Algorithme génétique dans l'intelligence artificielle : aperçu, avantages et terminologies clés

introduction

Un algorithme génétique est utilisé pour résoudre des problèmes complexes avec un plus grand nombre de variables et de résultats/solutions possibles. Les combinaisons de différentes solutions sont passées par l'algorithme basé sur darwinien pour trouver les meilleures solutions. Les solutions les plus pauvres sont alors remplacées par la progéniture des bonnes solutions.

Tout fonctionne sur la théorie darwinienne, où seuls les individus les plus aptes sont choisis pour la reproduction. Les différentes solutions sont considérées comme les éléments de la population, et seules les solutions les plus adaptées sont autorisées à se reproduire (pour créer de meilleures solutions). Les algorithmes génétiques aident à optimiser les solutions à un problème particulier.

L'ensemble du processus des algorithmes génétiques est une simulation de programme informatique dans laquelle les attributs du problème et de la solution sont traités comme les attributs de la théorie darwinienne. Les processus de base impliqués dans les algorithmes génétiques sont les suivants :

• Une population de solutions est construite pour chaque problème particulier. Les éléments de la population se font concurrence pour trouver le plus apte.
• Les éléments de la population qui sont aptes ne sont autorisés à créer une progéniture (meilleures solutions).
• Les gènes des parents les plus aptes (solutions) créent une meilleure progéniture. Ainsi, les solutions futures seront meilleures et durables.

Fonctionnement des algorithmes génétiques en IA

Le fonctionnement d'un algorithme génétique en IA est le suivant :

• Les composants de la population, c'est-à-dire les éléments, sont appelés gènes dans les algorithmes génétiques de l' IA . Ces gènes forment un individu dans la population (également appelé chromosome).
• Un espace de recherche est créé dans lequel tous les individus sont accumulés. Tous les individus sont codés sur une longueur finie dans l'espace de recherche.
• Chaque individu dans l'espace de recherche (population) reçoit un score de fitness, qui indique sa capacité à rivaliser avec d'autres individus.
• Tous les individus avec leurs scores de fitness respectifs sont recherchés et maintenus par l'algorithme génétique et les individus avec des scores de fitness élevés ont une chance de se reproduire.
• La nouvelle progéniture a de meilleures «solutions partielles» par rapport à leurs parents. Les algorithmes génétiques maintiennent également l'espace de l'espace de recherche dynamique pour accumuler les nouvelles solutions (progéniture).
• Ce processus est répété jusqu'à ce que les descendants n'aient plus de nouveaux attributs/caractéristiques que leurs parents (convergence). La population converge à la fin, et seules les solutions les plus adaptées restent avec leur progéniture (meilleures solutions). Le score de fitness des nouveaux individus dans la population (progéniture) est également calculé.

Terminologies clés dans les algorithmes génétiques

• Opérateur de sélection - Cet opérateur d'algorithmes génétiques en IA est chargé de sélectionner les individus ayant les meilleurs scores de fitness pour la reproduction.
• Opérateur de croisement - L'opérateur de croisement choisit un site de croisement à partir duquel la fusion aura lieu. Les sites de croisement chez les deux individus disponibles pour l'accouplement sont choisis au hasard et forment de nouveaux individus.
• Opérateur de mutation - Cet opérateur de l'algorithme génétique est chargé d'intégrer des gènes aléatoires dans la progéniture afin de maintenir la diversité et d'éviter une convergence prématurée.
• Convergence prématurée - Si un problème est optimisé rapidement, cela signifie que la progéniture n'a pas été produite à plusieurs niveaux. Les solutions ne seront pas non plus de qualité optimale. Pour éviter une convergence prématurée, de nouveaux gènes sont ajoutés par l'opérateur de mutation.
• Allèle - La valeur d'un gène particulier dans un chromosome est appelée allèle. L'ensemble spécifié d'allèles pour chaque gène définit les chromosomes possibles de ce gène particulier.

Lire : Types d'algorithmes d'IA que vous devez connaître

Avantages et utilisations des algorithmes génétiques

• Les solutions créées par des algorithmes génétiques sont solides et fiables par rapport à d'autres solutions.
• Ils augmentent la taille des solutions car les solutions peuvent être optimisées sur une grande échelle de recherche. Cet algorithme peut également gérer une grande population.
• Les solutions produites par les algorithmes génétiques ne s'écartent pas beaucoup en modifiant légèrement l'entrée. Ils peuvent supporter un peu de bruit.
• Les algorithmes génétiques ont une distribution stochastique qui suit des règles de transition probabilistes, ce qui les rend difficiles à prédire mais faciles à analyser.
• Les algorithmes génétiques peuvent également fonctionner dans des environnements bruyants. Cela peut également fonctionner en cas de problèmes complexes et discrets.
• En raison de leur efficacité, les algorithmes génétiques ont de nombreuses applications telles que les réseaux de neurones, la logique floue, le décodage, le filtrage et le traitement du signal. Vous pouvez en savoir plus sur les algorithmes génétiques de l'IA via les meilleurs cours proposés par upGrad.

Lire aussi : Types d'algorithmes de classification en ML

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Conclusion

Les algorithmes génétiques sont un concept important en IA et sont l'un des algorithmes d'IA les plus performants lorsqu'il s'agit de trouver des solutions optimales. Vous pouvez en savoir plus sur ce sujet en optant pour les cours d'IA dispensés par upGrad dispensés par des facultés expertes. Le cours LJMU sur upGrad est de 18 mois, tandis que l'autre est de 12 mois. Commencez à apprendre l'IA maintenant !

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