Algoritmo genético en inteligencia artificial: descripción general, beneficios y terminologías clave

Introducción

Se utiliza un algoritmo genético para resolver problemas complicados con un mayor número de variables y posibles resultados/soluciones. Las combinaciones de diferentes soluciones se pasan a través del algoritmo basado en Darwin para encontrar las mejores soluciones. Las soluciones más pobres son luego reemplazadas por la descendencia de buenas soluciones.

Todo funciona según la teoría darwiniana, donde solo los individuos más aptos son elegidos para la reproducción. Las diversas soluciones se consideran los elementos de la población, y solo las soluciones más aptas pueden reproducirse (para crear mejores soluciones). Los algoritmos genéticos ayudan a optimizar las soluciones a cualquier problema en particular.

Todo el proceso de los algoritmos genéticos es una simulación de programa de computadora en la que los atributos del problema y la solución se tratan como los atributos de la teoría darwiniana. Los procesos básicos que intervienen en los algoritmos genéticos son los siguientes:

• Se construye una población de soluciones para cualquier problema en particular. Los elementos de la población compiten entre sí para encontrar al más apto.
• A los elementos de la población que son aptos solo se les permite crear descendencia (mejores soluciones).
• Los genes de los padres más aptos (soluciones) crean una mejor descendencia. Por lo tanto, las soluciones futuras serán mejores y sostenibles.

Funcionamiento de algoritmos genéticos en IA

El funcionamiento de un algoritmo genético en IA es el siguiente:

• Los componentes de la población, es decir, los elementos, se denominan genes en los algoritmos genéticos de la IA . Estos genes forman un individuo en la población (también denominado cromosoma).
• Se crea un espacio de búsqueda en el que se acumulan todos los individuos. Todos los individuos están codificados dentro de una longitud finita en el espacio de búsqueda.
• Cada individuo en el espacio de búsqueda (población) recibe una puntuación de aptitud, que indica su capacidad para competir con otros individuos.
• Todos los individuos con sus respectivos puntajes de condición física son buscados y mantenidos por el algoritmo genético y los individuos con puntajes altos de condición física tienen la oportunidad de reproducirse.
• Los nuevos hijos tienen mejores 'soluciones parciales' en comparación con sus padres. Los algoritmos genéticos también mantienen dinámico el espacio del espacio de búsqueda para acumular las nuevas soluciones (descendencia).
• Este proceso se repite hasta que los descendientes no tengan nuevos atributos/características que sus padres (convergencia). La población converge al final, y solo las soluciones más aptas permanecen junto con su descendencia (mejores soluciones). También se calcula la puntuación de aptitud de los nuevos individuos en la población (descendencia).

Terminologías clave en algoritmos genéticos

• Operador de selección : este operador en algoritmos genéticos en IA es responsable de seleccionar a los individuos con mejores puntajes de aptitud para la reproducción.
• Operador de cruce : el operador de cruce elige un sitio de cruce desde donde se producirá la fusión. Los sitios de cruce en ambos individuos disponibles para el apareamiento se eligen al azar y forman nuevos individuos.
• Operador de mutación : este operador en el algoritmo genético es responsable de incorporar genes aleatorios en la descendencia para mantener la diversidad y evitar la convergencia prematura.
• Convergencia prematura : si un problema se optimiza rápidamente, significa que la descendencia no se produjo en muchos niveles. Las soluciones tampoco serán de calidad óptima. Para evitar una convergencia prematura, el operador de mutación agrega nuevos genes.
• Alelo : el valor de un gen particular en un cromosoma se denomina alelo. El conjunto especificado de alelos para cada gen define los posibles cromosomas de ese gen en particular.

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Beneficios y usos de los algoritmos genéticos

• Las soluciones creadas a través de algoritmos genéticos son sólidas y confiables en comparación con otras soluciones.
• Aumentan el tamaño de las soluciones, ya que las soluciones se pueden optimizar en una gran escala de búsqueda. Este algoritmo también puede gestionar una gran población.
• Las soluciones producidas por algoritmos genéticos no se desvían mucho al cambiar ligeramente la entrada. Pueden manejar un poco de ruido.
• Los algoritmos genéticos tienen una distribución estocástica que sigue reglas de transición probabilística, lo que los hace difíciles de predecir pero fáciles de analizar.
• Los algoritmos genéticos también pueden funcionar en entornos ruidosos. También puede funcionar en caso de problemas complejos y discretos.
• Debido a su efectividad, los algoritmos genéticos tienen muchas aplicaciones como redes neuronales, lógica difusa, descifrado de códigos, filtrado y procesamiento de señales. Puede obtener más información sobre los algoritmos genéticos en IA a través de los mejores cursos que ofrece upGrad.

Lea también: Tipos de algoritmos de clasificación en ML

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Conclusión

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