Эволюционные аналогии в искусственных интеллектуальных системах

Эволюционное моделирование можно определить как воспроизведение процесса естественной эволюции с помощью специальных компьютерных программ. К факторам, определяющим неизбежность эволюции, относятся:

• наследственная изменчивость как предпосылка эволюции, ее материал;
• борьба за существование как контролирующий и направляющий фактор;
• естественный отбор как преобразующий фактор.

На рисунке 31 приведена конкретизация факторов эволюции, учитывающая многообразие форм их проявления, взаимосвязей и взаимовлияния. Главные факторы выделены пунктиром.

Современная теория эволюции базируется на теории общей и популяционной генетики. Элементарным объектом эволюции является популяция — сообщество свободно скрещивающихся особей. В популяциях происходят микроэволюционные процессы, приводящие к изменению их генофонда. Преобразования генетического состава популяции происходят под действием элементарных эволюционных факторов. Случайные структурные или функциональные изменения в генах, хромосомах и других воспроизводимых единицах называют мутациями, если они приводят к наследственному изменению какого-либо фенотипического признака особи. Хромосомы — это специфические структуры клеточного ядра, которые играют важнейшую роль в процессах деления клеток. Хромосомы состоят из генов. Геном называется реально существующая, независимая, комбинирующаяся и расщепляющаяся при скрещиваниях единица наследственности.

Преобразования генофонда популяции происходят под управлением естественного отбора.

Эволюция — это многоэтапный процесс возникновения органических форм с более высокой степенью организации, который характеризуется изменчивостью самих эволюционных механизмов.

К основным направлениям развития эволюционного моделирования на современном этапе относятся следующие:

• генетические алгоритмы (ГА), предназначенные для оптимизации функций дискретных переменных и использующие аналогии естественных процессов рекомбинации и селекции;
• классифицирующие системы (КС), созданные на основе генетических алгоритмов, которые используются как обучаемые системы управления;
• генетическое программирование (ГП), основанное на использовании эволюционных методов для оптимизации создаваемых компьютерных программ;
• эволюционное программирование (ЭП), ориентированное на оптимизацию непрерывных функций без использования рекомбинаций;
• эволюционные стратегии (ЭвС), ориентированные на оптимизацию непрерывных функций с использованием рекомбинаций.

Эволюционные методы целесообразно использовать в тех случаях, когда прикладную задачу сложно сформулировать в виде, позволяющем найти аналитическое решение, или тогда, когда требуется быстро найти приближенный результат, например, при управлении системами в реальном времени.