Эволюционные алгоритмы — направление в искусственном интеллекте (раздел эволюционного моделирования), которое использует и моделирует процессы естественного отбора. Перечислим некоторые из них:
генетические алгоритмы — эвристический алгоритм поиска, используемый для решения задач оптимизации и моделирования путём случайного подбора, комбинирования и вариации искомых параметров;
генетическое программирование — автоматическое создание или изменение программ с помощью генетических алгоритмов;
эволюционное программирование — аналогично генетическому программированию, но структура программы постоянна, изменяются только числовые значения;
эволюционные стратегии — похожи на генетические алгоритмы, но в следующее поколение передаются только положительные мутации;
дифференциальная эволюция;
нейроэволюция — аналогична генетическому программированию, но геномы представляют собой искусственные нейронные сети, в которых происходит эволюция весов при заданной топологии сети, или, помимо эволюции весов, также производится эволюция топологии.
Все они моделируют базовые положения в теории биологической эволюции — процессы отбора, скрещивания, мутации и воспроизводства. Поведение особей определяется окружающей средой. Множество особей принято называть популяцией. Популяция эволюционирует в соответствии с правилами отбора в соответствии с целевой функцией, которая задается окружающей средой. Таким образом, каждой особи (индивидууму) в популяции назначается значение его пригодности в окружающей среде. Размножаются только наиболее пригодные особи. Рекомбинация и мутация позволяют индивидуумам изменяться и приспосабливаться к среде. Такие алгоритмы относятся к адаптивным поисковым механизмам.
Эволюционные методы (ЭМ) — приближенные (эвристические) методы решения задач оптимизации и структурного синтеза. Большинство ЭМ основано на статистическом подходе к исследованию ситуаций и итерационном приближении к искомому решению.
Комментарии