Эволюционные системы

Текст написан в июне 2009.

Я впервые услышал термин Artificial Life (ALife) от Андрея Кузнецова во Фрайбурге, где он занимался довольно интересными вещами с ДНК. Вот например его Barbie Nanoatelier

http://parts.mit.edu/wiki/index.php/Freiburg_University_2006

С тех пор я хотел познакомиться с исследованиями в этой области поближе, но вот только сейчас выдалось некоторое время. Люди из группы Artificial Life на LinkedIn посоветовали несколько книжек и я их заказал. Первая пришла

Dario Floreano and Claudio Mattiussi, Bio-Inspired Artificial
Intelligence: Theories, Methods, and Technologies

и ниже идет несколько слов про первую главу из этой книги, которая
называется Evolutionary Systems.

Глава описывает алгоритмы связанные с искусственной эволюцией, у которой есть одно важное отличие от естественной. Я процитирую:

Whereas natural evolution does not have a predefined goal and is essentially an open-ended adaptation process, artificial evolution is an optimization process that attempts to find solution to predefined problems.

Авторы вначале рассматривают основы естественной эволюции, а затем дают интересную классификацию алгоритмов искусственной эволюции: генетические алгоритмы, генетическое программирование, эвлюционное программирование, эвоюционные стратегии, островные модели (island models), стационарная эволюция, simulated annealing, population-based incremental learning. Также коротко рассматривается DNA-computing.

Про генетические алгоритмы в оптимизации я слышал уже давно, но как-то никогда не воспринимал их всерьез. В первый раз я задумался об этом олее серьезно во Фрайбурге, когда готовил лекции по молекулярному моделирования для инженеров. Из книжек следовало, что генетические алгоритмы вполне конкурентны с остальными методами при поиске глобального минимума длинной органической молекулы, см. например слайды 10-14 в лекции

Exploring the energy surface
http://evgenii.rudnyi.ru/doc/teaching/md/md8.pdf

Интересно отметить, что есть некоторая математическая теория (schema theory, Holland 1975), которая пытается объяснить работу генетического алгоритма.

В целом глава произвела очень приятное впечатление. Она написанно достаточно взвешенно. Видно, что авторам нравятся исследования в этой области, однако они также обсуждают за и против, то есть, что можно, а что нельзя ожидать от применения этих методов на практике.

В главе есть ссылка на конкурс

ANNUAL «HUMIES» AWARDS FOR HUMAN-COMPETITIVE RESULTS PRODUCED BY GENETIC AND EVOLUTIONARY COMPUTATION
http://www.genetic-programming.org/hc2005/main.html

который проводится с 2004 года, и приводится пример победителей 2004 года

An Evolved Antenna for Deployment on NASA’s Space Technology 5 Mission
http://www.genetic-programming.org/gecco2004hc/lohn-paper.pdf

Антенны на рис. 1.5 выглядят действительно интересно.

Следующее

Клеточные системы
Искусственные и гибридные нейронные сети
Система развития


Comments are closed.