их называют особями или хромосомами) генерируется, обычно случайным образом, в пространстве поиска.
2. Оценка пригодности: Каждое решение в популяции оценивается с помощью фитнес-функции (похожей на функцию потерь), которая измеряет его качество или то, насколько хорошо оно решает поставленную задачу.
3. Выбор: Решения отбираются на основе их показателей 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), чтобы создать новые решения для потомства, объединяющие потенциально полезные черты.
   • Мутация: Небольшие случайные изменения вносятся в решения потомков, чтобы поддерживать разнообразие в популяции и исследовать новые области пространства поиска, предотвращая преждевременную конвергенцию к субоптимальным решениям.
5. Замещение: Новое потомство заменяет часть или всю старшую популяцию, формируя следующее поколение.
6. Окончание: Процесс повторяется с шага оценки пригодности до тех пор, пока не будет выполнено условие завершения, например, достигнуто максимальное количество поколений, найдено удовлетворительное решение или не наблюдается значительного улучшения пригодности.

Актуальность в области искусственного интеллекта и машинного обучения

Советники - мощные инструменты в AI и ML, особенно для задач, связанных с оптимизацией 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 огромное пространство возможных архитектур нейронных сетей для автоматического проектирования высокопроизводительных моделей, адаптированных к конкретным задачам, часто превосходя архитектуру, разработанную человеком(пример исследования).
• Выбор признаков/инженерия: Эксперты могут определить 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 политик или поведения агентов напрямую, особенно в сложных средах(пример исследования).

Эволюционные алгоритмы по сравнению 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 подходящими для недифференцируемых или разрывных задач, где градиентный спуск не работает.
• Стратегия поиска: Советники выполняют глобальный поиск, используя популяцию решений, что делает их менее склонными к застреванию в локальных оптимумах по сравнению с локальным поиском градиентного спуска, основанным на наклоне функции потерь. Однако такой глобальный поиск зачастую требует больших вычислительных затрат.
• Тип задачи: Градиентный спуск обычно предпочтителен для оптимизации параметров в моделях глубокого обучения с гладкими, дифференцируемыми функциями потерь, в то время как советники отлично справляются с комбинаторной оптимизацией, оптимизацией параметров в сложных фитнес-ландшафтах и многоцелевой оптимизацией.

Применение в реальном мире

Помимо теоретической оптимизации, советники находят практическое применение в:

1. Оптимизация ML-моделей: Как уже говорилось, поиск наилучших гиперпараметров для таких моделей, как Ultralytics YOLO является ключевым приложением. На сайте Ultralytics Tuner класс предлагает реализацию, использующую советники для оптимизации Модель YOLO тренировка [Ссылка: Глоссарий по настройке гиперпараметров].. Интеграция с такими инструментами, как Рэй Тьюн еще больше расширить возможности распределенного тюнинга.
2. Робототехника и системы управления: Советники используются для разработки походки роботов, параметров контроллеров для автономных систем и стратегий планирования пути, особенно в робототехнике.
3. Планирование и логистика: Решение сложных проблем планирования, таких как составление расписания в цехах, 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 НАСА по разработке антенн).
5. Открытие лекарств: Эксперты могут исследовать огромные химические пространства, чтобы выявить потенциальных кандидатов в лекарства с нужными свойствами, помогая в фармацевтических исследованиях.

Преимущества и недостатки

Преимущества:

• Эффективен при глобальной оптимизации, менее склонен к локальным оптимумам.
• Применим к широкому кругу задач, включая недифференцируемые и сложные.
• По своей сути он распараллеливается, так как фитнес-оценки часто могут выполняться независимо друг от друга.
• Устойчив к шумной или неопределенной обстановке.

Недостатки:

• Может быть вычислительно затратным из-за поиска в популяции и оценки пригодности.
• Производительность может быть чувствительна к выбору параметров советника (размер популяции, скорость мутации и т.д.).
• Сходимость к глобальному оптимуму не всегда гарантирована.
• Может потребовать значительного тюнинга для решения конкретных задач.

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