Читать книгу Эволюционные стратегии: оптимизация параметров в формуле AGI. Искусственный интеллект - - Страница 3

Эволюционные стратегии (ЭС) представляют собой методы оптимизации, основанные на идеях биологической эволюции. Они используют генетические операторы, такие как мутация и кроссовер, для поиска оптимального решения в пространстве параметров.

Идея эволюционных стратегий основана на аналогии с биологической эволюцией, где особи с лучшими адаптивными свойствами имеют больше шансов на выживание и размножение, передавая свои гены следующему поколению. Аналогично, в эволюционных стратегиях решения с лучшей приспособленностью имеют больше шансов передать свои «гены», т.е. значения параметров, следующему поколению.

В эволюционных стратегиях применяются следующие основные методы:

1. Инициализация популяции: Создание начальной популяции решений с различными значениями параметров. Это может быть случайная инициализация или проведение предварительного анализа для более осмысленной инициализации.

2. Оценка приспособленности: Подсчет значения приспособленности каждого решения в популяции с использованием определенной функции оценки. Эта функция определяет «качество» каждого решения и используется для выбора родительских решений для создания потомства.

3. Выбор родителей: Метод выбора родителей для последующего размножения на основе их приспособленности. Здесь используются различные алгоритмы и стратегии выбора, такие как пропорциональный отбор, турнирный отбор или ранговый отбор.

4. Генетические операторы: Применение генетических операторов, таких как мутация и кроссовер, к выбранным родителям для создания нового потомства. Мутация вносит случайные изменения в значения параметров, а кроссовер сочетает значения параметров от двух родителей.

5. Обновление популяции: Замена старой популяции новым поколением, включающим потомство и, возможно, некоторое количество сохраненных лучших решений из предыдущего поколения. Это помогает сохранять лучшие решения и продвигаться в сторону оптимального результата.

6. Повторение: Повторение шагов 2—5 до достижения заданного критерия остановки, например, определенного числа поколений или достижения оптимального решения. Цель состоит в том, чтобы найти решение с наивысшим значением приспособленности, соответствующее оптимальным значениям параметров.

Эволюционные стратегии позволяют эффективно итеративно искать оптимальное решение в пространстве параметров, основываясь на принципах эволюции и генетического поиска. Они широко применяются в различных областях, включая прикладные науки, инженерию и искусственный интеллект, для решения различных задач оптимизации и настройки моделей.