Съдържание:
Определение - Какво означава генетичен алгоритъм?
Генетичният алгоритъм е евристичен метод за търсене, използван в изкуствения интелект и изчисленията. Използва се за намиране на оптимизирани решения за търсене на проблеми, базирани на теорията за естествения подбор и еволюционната биология. Генетичните алгоритми са отлични за търсене чрез големи и сложни набори от данни. Счита се, че са способни да намерят разумни решения на сложни въпроси, тъй като са много способни да решават неограничени и ограничени проблеми с оптимизацията.
Техопедия обяснява генетичния алгоритъм
Генетичният алгоритъм използва техники, вдъхновени от еволюционната биология като селекция, мутация, наследяване и рекомбинация за решаване на проблем. Най-често използваният метод в генетичните алгоритми е да се създаде група индивиди на случаен принцип от дадена популация. Така формираните индивиди се оценяват с помощта на функцията за оценка, предоставена от програмиста. След това на хората се предоставя оценка, която косвено подчертава пригодността към дадената ситуация. Най-добрите две индивиди след това се използват за създаване на едно или повече потомци, след което се правят случайни мутации на потомството. В зависимост от нуждите на заявлението, процедурата продължава до получаване на приемливо решение или до преминаване на определен брой поколения.
Генетичният алгоритъм се различава от класическия алгоритъм за оптимизация, базиран на производни, по два начина:
- Генетичният алгоритъм генерира съвкупност от точки при всяка итерация, докато класическият алгоритъм генерира една точка при всяка итерация.
- Генетичен алгоритъм избира следващата съвкупност чрез изчисляване, използвайки генератори на произволни числа, докато класически алгоритъм избира следващата точка чрез детерминирани изчисления.
В сравнение с традиционния изкуствен интелект, генетичният алгоритъм осигурява много предимства. Той е по-здрав и е податлив на повреди поради леки промени в входовете или поради наличието на шум. По отношение на други методи за оптимизация като praxis, линейно програмиране, евристично, първо или на първо място, генетичният алгоритъм може да осигури по-добри и по-значими резултати при търсене на големи мултимодални пространства на състоянието, големи пространства на състоянието или n-мерни повърхности.
Генетичните алгоритми са широко използвани в много области като роботика, автомобилен дизайн, оптимизирана телекомуникационна маршрутизация, инженерно проектиране и компютърно-молекулярно проектиране.
