Генетичні алгоритми

Генетичний алгоритм (Genetic Algorithm) – це еволюційний алгоритм пошуку, що використовується для вирішення задач оптимізації і моделювання шляхом послідовного підбору, комбінування і варіації параметрів, які необхідно знайти, з використанням механізмів, що нагадують біологічну еволюцію.

Особливістю генетичного алгоритму є акцент на використанні оператора " схрещення", який виконує операцію рекомбінації рішень-кандидатів, роль якої аналогічна ролі схрещення в живій природі. " Батьком-засновником" генетичних алгоритмів вважається Джон Голланд, книга якого " Адаптація в природних і штучних системах" є фундаментальною в цій сфері досліджень.

Задача кодується таким чином, щоб її вирішення могло бути представлено в вигляді масиву подібного до інформації складу хромосоми. Цей масив часто називають саме так «хромосома». Хромосома - це деякий числовий вектор, що відповідає параметру, який підбирається, а набір хромосом даної особи визначає рішення задачі. Які саме вектори варто розглядати в конкретній задачі, вирішує сам користувач. Кожна з позицій вектора хромосоми називається ген. Випадковим чином в масиві створюється деяка кількість початкових елементів «осіб», або початкова популяція. Особи оцінюються з використанням функції пристосування, в результаті якої кожній особі присвоюється певне значення пристосованості, яке визначає можливість виживання особи. Після цього з використанням отриманих значень пристосованості вибираються особи допущені до схрещення (селекція). До осіб застосовуються " генетичні оператори" (в більшості випадків це оператор схрещення (crossover) (операція, при якій із двох хромосом породжується одна чи декілька нових хромосом) і оператор мутації (mutation) (перетворення хромосоми, що випадково змінює одну чи декілька її позицій (генів)), створюючи таким чином наступне покоління осіб. Особи наступного покоління також оцінюються застосуванням генетичних операторів і виконується селекція і мутація. Так моделюється еволюційний процес, що продовжується декілька життєвих циклів (поколінь), поки не буде виконано критерій зупинки алгоритму. Таким критерієм може бути:

- знаходження глобального, або надоптимального рішення;

- вичерпання числа поколінь, що відпущені на еволюцію;

- вичерпання часу, відпущеного на еволюцію.

Можна виділити такі етапи генетичного алгоритму:

1. Створення початкової популяції.

2. Обчислення функції пристосованості для осіб популяції (оцінювання).

3. Повторювання до виконання критерію зупинки алгоритму.

4. Вибір індивідів із поточної популяції (селекція).

5. Схрещення або/та мутація.

6. Обчислення функції пристосовуваності для всіх осіб.

7. Формування нового покоління.

Генетичний алгоритм - новітній, але не єдино можливий спосіб рішення задач оптимізації.

Відомо два основні шляхи рішення таких задач - переборний та градієнтний. Розглянемо класичну задачу комівояжера. Суть задачі полягає у знаходженні короткого шляху проходження всіх міст.

Переборний метод є найпростішим. Для пошуку оптимального рішення (максимум цільової функції) потрібно послідовно обчислити значення функції у всіх точках. Недоліком є велика кількість обчислень.

Іншим способом є градієнтний спуск. Обираємо випадкові значення параметрів, а потім значення поступово змінюють, досягаючи найбільшої швидкості зросту цільової функції. Алгоритм може зупинитись, досягнувши локального максимуму. Градієнтні методи швидкі, але не гарантують оптимального рішення (оскільки цільова функція має декілька максимумів).

Генетичний алгоритм представляє собою комбінацію переборного та градієнтного методів. Механізми кросоверу (схрещування) та мутації реалізують переборну частину, а відбір кращих рішень - градієнтний спуск.

Тобто, якщо на деякій множині задана складна функція від декількох змінних, тоді генетичний алгоритм є програмою, яка за зрозумілий час знаходить точку, де значення функції знаходиться достатньо близько до максимально можливого значення. Обираючи прийнятний час розрахунку, отримуємо одне з кращих рішень, які можна отримати за цей час.