Sadržaj:
Definicija - Što znači genetski algoritam?
Genetski algoritam je heuristička metoda pretraživanja koja se koristi u umjetnoj inteligenciji i računarstvu. Koristi se za pronalaženje optimiziranih rješenja za pretraživanje problema na temelju teorije prirodne selekcije i evolucijske biologije. Genetski algoritmi izvrsni su za pretraživanje kroz velike i složene skupove podataka. Smatra se da su sposobni pronaći razumna rješenja složenih pitanja, jer su vrlo sposobni rješavati neograničena i ograničena pitanja optimizacije.
Tehopedija objašnjava genetski algoritam
Genetički algoritam koristi tehnike inspirirane evolucijskom biologijom kao što su odabir, mutacija, nasljeđivanje i rekombinacija kako bi se riješio problem. Najčešće korištena metoda u genetskim algoritamima je stvaranje skupine pojedinaca nasumično iz određene populacije. Tako formirani pojedinci procjenjuju se uz pomoć evaluacijske funkcije koju pruža programer. Pojedinci se nakon toga dobivaju ocjenom koji neizravno naglašava sposobnost dane situacije. Najbolje dvije jedinke tada se koriste za stvaranje jednog ili više potomaka, nakon čega se na potomstvu rade nasumične mutacije. Ovisno o potrebama aplikacije, postupak se nastavlja sve dok se ne donese prihvatljivo rješenje ili dok ne prođe određeni broj generacija.
Genetski algoritam razlikuje se od klasičnog, deriviranog, optimizacijskog algoritma na dva načina:
- Genetski algoritam stvara populaciju točaka u svakoj iteraciji, dok klasični algoritam stvara svaku točku pri svakoj iteraciji.
- Genetski algoritam odabire sljedeću populaciju računanjem koristeći generatore slučajnih brojeva, dok klasični algoritam odabire sljedeću točku determiniranim računanjem.
U usporedbi s tradicionalnom umjetnom inteligencijom, genetski algoritam daje mnoge prednosti. Čvršća je i podložna kvarovima zbog malih promjena ulaza ili zbog prisutnosti buke. S obzirom na druge metode optimizacije kao što su praxis, linearno programiranje, heuristički, prvo ili u širinu, genetski algoritam može pružiti bolje i značajnije rezultate tijekom pretraživanja velikih multi-modalnih stanja stanja, velikih stanja prostora ili n-dimenzionalnih površina.
Genetski algoritmi naširoko se koriste u mnogim područjima kao što su robotika, automobilski dizajn, optimizirano usmjeravanje telekomunikacija, inženjerski dizajn i računalno molekulski dizajn.
