人工智能中的遗传算法：概述、优势和关键术语

介绍

遗传算法用于解决具有更多变量和可能结果/解决方案的复杂问题。 不同解决方案的组合通过基于达尔文的算法来找到最佳解决方案。 然后将较差的解决方案替换为良好解决方案的后代。

这一切都适用于达尔文理论，即只选择最适合的个体进行繁殖。 各种解决方案被认为是总体的元素，并且只允许最适合的解决方案进行复制（以创建更好的解决方案）。 遗传算法有助于优化任何特定问题的解决方案。

遗传算法的整个过程是一个计算机程序模拟，其中问题和解决方案的属性被视为达尔文理论的属性。 遗传算法涉及的基本过程如下：

• 为任何特定问题构建了一组解决方案。 人口的元素相互竞争，以找出最适合的那个。
• 适合的人口元素只允许创造后代（更好的解决方案）。
• 来自最适父母（解决方案）的基因创造了更好的后代。 因此，未来的解决方案将是更好和可持续的。

人工智能中遗传算法的工作

AI中遗传算法的工作原理如下：

• 种群的组成部分，即元素，在人工智能的遗传算法中被称为基因。 这些基因在群体中形成个体（也称为染色体）。
• 创建了一个搜索空间，所有个体都在其中聚集。 所有个体都在搜索空间的有限长度内编码。
• 搜索空间（种群）中的每个个体都被赋予一个适应度分数，该分数表明其与其他个体竞争的能力。
• 通过遗传算法寻找和维护所有具有各自适应度得分的个体，并且具有高适应度得分的个体有机会繁殖。
• 与他们的父母相比，新的后代有更好的“部分解决方案”。 遗传算法还保持搜索空间的动态以积累新的解决方案（后代）。
• 重复这个过程，直到后代没有任何新的属性/特征而不是他们的父母（收敛）。 种群最终收敛，只有最适合的解决方案与其后代（更好的解决方案）一起保留。 还计算了种群中新个体（后代）的适应度得分。

遗传算法中的关键术语

• 选择算子——人工智能遗传算法中的这个算子负责选择具有更好适应度得分的个体进行繁殖。
• 交叉操作员- 交叉操作员选择将发生合并的交叉站点。 可用于交配的两个个体中的交叉位点是随机选择的并形成新个体。
• 变异算子——遗传算法中的这个算子负责在后代中嵌入随机基因以保持多样性并避免过早收敛。
• 过早收敛——如果一个问题被快速优化，这意味着后代不是在很多层面上产生的。 解决方案也不会具有最佳质量。 为了避免过早收敛，变异算子会添加新基因。
• 等位基因——染色体中特定基因的值称为等位基因。 每个基因的特定等位基因集定义了该特定基因的可能染色体。

阅读：你应该知道的人工智能算法类型

遗传算法的好处和用途

• 与其他解决方案相比，通过遗传算法创建的解决方案强大且可靠。
• 它们增加了解决方案的规模，因为解决方案可以在较大的搜索范围内进行优化。 该算法还可以管理大量人口。
• 遗传算法产生的解决方案在稍微改变输入方面并没有太大偏差。 他们可以处理一点噪音。
• 遗传算法具有遵循概率转移规则的随机分布，使其难以预测但易于分析。
• 遗传算法也可以在嘈杂的环境中执行。 它也可以在复杂和离散问题的情况下工作。
• 由于其有效性，遗传算法具有许多应用，例如神经网络、模糊逻辑、密码破解、过滤和信号处理。 您可以通过 upGrad 提供的顶级课程了解有关AI 中的遗传算法的更多信息。

另请阅读： ML 中的分类算法类型

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结论

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