人工智能 遗传算法(人工智能遗传算法的基本原理)

Mark wiens

发布时间:2022-10-01

人工智能 遗传算法(人工智能遗传算法的基本原理)

 

今天介绍另外一种朴素仿生学算法,遗传算法。听上去好像好高大上的样子,与生物、基因相关,其实思想非常简单,就是参考生物进化过程,模拟染色体DNA的交叉(染色体段的交换)和变异(基因突变就是在基因复制的时候某个碱基的密码发生变化如应该是A结果变成了T或者其他类型的碱基,碱基有ATCG四种)来生成不同的种群,用适应性函数(模拟环境筛选作用)来筛选出较好的子代,然后不断重复迭代这个过程直至达到最优。

遗传算法核心就是要确定适应函数如何设计、子代如何选择。适应性函数往往是从问题中综合而来,可以假设为已知。而子代的选择规则可以用朴素的概率论的思想表达。即适应性越强的子代,存活的概率越高(子代生存概率=子代适应性/所有子代适应性之和),求作为概率最大的子代进化(适应性函数是根据问题设计的,可以视为已知)。

互联网小常识:网络管理被分为五大部分:配置管理、性能管理、记账管理、故障管理和安全管理。

但只考虑用适用性作为筛选标准会遇到陷入局部最大的问题,引入多样性评价可以解决这个问题(多样性评价,就是在适应性选择后用子代之间的差异最优为标准选择下一个子代。

互联网小常识:网络系统的拓扑结构是否需要分为三层的经验数据是:如果节点数为250-5000采用三层网络结构,100-500可以不用设计用户接入层,而直接让用户通过汇聚层的路由器或交换机接入网络;5-250可以不用设计接入层和交换层网络。

不少问题都可以用上述思想来建模,例如一个计划包括了N个环节,求最优的计划。每个环节都可以看成为一个碱基(ATCG),通过遗传算法来求最优计划,变异意味着碱基序列发生变化如A-T/C/G,象征着基因位点的突变,而环节的交换可以看作染色体交换,适应性函数可以看作计划性能,通过进化(迭代若干次)得到最优计划。

互联网小常识:IEEE802.3为传统局域网的协议,IEEE802.3u为快速以太网的协议标准,IEEE802.1d为透明网桥的协议标准,IEEE802.1q为VLAN的协议标准,IEEE802.5为令牌环网络的协议标准。

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