Kazalo:
Opredelitev - Kaj pomeni genetski algoritem?
Genetski algoritem je hevristična metoda iskanja, ki se uporablja v umetni inteligenci in računalništvu. Uporablja se za iskanje optimiziranih rešitev za iskanje problemov na podlagi teorije naravne selekcije in evolucijske biologije. Genetski algoritmi so odlični za iskanje po velikih in zapletenih zbirkah podatkov. Šteje se, da so sposobni najti razumne rešitve zapletenih vprašanj, saj so zelo sposobni reševati neomejena in omejena vprašanja optimizacije.
Tehopedija razlaga genetski algoritem
Genetski algoritem za reševanje problema uporablja tehnike, ki jih zgleduje po evolucijski biologiji, kot so selekcija, mutacija, nasledstvo in rekombinacija. Najpogosteje uporabljena metoda v genetskih algoritmih je ustvarjanje skupine posameznikov naključno iz določene populacije. Tako oblikovani posamezniki se ocenjujejo s pomočjo evalvacijske funkcije, ki jo nudi programer. Posamezniki se nato dobijo z oceno, ki posredno poudarja primernost dane situacije. Najboljša dva posameznika se nato uporabljata za ustvarjanje enega ali več potomcev, po katerih se naključne mutacije opravijo na potomstvu. Postopek se glede na potrebe vloge nadaljuje, dokler se ne sprejme sprejemljiva rešitev ali dokler ne mine določeno število generacij.
Genetski algoritem se od klasičnega, izpeljanega, optimizacijskega algoritma razlikuje na dva načina:
- Genetski algoritem ustvari populacijo točk pri vsaki iteraciji, medtem ko klasični algoritem ustvari eno točko pri vsaki iteraciji.
- Genetski algoritem izbere naslednjo populacijo z računanjem z uporabo generatorjev naključnih števil, medtem ko klasični algoritem izbere naslednjo točko z determiniranim računanjem.
V primerjavi s tradicionalno umetno inteligenco genetski algoritem zagotavlja številne prednosti. Je bolj trden in je dovzeten za okvare zaradi rahlih sprememb vhodov ali zaradi prisotnosti hrupa. V zvezi z drugimi metodami optimizacije, kot so praxis, linearno programiranje, heuristično, najprej ali v širino, lahko genetski algoritem zagotovi boljše in pomembnejše rezultate med iskanjem velikih večmodalnih prostorov stanja, velikih stanjih držav ali n-dimenzionalnih površin.
Genetski algoritmi se pogosto uporabljajo na številnih področjih, kot so robotika, avtomobilsko oblikovanje, optimizirano telekomunikacijsko usmerjanje, inženirsko oblikovanje in računalniško podprto molekularno oblikovanje.
