다음은 고장입니다.
1. 핵심 아이디어 :
- 인구 : 문제에 대한 잠재적 솔루션 (개인) 그룹으로 시작하십시오.
- 피트니스 기능 : 각 솔루션이 얼마나 좋은지 (문제를 얼마나 잘 해결하는지) 측정하는 방법을 정의하십시오.
- 재생산 : 더 나은 솔루션 (높은 피트니스)은 "번식"하고 새로운 솔루션을 만들 가능성이 높습니다.
- 돌연변이 : 새로운 솔루션에서 무작위 변화 (돌연변이)가 발생하여 변형을 도입 할 수 있습니다.
- 선택 : 시간이 지남에 따라 인구는 발전하며 문제를 해결하는 데 더 나은 솔루션이 더 널리 퍼져 있습니다.
2. 주요 단계 :
1. 초기화 : 각각 잠재적 인 솔루션을 나타내는 개인의 시작 집단을 만듭니다.
2. 평가 : 피트니스 기능을 사용하여 각 개인의 체력을 평가하십시오.
3. 선택 : 체력을 기반으로 생식을 위해 개인을 선택하십시오. 더 높은 피트니스 개인이 선택 될 가능성이 높습니다.
4. 재생산 : 선택된 개인을 결합하여 자손을 만듭니다. 여기에는 유전자 알고리즘, 크로스 오버 또는 기타 방법이 포함될 수 있습니다.
5. 돌연변이 : 다양성을 유지하고 새로운 솔루션을 탐색하기 위해 자손에 임의의 변화 (돌연변이)를 도입하십시오.
6. 반복 : 세대의 세대에 대해 2-5 단계를 반복하십시오.
3. 응용 프로그램 :
인공 진화는 다음을 포함하여 다양한 분야에서 광범위한 응용 프로그램을 가지고 있습니다.
- 최적화 : 안테나 설계, 알고리즘 최적화 또는 스케줄링 작업과 같은 복잡한 시스템에 대한 최적의 매개 변수 찾기.
- 기계 학습 : 신경망을 훈련시키고, 새로운 알고리즘 개발 및 하이퍼 파라미터 최적화.
- 로봇 공학 : 변화하는 환경에 적응하고 새로운 작업을 배울 수있는 로봇을 개발합니다.
- 게임 ai : 복잡한 게임에서 인간과 경쟁 할 수있는 지능형 에이전트를 만듭니다.
- 약물 발견 : 신약 후보자를 찾고 기존의 후보자를 최적화합니다.
4. 장점 :
- 글로벌 최적화 : 광범위한 솔루션을 탐색하여 로컬 Optima에 갇히게 될 가능성이 적습니다.
- 견고성 : 복잡하고 시끄러운 문제를 처리 할 수 있습니다.
- 유연성 : 다양한 피트니스 기능 및 표현의 다양한 문제에 적용 할 수 있습니다.
5. 제한 사항 :
- 계산 비용 : 특히 대규모 인구 나 복잡한 문제에 대해 상당한 계산 자원이 필요할 수 있습니다.
- 좋은 피트니스 기능 찾기 : 적절한 피트니스 기능을 정의하는 것은 알고리즘의 성공에 어려움과 중요한 일 수 있습니다.
- 설명 부족 : 진화 과정은 복잡하고 이해하기 어려울 수 있으므로 결과를 해석하기가 어려워집니다.
본질적으로 인공 진화는 자연 선택의 힘을 모방하여 주어진 문제에 잘 어울리는 솔루션을 찾습니다. 최적화를위한 강력한 도구이지만 한계를 이해하고 적절한 응용 프로그램을 선택하는 것이 중요합니다. .
