Генетикийн алгоритмууд нь тооцоолох болон салбарт ашиглагддаг хүчирхэг хэрэгсэл юм хиймэл оюун ухаан. Эдгээр алгоритмууд нь биологийн хувьслын үзэл баримтлалд үндэслэсэн бөгөөд ашигладаг. асуудлыг шийдвэрлэх оновчлол, хайлтын цогцолборууд. Энэ нийтлэлд бид генетикийн алгоритм гэж юу болох, тэдгээр нь хэрхэн ажилладаг, ямар хэрэглээтэй болохыг судлах болно.
Генетикийн алгоритм Энэ бол биологийн хувьсалаас сэдэвлэсэн хайлт, оновчтой болгох арга юм. Үүний зорилго нь олон хувьсагч, хязгаарлалт, нөхцөлтэй байж болох асуудлын оновчтой эсвэл ойролцоо шийдлийг олох явдал юм. Эдгээр алгоритмууд нь боломжит шийдлийн популяцитай ажилладаг бөгөөд давталт бүрт шинэ шийдлүүдийг бий болгохын тулд кроссовер, мутаци зэрэг генетикийн операторуудыг ашигладаг.
Генетикийн алгоритмууд нь Дарвины хувьслын онолоос санаа авч, дасан зохицох шинж чанартай хүмүүс амьд үлдэж, генээ хойч үедээ үлдээх магадлал өндөр байдаг. Үүний нэгэн адил, генетикийн алгоритмууд Тэд байгалийн шалгарлыг ашиглан хамгийн тохиромжтой шийдлүүдийг сонгож, хамгийн тохиромжгүйг нь хаядаг. Дараалсан үеийнхэн болон генетикийн операторуудыг ашигласнаар эдгээр алгоритмууд нь оновчтой шийдэлд ойртож эсвэл түүнд ойртож чаддаг.
-ийн гол давуу тал генетикийн алгоритмууд Шийдлийн орон зайг үр ашигтай судалж, боломжийн хугацаанд оновчтой бус шийдлийг олох чадварт оршдог. Нэмж дурдахад тэд янз бүрийн асуудал, нөхцөл байдалд дасан зохицож чаддаг бөгөөд энэ нь тэднийг маш уян хатан болгодог. Эдгээр алгоритмууд нь төлөвлөлтийн даалгавруудыг оновчтой болгох, зураг төсөл боловсруулах зэрэг олон салбарт үр дүнтэй болох нь батлагдсан. redes neuronales artificiales, машин сургалтын онцлогийг сонгох болон бат бөх системийн дизайн бусдын дунд.
En resumen, генетикийн алгоритмууд Эдгээр нь биологийн хувьсалаас сэдэвлэсэн хайлт, оновчтой болгох арга юм. Тэд давталт бүрт шинэ, илүү сайн шийдлийг гаргахын тулд кроссовер, мутаци зэрэг генетикийн операторуудыг ашигладаг.Тэдний шийдлийн орон зайг үр ашигтай судлах чадвар, олон талт байдал нь тэднийг хиймэл оюун ухаан, тооцооллын салбарт үнэ цэнэтэй хэрэгсэл болгодог. Дараагийн догол мөрөнд бид түүний бүрэлдэхүүн хэсэг бүрийг судалж, тэдгээрийг өөр өөр хувилбарт хэрхэн ашиглахыг тайлбарлах болно.
1. Генетикийн алгоритмын танилцуулга
Генетикийн алгоритм нь биологийн хувьсал дээр суурилсан оновчлол, хайлтын арга юм. . Нарийн төвөгтэй асуудлын оновчтой шийдлийг олохын тулд байгалийн шалгарал, хамгийн сайн нь амьд үлдэх зэрэг биологийн зарчмуудыг ашигладаг. Эдгээр алгоритмууд нь нөхөн үржихүй, мутаци, байгалийн шалгарлын үйл явцаас санаа авсан. байгальд.
Генетик алгоритмын гол санаа нь шийдлийн популяцийн хувьслыг үе дамжсан загварчлах явдал юм. . Анхдагч популяци нь хэд хэдэн хувь хүмүүсээс бүрдэх бөгөөд тус бүр нь асуудлыг шийдэх боломжит шийдлийг төлөөлдөг..Алгоритм хөгжихийн хэрээр эдгээр хүмүүс огтлолцол болон мутацаар үржиж, шинэ шийдлүүдийг бий болгодог. Хамгийн сайн дасан зохицсон шийдлүүд нь амьд үлдэж, хойч үедээ шинж чанараа өвлүүлэн үлдээх магадлал өндөр байдаг.
Генетик алгоритмууд нь оновчлол, хайлтын асуудлууд зэрэг салбарт өргөн хэрэглэгддэг хиймэл оюун ухаан, биоинформатик, инженерчлэл. Тэд нарийн төвөгтэй асуудлын шийдлийг олох уян хатан, үр дүнтэй аргыг санал болгодог.. Хувьслыг үндэс болгон ашигласнаар эдгээр алгоритмууд хайлтын томоохон орон зайг судалж, бусад аргуудын тусламжтайгаар олж авахад хэцүү шийдлүүдийг олох боломжтой. Цаашилбал, тэд хүрээлэн буй орчны өөрчлөлтөд дасан зохицож, найдвартай шийдлийг олох чадвартай.
2. Генетикийн алгоритмын үндсэн зарчим
Генетикийн алгоритмууд нь байгалийн шалгарал, хувьслын үйл явцад суурилсан асуудлыг шийдвэрлэх арга юм. Эдгээр нь Чарльз Дарвины хувьслын онолоос сэдэвлэсэн бөгөөд оновчлол, хиймэл оюун ухаан, програмчлал зэрэг янз бүрийн салбар дахь нарийн төвөгтэй асуудлыг шийдвэрлэхэд ашиглагддаг. Ялангуяа оновчтой шийдэл байхгүй, сайн чанарын шийдэл хайж байгаа үед тэд үр дүнтэй байдаг.
Генетикийн алгоритмууд нь хэд хэдэн үндсэн зарчмуудыг баримталдаг. La selección Энэ нь нөхөн үржихүйд хамгийн тохиромжтой хүмүүсийг сонгож, хамгийн тохиромжгүй хүмүүсийг хаях үйл явц юм. The reproducción Сонгогдсон хүмүүсийн шинж чанарыг хослуулан шинэ шийдлүүдийг бий болгохыг хэлнэ. mutación Энэ нь шийдлүүдийн өөрчлөлтийг үе үе нэвтрүүлж, шинэ боломжуудыг судлах боломжийг олгодог. Эдгээр зарчмууд нь биологийн хувьслын механизмыг дуурайж, генетикийн алгоритмууд нь оновчтой эсвэл оновчтой шийдлийг олох боломжийг олгодог.
Генетикийн алгоритмыг хэрэгжүүлэхдээ хромосом гэж нэрлэгддэг бүтцээр дамжуулан шийдлүүдийн дүрслэлийг ашигладаг. Хромосомууд нь -аас бүрддэг genes, шийдлийн боломжит шинж чанарыг илэрхийлдэг. Тодорхой асуудлыг шийдэхийн тулд хромосом, тэдгээрийн ген, түүнчлэн сонголт, нөхөн үржихүй, мутацийн үйл ажиллагааг зохих ёсоор тодорхойлох шаардлагатай. Генетикийн алгоритмыг гүйцэтгэх үйл явц нь эдгээр үйлдлүүдийг хэлбэрээр давтахаас бүрдэнэ. generaciones Үеийн хамгийн их тоо, шийдлүүдийн нэгдэл эсвэл сэтгэл ханамжтай шийдлийг олж авах зэрэг зогсоох шалгуурт хүрэх хүртэл.
3. Үйлдвэрлэлд генетикийн алгоритмын хэрэглээ
автомашин: Генетикийн алгоритмууд нь автомашины үйлдвэрлэлийн оновчлол, дизайны асуудалд хандах хандлагыг өөрчилсөн. Эдгээр алгоритмуудыг ашигласнаар компаниуд үйлдвэрлэлийн үр ашгийг дээшлүүлж, зардлыг бууруулж, бүтээгдэхүүний чанарыг дээд зэргээр нэмэгдүүлэх боломжтой. Нэмж дурдахад генетикийн алгоритмууд нь материалын хуваарилалт, эд ангиудын бүтцийг оновчтой болгох замаар илүү аюулгүй, илүү тэсвэртэй тээврийн хэрэгслийг зохион бүтээх боломжийг олгодог.
Нийлүүлэлтийн сүлжээг оновчтой болгох: Генетикийн алгоритмууд нь логистик, оновчлолын нарийн төвөгтэй асуудлыг шийдвэрлэхэд үйлдвэрлэлд өргөн хэрэглэгддэг. гинжин хэлхээний нийлүүлэлтийн. Эдгээр алгоритмууд нь компаниудад бүтээгдэхүүнээ түгээх хамгийн сайн арга замыг олоход тусалж, тээвэрлэлтийн хугацаа, зардлыг багасгахаас гадна бараа материалын менежментийн үр ашгийг нэмэгдүүлэхэд тусалдаг. Ийм байдлаар генетикийн алгоритмууд нь салбарын компаниудын өрсөлдөх чадварыг дээшлүүлэхэд ихээхэн хувь нэмэр оруулж чадна.
Машины эвдрэлийг илрүүлэх, урьдчилан таамаглах: Аж үйлдвэрийн салбарт өндөр өртөгтэй зогсолтоос зайлсхийхийн тулд машин механизмын эвдрэлийг илрүүлж, урьдчилан сэргийлэх нь маш чухал юм. Генетикийн алгоритмууд нь их хэмжээний өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийж, машинуудын үйл ажиллагаанд гарч болзошгүй алдааг илтгэх хэв маягийг олж чаддаг тул энэ утгаараа хэрэгтэй хэрэгсэл юм. Нэмж дурдахад эдгээр алгоритмууд нь хэзээ алдаа гарахыг урьдчилан таамаглахад тусалж, компаниудад урьдчилан сэргийлэх арга хэмжээ авч, үйлдвэрлэлийн томоохон асуудлаас зайлсхийх боломжийг олгодог.
4. Генетикийн алгоритмын давуу болон сул талууд
Генетик алгоритмууд нь хиймэл оюун ухаан, оновчлолд ашиглагддаг хүчирхэг техник юм. Эдгээр алгоритмууд нь байгалийн хувьслын үйл явцаас санаа авсан бөгөөд нарийн төвөгтэй асуудлыг шийдвэрлэх, өргөн хүрээний салбарт оновчтой шийдлийг олоход ашиглагддаг. Генетик алгоритмын давуу талууд нь:
- Бат бөх байдал: Генетик алгоритмууд нь мэдээлэл хязгаарлагдмал эсвэл чимээ шуугиантай байсан ч хэцүү асуудлуудыг шийдэж, шийдлийг олох боломжтой.
- Зэрэгцээ байдал: Эдгээр алгоритмуудыг зэрэгцүүлэн гүйцэтгэх боломжтой бөгөөд энэ нь шийдэл хайх үйл явцыг хурдасгаж, том асуудалд тохиромжтой болгодог.
- Олон талт байдал: Генетикийн алгоритмыг инженерчлэл, эдийн засаг, биологи, логистик зэрэг янз бүрийн салбарт өргөн хүрээний асуудалд ашиглаж болно.
Нөгөөтэйгүүр, генетикийн алгоритмтай холбоотой сул талууд бас байдаг:
- Хүн амын тоо: Генетикийн алгоритмын үр ашиг нь ашигласан популяцийн хэмжээнээс ихээхэн хамаардаг бөгөөд үүнд ихээхэн хэмжээний тооцооллын нөөц шаардлагатай байдаг.
- Эрт нийлэх: Генетикийн алгоритмууд заримдаа оновчтой шийдлийг олохоосоо өмнө дутуу шийдэлд нийлдэг бөгөөд энэ нь нарийн төвөгтэй асуудлуудад үр нөлөөг нь хязгаарладаг.
- Параметрийн тохиргоо: Генетик алгоритмууд нь гүйцэтгэлээ нэмэгдүүлэхийн тулд зөв параметрийн тохиргоог шаарддаг бөгөөд энэ нь шугаман бус болон өндөр хэмжээст асуудлуудад хүндрэл учруулж болзошгүй юм.
Дүгнэж хэлэхэд, генетикийн алгоритмууд нь нарийн төвөгтэй асуудлыг шийдвэрлэх, өргөн хүрээний салбарт оновчтой шийдлүүдийг олох хүчирхэг хэрэгслийг санал болгодог. Гэсэн хэдий ч тэдгээрийг хэрэглэхдээ анхаарах ёстой хязгаарлалтууд байдаг
5. Генетикийн алгоритмыг үр дүнтэй зохиох гол хүчин зүйлүүд
Генетикийн алгоритмууд нь байгалийн хувьслын үйл явцаас сэдэвлэсэн оновчлолын арга юм. Эдгээрийг хиймэл оюун ухаан, инженерчлэл, мэдээллийн шинжлэх ухаан зэрэг салбарт өргөнөөр ашигладаг. Генетикийн алгоритмыг үр дүнтэй зохион бүтээхийн тулд дараах гол хүчин зүйлсийг анхаарч үзэх нь чухал.
1. Асуудлын төлөөлөл: Боломжит шийдлүүд буюу "хувь хүмүүс"-ийг генетикийн алгоритмд кодлох нь маш чухал. Асуудлыг дүрслэх сонголт нь асуудлын мөн чанарт нийцэж, сонголт, кроссинг болон мутаци зэрэг генетикийн операторуудын үйл ажиллагааг хөнгөвчлөх ёстой. Жишээлбэл, хэрэв асуудал нь параметрүүдийн хамгийн оновчтой хослолыг олоход оршдог бол дүрслэл нь тоон утгуудын a вектор байж болно.
2. Генетикийн операторуудыг сонгох: Генетикийн операторууд үе үе бүрт шийдлүүдийг өөрчлөх, холбоо хийх үүрэгтэй. Тохирох операторыг сонгох нь генетикийн алгоритмын үр ашиг, үр дүнтэй байдалд чухал нөлөө үзүүлдэг. Зарим нийтлэг операторууд нь рулет сонголт, цэгийн кроссовер, жигд мутаци юм. Эрт ойртохоос зайлсхийхийн тулд тодорхой асуудалд хамгийн сайн тохирох операторуудыг сонгох, генетикийн олон янз байдлыг дэмжих нь чухал юм.
3. Параметрийн хяналт: Генетикийн алгоритмууд нь популяцийн хэмжээ, кроссоверын хурд, мутацийн хурд зэрэг хэд хэдэн параметртэй байдаг бөгөөд тэдгээрийг анхааралтай сонгох шаардлагатай. Эдгээр үзүүлэлтүүд нь алгоритмын гүйцэтгэл, үр ашигт шууд нөлөөлдөг. Зөв параметрүүдийг тохируулснаар шийдлийн орон зайн хайгуул, ашиглалтыг тэнцвэржүүлж чадна. Цаашилбал, эцэс төгсгөлгүй оновчлолын процессоос зайлсхийхийн тулд үеийн тоо эсвэл дуусгавар болох шалгуурыг харгалзан үзэх нь чухал юм.
Дүгнэж хэлэхэд, генетикийн алгоритмын үр ашигтай дизайн нь асуудлын төлөөлөл, генетикийн операторуудыг сонгох, параметрүүдийг хянах зэрэгт анхааралтай хандах явдал юм. Эдгээр хүчин зүйлсийг зөв сонгох нь нэгдэх хурд, олсон шийдлийн чанарт шууд нөлөөлдөг. Зөв хэрэгжүүлэлт, оновчтой тохируулга хийснээр генетик алгоритмууд нь нарийн төвөгтэй оновчлолын асуудлуудыг шийдвэрлэх хүчирхэг хэрэгсэл болж чадна.
6. Генетикийн алгоритмыг оновчтой болгох дэвшилтэт техникүүд
нь algoritmos genéticos Эдгээр нь байгалийн шалгарал ба генетикийн зарчмуудаас өдөөгдсөн оновчлолын аргууд юм. Эдгээр алгоритмууд нь хиймэл оюун ухаан, инженерчлэл, эдийн засаг, биологи гэх мэт янз бүрийн салбарын нарийн төвөгтэй асуудлын ойролцоо шийдлийг олоход ашиглагддаг. Хэдийгээр генетикийн алгоритмууд үр дүнтэй гэдгээрээ алдартай боловч байдаг дэвшилтэт техник Энэ нь таны гүйцэтгэл, үр дүнг улам сайжруулах болно.
Генетикийн алгоритмыг оновчтой болгох хамгийн түгээмэл аргуудын нэг операторын сонголт. зэрэг генетикийн операторуудыг зөв сонгох хувь хүмүүсийг сонгохтэр cruzamiento мөн mutación, генетикийн олон янз байдал, алгоритмын шийдлийн орон зайг судлах чадварыг мэдэгдэхүйц сайжруулж чадна. Цаашилбал, үүнийг анхаарч үзэх нь чухал юм хүн амын тоо ба үеийн тоо хайгуул ба ашиглалтын тэнцвэрийг хангах. .
Өөр нэг дэвшилтэт техник paralelización генетикийн алгоритмууд. Зэрэгцээ байдал нь алгоритмын олон тохиолдлыг зэрэгцүүлэн ажиллуулах боломжийг олгодог бөгөөд энэ нь хайлтын процессыг хурдасгадаг. Энэ бол хүрч чадна тусгай техник хангамжийн архитектурыг ашиглах эсвэл орчин үеийн системүүдийн тархсан боловсруулалтын чадавхийг ашиглах. Зэрэгцээ байдал нь өөр өөр параметрийн тохиргоог судлах эсвэл генетикийн операторуудыг өөрчлөх боломжийг олгодог бодит цаг хугацаанд, энэ нь алгоритмын гүйцэтгэл, үр ашгийг дээшлүүлэх боломжтой. .
Дүгнэж хэлэхэд олон янз байдаг дэвшилтэт техник хэрэглэж болох юм генетикийн алгоритмыг оновчтой болгох. Генетикийн операторуудыг зөв сонгох, популяцийн хэмжээ, үеийн тоог харгалзан үзэх, түүнчлэн параллель болгох нь эдгээр алгоритмын гүйцэтгэл, үр дүнг сайжруулах хамгийн үр дүнтэй стратеги юм. Эдгээр дэвшилтэт техникийг ашиглах нь нарийн төвөгтэй асуудлыг шийдвэрлэх оновчтой эсвэл оновчтой шийдлийг олоход хүргэж, тэдгээрийг шинжлэх ухаан, технологийн янз бүрийн салбарт үнэ цэнэтэй хэрэгсэл болгож чадна.
7. Генетикийн алгоритмыг амжилттай хэрэгжүүлэх зөвлөмж
:
1. Генетикийн операторуудыг зөв сонгох: Генетикийн алгоритмыг амжилттай хэрэгжүүлэхийн тулд шийдлийн хувьслын үйл явцад ашиглагдах генетикийн операторуудыг анхааралтай сонгох нь чухал юм. Үүнд тулгарч буй асуудалд хамгийн тохиромжтой сонголт, кроссовер, мутацийн операторуудыг сонгох орно. Асуудлын мөн чанар, хүрэх зорилтыг харгалзан аль оператор хамгийн тохиромжтой болохыг сайтар үнэлэх нь чухал юм.
2. Параметрүүдийг зөв тохируулах: Өөр нэг гол зүйл бол генетикийн алгоритмын параметрүүдийг зөв тогтоох явдал юм. Үүнд популяцийн хэмжээ, үеийн тоо, кроссовер болон мутацийн магадлал зэрэг бусад холбогдох үзүүлэлтүүдийг тодорхойлох шаардлагатай. Эдгээр параметрүүдийн тохирох утгууд нь шийдвэрлэх ёстой асуудлаас хамаарч өөр өөр байж болох тул алгоритмын гүйцэтгэлийг оновчтой болгохын тулд сайтар хайгуул хийх, тааруулах нь чухал юм.
3. Үр дүнг баталгаажуулах, тохируулах: Генетикийн алгоритмыг хэрэгжүүлж, шийдлийг олж авсны дараа олж авсан үр дүнг баталгаажуулах, тохируулах нь маш чухал юм.Алгоритмыг хэт тохируулаагүй байхын тулд өгөгдлийг хөндлөн баталгаажуулах эсвэл хуваах аргыг ашиглах нь зүйтэй. сургалтын өгөгдөл. Нэмж дурдахад, алгоритмын бат бөх байдал, ерөнхий байдлыг баталгаажуулахын тулд өөр өөр өгөгдлийн багц, хэмжээ бүхий өргөн хүрээний туршилтыг хийх нь чухал бөгөөд үр дүн нь тууштай, найдвартай байх болно.
Товчхондоо, Генетикийн алгоритмыг амжилттай хэрэгжүүлэхийн тулд генетикийн операторуудыг зохих ёсоор сонгож, параметрүүдийг зохих ёсоор тогтоож, олж авсан үр дүнг баталгаажуулж, тохируулсан байх ёстой. Эдгээр зөвлөмжийг дагаж мөрдвөл нарийн төвөгтэй асуудлыг шийдвэрлэхэд генетикийн алгоритмын үр ашиг, үр нөлөөг мэдэгдэхүйц сайжруулах боломжтой. Эдгээр зөвлөмжийг асуудал бүрийн тодорхой хэрэгцээнд тохируулан, найдвартай үр дүнг баталгаажуулахын тулд өргөн хүрээтэй туршилт хийхээ бүү мартаарай.
Би Себастьян Видал, компьютерийн инженер технологи, өөрийн гараар хийх сонирхолтой. Цаашилбал, би бүтээгч нь tecnobits.com, би технологийг хүн бүрт илүү хүртээмжтэй, ойлгомжтой болгох хичээлүүдийг хуваалцдаг.