Algoritmo genetico nell'intelligenza artificiale: panoramica, vantaggi e terminologie chiave

introduzione

Un algoritmo genetico viene utilizzato per risolvere problemi complicati con un numero maggiore di variabili e possibili risultati/soluzioni. Le combinazioni di diverse soluzioni vengono passate attraverso l'algoritmo basato su Darwin per trovare le soluzioni migliori. Le soluzioni più povere vengono quindi sostituite con la progenie di buone soluzioni.

Tutto funziona secondo la teoria darwiniana, dove solo gli individui più adatti vengono scelti per la riproduzione. Le varie soluzioni sono considerate gli elementi della popolazione e solo le soluzioni più adatte possono riprodursi (per creare soluzioni migliori). Gli algoritmi genetici aiutano a ottimizzare le soluzioni a qualsiasi problema particolare.

L'intero processo degli algoritmi genetici è una simulazione di un programma per computer in cui gli attributi del problema e della soluzione sono trattati come gli attributi della teoria darwiniana. I processi di base coinvolti negli algoritmi genetici sono i seguenti:

• Una popolazione di soluzioni è costruita per qualsiasi problema particolare. Gli elementi della popolazione competono tra loro per trovare quella più adatta.
• Gli elementi della popolazione che sono in forma possono solo creare prole (soluzioni migliori).
• I geni dei genitori più adatti (soluzioni) creano una prole migliore. Pertanto, le soluzioni future saranno migliori e sostenibili.

Lavoro di algoritmi genetici in AI

Il funzionamento di un algoritmo genetico nell'IA è il seguente:

• I componenti della popolazione, cioè gli elementi, sono definiti come geni negli algoritmi genetici dell'IA . Questi geni formano un individuo nella popolazione (definito anche cromosoma).
• Viene creato uno spazio di ricerca in cui vengono accumulati tutti gli individui. Tutti gli individui sono codificati all'interno di una lunghezza finita nello spazio di ricerca.
• A ogni individuo nello spazio di ricerca (popolazione) viene assegnato un punteggio di fitness, che indica la sua capacità di competere con altri individui.
• Tutti gli individui con i rispettivi punteggi di fitness sono ricercati e mantenuti dall'algoritmo genetico e gli individui con punteggi di fitness elevati hanno la possibilità di riprodursi.
• I nuovi discendenti stanno avendo migliori "soluzioni parziali" rispetto ai loro genitori. Gli algoritmi genetici mantengono anche dinamico lo spazio dello spazio di ricerca per accumulare le nuove soluzioni (prole).
• Questo processo viene ripetuto fino a quando i figli non hanno nuovi attributi/caratteristiche rispetto ai loro genitori (convergenza). Alla fine la popolazione converge e solo le soluzioni più adatte rimangono insieme alla loro prole (soluzioni migliori). Viene calcolato anche il punteggio di fitness dei nuovi individui nella popolazione (prole).

Terminologie chiave negli algoritmi genetici

• Operatore di selezione : questo operatore negli algoritmi genetici nell'IA è responsabile della selezione degli individui con punteggi di fitness migliori per la riproduzione.
• Operatore crossover: l'operatore crossover sceglie un sito crossover da cui avverrà l'unione. I siti di incrocio in entrambi gli individui disponibili per l'accoppiamento vengono scelti casualmente e formano nuovi individui.
• Operatore di mutazione : questo operatore nell'algoritmo genetico è responsabile dell'inclusione di geni casuali nella prole per mantenere la diversità ed evitare la convergenza prematura.
• Convergenza prematura – Se un problema viene ottimizzato rapidamente, significa che la prole non è stata prodotta a molti livelli. Anche le soluzioni non saranno di qualità ottimale. Per evitare una convergenza prematura, nuovi geni vengono aggiunti dall'operatore di mutazione.
• Allele – Il valore di un particolare gene in un cromosoma è definito allele. L'insieme specificato di alleli per ciascun gene definisce i possibili cromosomi di quel particolare gene.

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Benefici e usi degli algoritmi genetici

• Le soluzioni create attraverso algoritmi genetici sono forti e affidabili rispetto ad altre soluzioni.
• Aumentano le dimensioni delle soluzioni poiché le soluzioni possono essere ottimizzate su un'ampia scala di ricerca. Questo algoritmo può anche gestire una vasta popolazione.
• Le soluzioni prodotte dagli algoritmi genetici non si discostano molto modificando leggermente l'input. Riescono a gestire un po' di rumore.
• Gli algoritmi genetici hanno una distribuzione stocastica che segue le regole di transizione probabilistica, rendendoli difficili da prevedere ma facili da analizzare.
• Gli algoritmi genetici possono funzionare anche in ambienti rumorosi. Può funzionare anche in caso di problemi complessi e discreti.
• Grazie alla loro efficacia, gli algoritmi genetici hanno molte applicazioni come reti neurali, logica fuzzy, decodifica di codici, filtraggio ed elaborazione del segnale. Puoi saperne di più sugli algoritmi genetici nell'IA tramite i migliori corsi offerti da upGrad.

Leggi anche: Tipi di algoritmo di classificazione in ML

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Conclusione

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