อัลกอริธึมวิวัฒนาการ (EAs) หมายถึงชุดอัลกอริธึมคอมพิวเตอร์ในสาขาปัญญาประดิษฐ์ที่ได้รับแรงบันดาลใจจากกระบวนการทางชีววิทยาของวิวัฒนาการทางธรรมชาติ พวกเขาใช้หลักการของการคัดเลือกโดยธรรมชาติและการถ่ายทอดทางพันธุกรรมเพื่อค้นหาวิธีแก้ปัญหาที่เหมาะสมที่สุดในพื้นที่ปัญหาที่กำหนด โดยเลียนแบบว่าประชากรของสิ่งมีชีวิตมีวิวัฒนาการอย่างไรเมื่อเวลาผ่านไป
ประวัติความเป็นมาของอัลกอริทึมเชิงวิวัฒนาการ
แนวคิดของ EA เกิดขึ้นในช่วงกลางศตวรรษที่ 20 โดยพบตัวอย่างแรกในผลงานของ Nils Aall Barricelli ในทศวรรษ 1950 และ Lawrence J. Fogel ในทศวรรษ 1960 วิธีการอัลกอริทึมที่มุ่งใช้ประโยชน์จากหลักการของทฤษฎีวิวัฒนาการของดาร์วินเพื่อแก้ปัญหาการคำนวณที่ซับซ้อน อย่างไรก็ตาม ในช่วงทศวรรษ 1970 นั้น Evolutionary Algorithms มีความโดดเด่นมากขึ้นด้วยผลงานบุกเบิกของ John Holland ผู้พัฒนา Genetic Algorithms (GAs) ซึ่งเป็นชุดย่อยของ EA
อัลกอริทึมเชิงวิวัฒนาการ: การเจาะลึก
EA อาศัยกลไกที่ได้รับแรงบันดาลใจจากวิวัฒนาการทางชีววิทยา เช่น การสืบพันธุ์ การกลายพันธุ์ การรวมตัวกันใหม่ และการคัดเลือก อัลกอริธึมเหล่านี้เริ่มต้นด้วยประชากรของโซลูชันที่เป็นตัวเลือก และปรับปรุงประชากรนี้ซ้ำ ๆ โดยการใช้ตัวดำเนินการเชิงวิวัฒนาการ ประชากรได้รับการอัปเดตตามความเหมาะสมหรือคุณภาพของโซลูชันแต่ละรายการ โดยเลียนแบบการคงอยู่ของหลักการที่เหมาะสมที่สุด
อัลกอริธึมเชิงวิวัฒนาการสามารถจำแนกได้หลายประเภท ได้แก่:
- อัลกอริทึมทางพันธุกรรม (GA)
- การเขียนโปรแกรมเชิงวิวัฒนาการ (EP)
- กลยุทธ์วิวัฒนาการ (ES)
- การเขียนโปรแกรมทางพันธุกรรม (GP)
- วิวัฒนาการที่แตกต่าง (DE)
โครงสร้างภายในของอัลกอริทึมเชิงวิวัฒนาการ
อัลกอริธึมวิวัฒนาการทั่วไปเกี่ยวข้องกับขั้นตอนต่อไปนี้:
-
การเริ่มต้น: อัลกอริธึมเริ่มต้นด้วยกลุ่มประชากรแต่ละบุคคล ซึ่งแต่ละกลุ่มเป็นตัวแทนวิธีแก้ปัญหาที่เป็นไปได้ บุคคลเหล่านี้มักจะเริ่มต้นแบบสุ่มภายในพื้นที่ค้นหาของปัญหา
-
การประเมิน: แต่ละคนในประชากรได้รับการประเมินตามฟังก์ชันสมรรถภาพร่างกาย ซึ่งจะวัดคุณภาพของโซลูชันที่แสดง
-
การคัดเลือก: บุคคลจะถูกเลือกเพื่อการสืบพันธุ์ตามความเหมาะสม บุคคลที่มีสมรรถภาพร่างกายสูงมีโอกาสถูกเลือกสูงกว่า
-
การเปลี่ยนแปลง: บุคคลที่เลือกจะต้องอาศัยการดำเนินการทางพันธุกรรม เช่น การกลายพันธุ์ (การเปลี่ยนแปลงแบบสุ่มในแต่ละบุคคล) และครอสโอเวอร์ (การแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างบุคคลสองคน) เพื่อให้กำเนิดลูกหลาน
-
การทดแทน: ลูกหลานจะเข้ามาแทนที่บุคคลบางส่วนหรือทั้งหมดในประชากร
-
การสิ้นสุด: อัลกอริธึมจะหยุดหากตรงตามเงื่อนไขการสิ้นสุด (เช่น จำนวนเจเนอเรชันสูงสุด มีความเหมาะสมเพียงพอ)
คุณสมบัติที่สำคัญของอัลกอริทึมเชิงวิวัฒนาการ
EA มีคุณสมบัติหลักหลายประการที่แยกความแตกต่างจากการเพิ่มประสิทธิภาพและวิธีการค้นหาแบบดั้งเดิม:
-
ตามประชากร: EAs ทำงานร่วมกับกลุ่มโซลูชัน ช่วยให้สามารถสำรวจพื้นที่ค้นหาหลายพื้นที่พร้อมกัน
-
สุ่ม: EA เกี่ยวข้องกับกระบวนการสุ่ม (ในการคัดเลือก การกลายพันธุ์ และครอสโอเวอร์) ดังนั้นจึงสามารถหลีกเลี่ยง Optima ในพื้นที่และสำรวจพื้นที่การค้นหาอย่างกว้างขวาง
-
ปรับเปลี่ยนได้: กระบวนการวิวัฒนาการช่วยให้ EA ปรับกลยุทธ์การค้นหาตามจำนวนประชากรปัจจุบันได้
-
ไม่เชื่อเรื่องปัญหา: EA ไม่ต้องการความรู้เฉพาะปัญหาหรือข้อมูลการไล่ระดับสี
ประเภทของอัลกอริทึมเชิงวิวัฒนาการ
| ประเภทของอัลกอริทึม | คำอธิบายสั้น ๆ |
|---|---|
| อัลกอริทึมทางพันธุกรรม (GA) | ใช้แนวคิดเรื่องการถ่ายทอดทางพันธุกรรมและดาร์วินพยายามดิ้นรนเพื่อความอยู่รอด เกี่ยวข้องกับการดำเนินการ เช่น การกลายพันธุ์ ครอสโอเวอร์ และการเลือก |
| การเขียนโปรแกรมเชิงวิวัฒนาการ (EP) | มุ่งเน้นไปที่วิวัฒนาการของพฤติกรรมที่ใช้เครื่องจักร |
| กลยุทธ์วิวัฒนาการ (ES) | เน้นพารามิเตอร์กลยุทธ์ เช่น ขนาดการกลายพันธุ์และประเภทการรวมตัวใหม่ |
| การเขียนโปรแกรมทางพันธุกรรม (GP) | ส่วนขยายของ GA, GP พัฒนาโปรแกรมคอมพิวเตอร์หรือนิพจน์เพื่อแก้ไขปัญหา |
| วิวัฒนาการที่แตกต่าง (DE) | ประเภทของ EA ที่ใช้สำหรับปัญหาการปรับให้เหมาะสมอย่างต่อเนื่อง |
การประยุกต์และความท้าทายของอัลกอริทึมเชิงวิวัฒนาการ
EA ถูกนำไปใช้ในสาขาต่างๆ เช่น วิทยาการคอมพิวเตอร์ วิศวกรรม เศรษฐศาสตร์ และชีวสารสนเทศศาสตร์ สำหรับงานต่างๆ เช่น การเพิ่มประสิทธิภาพ การเรียนรู้ และการออกแบบ มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับปัญหาการปรับให้เหมาะสมซึ่งพื้นที่การค้นหากว้างใหญ่ ซับซ้อน หรือเข้าใจได้ไม่ดี
อย่างไรก็ตาม EA มาพร้อมกับความท้าทายของตัวเอง พวกเขาต้องการการตั้งค่าพารามิเตอร์อย่างระมัดระวัง (เช่น ขนาดประชากร อัตราการกลายพันธุ์) สร้างสมดุลระหว่างการสำรวจและการใช้ประโยชน์ การจัดการกับสภาพแวดล้อมแบบไดนามิก และประกันความหลากหลายภายในประชากรเพื่อป้องกันการบรรจบกันก่อนเวลาอันควร
เปรียบเทียบกับเทคนิคที่คล้ายกัน
| เทคนิค | คำอธิบาย | ลักษณะหลัก |
|---|---|---|
| การหลอมจำลอง | เทคนิคความน่าจะเป็นสำหรับการประมาณค่าที่เหมาะสมที่สุดโดยรวมของฟังก์ชันที่กำหนด | สารละลายเดี่ยว สุ่ม ขึ้นอยู่กับพารามิเตอร์อุณหภูมิ |
| ค้นหาตะบู | metaheuristic ที่แนะนำขั้นตอนการค้นหาฮิวริสติกในท้องถิ่นเพื่อสำรวจพื้นที่โซลูชันที่นอกเหนือจากการเพิ่มประสิทธิภาพในท้องถิ่น | โซลูชันเดียว กำหนดได้ ใช้โครงสร้างหน่วยความจำ |
| การเพิ่มประสิทธิภาพของอนุภาคฝูง | อัลกอริธึมการหาค่าเหมาะที่สุดโดยสุ่มตามประชากรซึ่งได้รับแรงบันดาลใจจากพฤติกรรมทางสังคมของการเลี้ยงนกหรือการศึกษาปลา | อิงประชากร, สุ่ม, ใช้แนวคิดเรื่องความเร็วและตำแหน่ง |
| อัลกอริทึมเชิงวิวัฒนาการ | ได้รับแรงบันดาลใจจากวิวัฒนาการทางชีววิทยา แสวงหาวิธีแก้ปัญหาที่ดีที่สุดผ่านกลไกต่างๆ เช่น การกลายพันธุ์ ครอสโอเวอร์ และการคัดเลือก | ขึ้นอยู่กับประชากร, สุ่ม, ปรับตัว, ไม่เชื่อเรื่องปัญหา |
อนาคตของอัลกอริทึมเชิงวิวัฒนาการ
อนาคตของ EA อยู่ที่การจัดการกับความท้าทายและการขยายการใช้งาน แนวโน้มการวิจัยรวมถึงการใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อปรับแต่งพารามิเตอร์ EA อัตโนมัติ การผสม EA เข้ากับอัลกอริธึมอื่นๆ เพื่อประสิทธิภาพที่ดีขึ้น และการพัฒนา EA สำหรับข้อมูลขนาดใหญ่และการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน นอกจากนี้ยังมีความสนใจเพิ่มขึ้นในอัลกอริธึมวิวัฒนาการควอนตัม เมื่อพิจารณาจากความก้าวหน้าในการคำนวณควอนตัม
อัลกอริทึมเชิงวิวัฒนาการและพร็อกซีเซิร์ฟเวอร์
พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์สามารถใช้ประโยชน์จาก EA เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานได้ ตัวอย่างเช่น EA สามารถใช้สำหรับการปรับสมดุลโหลดระหว่างเซิร์ฟเวอร์ต่างๆ เพิ่มประสิทธิภาพนโยบายแคช หรือเลือกเส้นทางที่ดีที่สุดสำหรับการส่งข้อมูล สิ่งนี้ไม่เพียงปรับปรุงประสิทธิภาพ แต่ยังเพิ่มความน่าเชื่อถือและความทนทานด้วยการนำเสนอโซลูชั่นที่หลากหลาย
ลิงก์ที่เกี่ยวข้อง
- การแนะนำอัลกอริธึมเชิงวิวัฒนาการอย่างอ่อนโยน
- อัลกอริธึมวิวัฒนาการในทฤษฎีและการปฏิบัติ
- การคำนวณเชิงวิวัฒนาการ: สู่ปรัชญาใหม่แห่งความฉลาดของเครื่องจักร
เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ EA เพื่อควบคุมพลังของวิวัฒนาการทางชีววิทยาเพื่อการแก้ปัญหาทางคอมพิวเตอร์ที่ซับซ้อน!
