Thuật toán tiến hóa là gì? Hướng dẫn nhanh

Giải thích thuật toán tiến hóa

Thuật toán tiến hóa là các kỹ thuật tối ưu hóa có thể được sử dụng trong lĩnh vực học máy để tìm ra giải pháp hoặc mô hình tốt nhất có thể cho một nhiệm vụ nhất định. Chúng thường bắt đầu với một nhóm các giải pháp tiềm năng và cải thiện chúng qua nhiều lần lặp lại dựa trên mức độ chúng giải quyết vấn đề tốt như thế nào.

Ví dụ, hãy tưởng tượng bạn đang cố gắng thiết kế chiếc xe tiết kiệm nhiên liệu nhất. Thuật toán bắt đầu với nhiều thiết kế xe khác nhau, kiểm tra từng thiết kế để xem hiệu suất của chúng như thế nào, sau đó dần dần cải thiện các thiết kế bằng cách kết hợp các tính năng tốt nhất và thực hiện các điều chỉnh nhỏ qua nhiều vòng cho đến khi tìm ra thiết kế tốt nhất có thể.

Có một số loại thuật toán tiến hóa, mỗi loại có cách biểu diễn và cải thiện giải pháp riêng, nhưng tất cả đều tuân theo cách tiếp cận cơ bản này. Sau đây là một số loại thuật toán tiến hóa phổ biến:

• Thuật toán di truyền: Trong loại thuật toán tiến hóa này, các giải pháp được biểu diễn dưới dạng chuỗi mã hóa đơn giản, như chuỗi số hoặc ký hiệu. Sự cải thiện xảy ra bằng cách trộn các phần của hai giải pháp tốt (tương tự như kết hợp các đặc điểm từ cha mẹ) và thực hiện các thay đổi ngẫu nhiên nhỏ để tạo ra các biến thể mới.

• Lập trình di truyền: Tập trung vào việc xây dựng các giải pháp dưới dạng cấu trúc dạng cây. Nó đặc biệt hữu ích khi giải pháp yêu cầu một chuỗi các bước hoặc hướng dẫn.

• Chiến lược tiến hóa: Ở đây, trọng tâm là tìm hiểu mức độ thay đổi lớn hay nhỏ khi cập nhật giải pháp. Điều này giúp thuật toán cải thiện kết quả hiệu quả hơn theo thời gian.

• Tiến hóa khác biệt: Với cách tiếp cận này, các giải pháp mới được hình thành bằng cách kết hợp các phần của các giải pháp hiện có khác nhau. Nó hoạt động đặc biệt tốt đối với các bài toán mà câu trả lời là các con số có thể thay đổi liên tục.

Hiểu cách thức hoạt động của thuật toán tiến hóa

Thuật toán tiến hóa sử dụng quy trình lặp lại để tìm ra giải pháp tốt nhất cho một vấn đề. Bạn có thể nghĩ về nó giống như cách tự nhiên tinh chỉnh các loài qua nhiều thế hệ, trong đó mỗi chu kỳ giúp cải thiện quần thể. 

Mặc dù có nhiều loại thuật toán tiến hóa khác nhau, nhưng nhìn chung chúng đều tuân theo các bước chính sau:

• Khởi tạo: Thuật toán bắt đầu bằng cách tạo ra một tập hợp ban đầu các giải pháp khả thi. Đây là điểm khởi đầu cho quá trình tiến hóa

• Đánh giá độ phù hợp: Mỗi giải pháp được đánh giá bằng hàm độ phù hợp đo lường mức độ giải quyết vấn đề tốt như thế nào. Các giải pháp thực hiện tốt hơn sẽ nhận được điểm cao hơn và có nhiều cơ hội được chọn cho các bước tiếp theo.

• Sinh sản: Các giải pháp mới được tạo ra thông qua hai phương pháp chính: lai ghép và đột biến. Lai ghép kết hợp các tính năng từ các giải pháp cha mẹ, trong khi đột biến đưa ra những thay đổi ngẫu nhiên nhỏ để khám phá các khả năng mới.

• Thay thế: Các giải pháp mới được tạo ra sẽ thay thế một số hoặc tất cả các giải pháp cũ hơn. Bước này xác định giải pháp nào sẽ tồn tại và chuyển sang thế hệ tiếp theo.

• Kết thúc: Quá trình sinh sản và thay thế tiếp tục cho đến khi đạt được điều kiện dừng. Điều này có thể đạt đến một số lần lặp nhất định, đạt được mức độ phù hợp thỏa đáng, không thấy cải thiện thêm nữa hoặc đạt đến giới hạn tính toán .

‍

Một cái nhìn về các ứng dụng thuật toán tiến hóa

Bây giờ chúng ta đã hiểu rõ hơn về thuật toán tiến hóa và cách chúng hoạt động, hãy cùng tìm hiểu một số ứng dụng thực tế của chúng trong các ngành công nghiệp khác nhau.

Thuật toán lấy cảm hứng từ sinh học được sử dụng tại các nhà máy điện gió

Một trong những khía cạnh quan trọng nhất của việc tạo ra năng lượng gió là vị trí đặt các tua-bin gió. Hiệu quả của một trang trại gió có thể thay đổi đáng kể tùy thuộc vào cách các tua-bin được định vị so với nhau và điều kiện gió. Các phương pháp thiết kế truyền thống thường gặp khó khăn trong việc xử lý nhiều biến số bên ngoài liên quan.

Thuật toán tiến hóa là một cách tuyệt vời để đưa ra và thử nghiệm nhiều cách bố trí trang trại gió khác nhau. Chúng xem xét những thứ như mô hình gió, loại tua-bin và diện tích đất có sẵn để tìm ra cách bố trí tốt nhất. Với mỗi vòng thử nghiệm, thiết kế trở nên tốt hơn, dẫn đến nhiều năng lượng hơn, chi phí thấp hơn và sử dụng đất tốt hơn. Sau nhiều lần lặp lại, thiết kế cuối cùng có thể cung cấp năng lượng đầu ra tốt hơn so với thiết kế thủ công.

‍

Kỹ thuật tối ưu hóa trong thiết kế xe

Thiết kế những chiếc xe an toàn, tiết kiệm nhiên liệu và giá cả phải chăng là ưu tiên hàng đầu của các nhà sản xuất ô tô ngày nay. Các thuật toán tiến hóa có thể giúp đẩy nhanh quá trình này bằng cách thử nghiệm nhiều tùy chọn thiết kế và dần cải thiện chúng để tìm ra tùy chọn tốt nhất. Điều này có thể giúp các nhà sản xuất tìm ra sự cân bằng tốt nhất giữa hiệu suất và hiệu quả.

Một ví dụ thú vị là việc sử dụng các thuật toán tiến hóa để thiết kế cấu trúc cốt lõi của xe, được gọi là Body-in-White (BIW) . Mục tiêu chính trong quá trình thiết kế này là giảm trọng lượng của thân xe trong khi vẫn duy trì độ bền và sức mạnh như nhau. 

Thuật toán di truyền có thể khám phá các biến thể cấu trúc khác nhau với những thay đổi nhỏ. Các thiết kế này sau đó được thử nghiệm dựa trên các yếu tố như độ bền, trọng lượng, độ bền và các tiêu chuẩn quy định để xác định lựa chọn tốt nhất.

‍

Chiến lược tiến hóa trong việc lập lịch tại bệnh viện

Các nhà nghiên cứu đang tích cực nghiên cứu cách các thuật toán tiến hóa có thể giúp ích trong chăm sóc sức khỏe , chẳng hạn như lập lịch cho nhân viên bệnh viện, cải thiện kế hoạch điều trị và khám phá các loại thuốc mới. Các thuật toán này hoạt động tốt vì chúng có thể xử lý lượng dữ liệu lớn và xem xét những thứ như mệt mỏi và căng thẳng.

Ví dụ, các thuật toán di truyền đã được thử nghiệm để cải thiện lịch trình điều dưỡng tại bệnh viện. Một nghiên cứu hấp dẫn đã sử dụng sự kết hợp giữa các thuật toán di truyền và các kỹ thuật tìm kiếm cục bộ để tạo ra các lịch trình giúp giảm tình trạng mệt mỏi của điều dưỡng. Kết quả cho thấy tình trạng mệt mỏi giảm 10% và giúp quá trình lập lịch trình nhanh hơn 98%, rút ngắn thời gian từ hơn một giờ xuống chỉ còn hơn một phút một chút.

‍

Vai trò của các kỹ thuật tiến hóa trong thị giác máy tính

Ngoài các ứng dụng học máy, các thuật toán tiến hóa cũng có thể được sử dụng trong các lĩnh vực như thị giác máy tính - lĩnh vực AI cho phép máy móc diễn giải và phân tích dữ liệu trực quan như hình ảnh và video. Nghiên cứu đang được tiến hành khám phá tiềm năng của chúng trong các tác vụ như phân đoạn hình ảnh, phát hiện đối tượng và trích xuất tính năng.

Các thuật toán này hoạt động bằng cách thử nghiệm nhiều giải pháp khả thi và chọn ra giải pháp tốt nhất, giúp chúng linh hoạt và có khả năng xử lý dữ liệu hình ảnh phức tạp và đa dạng. Ví dụ, các nhà nghiên cứu đã sử dụng các thuật toán tiến hóa để cải thiện các hệ thống AI phân tích hình ảnh y tế như chụp X-quang ngực. 

Các hệ thống AI này, được gọi là mạng nơ-ron tích chập (CNN) , hoạt động như các bác sĩ X quang chuyên gia bằng cách quét hình ảnh để phát hiện các dấu hiệu của bệnh như COVID-19. Thuật toán tiến hóa giúp tự động thiết kế và tinh chỉnh cấu trúc và cài đặt của CNN, thử nghiệm nhiều phiên bản, giữ lại những phiên bản có hiệu suất tốt nhất và dần dần tạo ra các mô hình chính xác hơn. Quá trình này dẫn đến các công cụ AI có thể hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán COVID-19 nhanh hơn và chính xác hơn.

Ưu và nhược điểm của thuật toán tiến hóa

Sau đây là một số lợi thế chính mà thuật toán tiến hóa mang lại:

• Khả năng tìm kiếm toàn cầu: Các thuật toán tiến hóa khám phá nhiều phần của không gian giải pháp cùng lúc, giúp giảm khả năng mắc kẹt trong các giải pháp kém.
  ‍
• Tính mạnh mẽ: Trong môi trường không chắc chắn và thay đổi, tính ngẫu nhiên và các giải pháp đa dạng của thuật toán tiến hóa giúp hệ thống duy trì hiệu suất nhất quán.
  ‍
• Tính linh hoạt: Các thuật toán tiến hóa có thể được điều chỉnh để hoạt động tốt trên nhiều loại vấn đề khác nhau bằng cách thay đổi cách thể hiện giải pháp và cách đo lường thành công.

Mặc dù các thuật toán này có nhiều lợi ích, nhưng điều quan trọng là phải nhận thức được những hạn chế của chúng. Sau đây là một số nhược điểm phổ biến của các thuật toán tiến hóa:

• Chi phí tính toán: Việc đánh giá nhiều giải pháp khả thi nhiều lần có thể đòi hỏi các tài nguyên tính toán mạnh mẽ và tốn kém, khiến chúng chậm hoặc tốn kém đối với một số ứng dụng.
  ‍
• Độ nhạy tham số: Sự thành công của các thuật toán tiến hóa thường phụ thuộc rất nhiều vào việc lựa chọn đúng các thiết lập ban đầu, như quy mô dân số, tỷ lệ đột biến và phương pháp chọn lọc. Lựa chọn kém có thể gây hại cho hiệu suất.
  ‍
• Hội tụ chậm: Có thể cần nhiều lần lặp lại để cải thiện giải pháp, đặc biệt là đối với các vấn đề rất phức tạp, điều này có thể dẫn đến thời gian chạy dài hơn so với các phương pháp khác.
  ‍
• Độ nhạy của hàm thể lực: Thiết kế hàm thể lực kém có thể khiến các thuật toán khai thác lỗ hổng thay vì giải quyết vấn đề mong muốn, khiến các nhà phát triển hiểu sai về hiệu suất thực tế.

Những điểm chính

Thuật toán tiến hóa là một lựa chọn tuyệt vời để giải quyết các vấn đề khó mà các phương pháp khác có thể gặp khó khăn. Nghiên cứu đã chỉ ra rằng chúng cải thiện dần dần thông qua quá trình lặp lại và có thể thích ứng với nhiều nhiệm vụ khác nhau. Khi AI tiếp tục tiến bộ và phát triển, các thuật toán này dự kiến sẽ đóng vai trò lớn hơn nữa trong việc phát triển các công nghệ thông minh, hiệu quả và tự học trên nhiều ứng dụng khác nhau.

Tham gia cộng đồng đang phát triển của chúng tôi và xem kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để biết các tài nguyên AI. Khám phá các ứng dụng khác nhau của thị giác máy tính trong nông nghiệp và AI trong hậu cần trên các trang giải pháp của chúng tôi. Khám phá các tùy chọn cấp phép của chúng tôi để bắt đầu các dự án thị giác máy tính của bạn.