人工智能中的遺傳算法：概述、優勢和關鍵術語

介紹

遺傳算法用於解決具有更多變量和可能結果/解決方案的複雜問題。 不同解決方案的組合通過基於達爾文的算法來找到最佳解決方案。 然後將較差的解決方案替換為良好解決方案的後代。

這一切都適用於達爾文理論，即只選擇最適合的個體進行繁殖。 各種解決方案被認為是總體的元素，並且只允許最適合的解決方案進行複制（以創建更好的解決方案）。 遺傳算法有助於優化任何特定問題的解決方案。

遺傳算法的整個過程是一個計算機程序模擬，其中問題和解決方案的屬性被視為達爾文理論的屬性。 遺傳算法涉及的基本過程如下：

• 為任何特定問題構建了一組解決方案。 人口的元素相互競爭，以找出最適合的那個。
• 適合的人口元素只允許創造後代（更好的解決方案）。
• 來自最適父母（解決方案）的基因創造了更好的後代。 因此，未來的解決方案將是更好和可持續的。

人工智能中遺傳算法的工作

AI中遺傳算法的工作原理如下：

• 種群的組成部分，即元素，在人工智能的遺傳算法中被稱為基因。 這些基因在群體中形成個體（也稱為染色體）。
• 創建了一個搜索空間，所有個體都在其中聚集。 所有個體都在搜索空間的有限長度內編碼。
• 搜索空間（種群）中的每個個體都被賦予一個適應度分數，該分數表明其與其他個體競爭的能力。
• 通過遺傳算法尋找和維護所有具有各自適應度得分的個體，並且具有高適應度得分的個體有機會繁殖。
• 與他們的父母相比，新的後代有更好的“部分解決方案”。 遺傳算法還保持搜索空間的動態以積累新的解決方案（後代）。
• 重複這個過程，直到後代沒有任何新的屬性/特徵而不是他們的父母（收斂）。 種群最終收斂，只有最適合的解決方案與其後代（更好的解決方案）一起保留。 還計算了種群中新個體（後代）的適應度得分。

遺傳算法中的關鍵術語

• 選擇算子——人工智能遺傳算法中的這個算子負責選擇具有更好適應度得分的個體進行繁殖。
• 交叉操作員- 交叉操作員選擇將發生合併的交叉站點。 可用於交配的兩個個體中的交叉位點是隨機選擇的並形成新個體。
• 變異算子——遺傳算法中的這個算子負責在後代中嵌入隨機基因以保持多樣性並避免過早收斂。
• 過早收斂——如果一個問題被快速優化，這意味著後代不是在很多層面上產生的。 解決方案也不會具有最佳質量。 為了避免過早收斂，變異算子會添加新基因。
• 等位基因——染色體中特定基因的值稱為等位基因。 每個基因的特定等位基因集定義了該特定基因的可能染色體。

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遺傳算法的好處和用途

• 與其他解決方案相比，通過遺傳算法創建的解決方案強大且可靠。
• 它們增加了解決方案的規模，因為解決方案可以在較大的搜索範圍內進行優化。 該算法還可以管理大量人口。
• 遺傳算法產生的解決方案在稍微改變輸入方面並沒有太大偏差。 他們可以處理一點噪音。
• 遺傳算法具有遵循概率轉移規則的隨機分佈，使其難以預測但易於分析。
• 遺傳算法也可以在嘈雜的環境中執行。 它也可以在復雜和離散問題的情況下工作。
• 由於其有效性，遺傳算法具有許多應用，例如神經網絡、模糊邏輯、密碼破解、過濾和信號處理。 您可以通過 upGrad 提供的頂級課程了解有關AI 中的遺傳算法的更多信息。

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結論

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