Введение
В генетических алгоритмах наследственность – это способность моделируемых объектов к скрещиванию, мутированию (аналогично биологической мутации) и передаче генов, кодирующих решения, следующему поколению для получения эволюционировавшего решения конкретной задачи. Выбор объектов, от которых происходит наследование в каждом последующем поколении, определяется функцией пригодности, которая меняется в зависимости от решаемой задачи. Характеристики этих объектов передаются через хромосомы способом, аналогичным биологическому размножению. Эти хромосомы обычно представлены последовательностью генов, которые, в свою очередь, чаще всего кодируются двоичными числами. Такое распространение признаков между поколениями аналогично наследственности признаков у биологических организмов. Этот процесс также можно рассматривать как форму обучения с подкреплением, поскольку эволюция объектов обусловлена передачей признаков от успешных объектов, что можно интерпретировать как вознаграждение за их успех и, таким образом, способствует распространению полезных признаков.
information about inheritance in biology
In genetic algorithms, inheritance is the ability of modeled objects to mate, mutate (similar to biological mutation), and propagate their problem solving genes to the next generation, in order to produce an evolved solution to a particular problem. The selection of objects that will be inherited from in each successive generation is determined by a fitness function, which varies depending upon the problem being addressed. The traits of these objects are passed on through chromosomes by a means similar to biological reproduction. These chromosomes are generally represented by a series of genes, which in turn are usually represented using binary numbers. This propagation of traits between generations is similar to the inheritance of traits between generations of biological organisms. This process can also be viewed as a form of reinforcement learning, because the evolution of the objects is driven by the passing of traits from successful objects which can be viewed as a reward for their success, thereby promoting beneficial traits.
Процесс
Когда новое поколение готово к созданию, все особи, которые проявили успех и были отобраны для размножения, случайным образом объединяются в пары. Затем признаки этих особей передаются посредством комбинации кроссовера и мутации. Этот процесс включает следующие основные этапы:
Составить пары успешных особей для спаривания. Случайным образом определить точку кроссовера для каждой пары. Обменять гены после точки кроссовера в каждой паре. Случайным образом определить, подверглись ли мутации какие-либо гены в потомках. После выполнения этих этапов для каждой пары родительских особей создаются два дочерних объекта. Затем, после оценки успешности особей в новом поколении, этот процесс может быть повторен, используя наиболее успешные новые особи. Обычно это повторяется до тех пор, пока не будет достигнуто желаемое поколение или не будет найдена особь, соответствующая минимальному требуемому результату функции пригодности. Хотя кроссовер и мутация являются распространенными генетическими операторами, используемыми при наследовании, существуют и другие операторы, такие как перегруппировка и вымирание колоний.