Η παρουσίαση φορτώνεται. Παρακαλείστε να περιμένετε

Η παρουσίαση φορτώνεται. Παρακαλείστε να περιμένετε

ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΙΙ (ΓΕΝΕΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ) Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής -Εργαστήριο Αναγνώρισης Προτύπων Διευθυντής: Σπύρος Λυκοθανάσης, Καθηγητής.

Παρόμοιες παρουσιάσεις


Παρουσίαση με θέμα: "ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΙΙ (ΓΕΝΕΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ) Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής -Εργαστήριο Αναγνώρισης Προτύπων Διευθυντής: Σπύρος Λυκοθανάσης, Καθηγητής."— Μεταγράφημα παρουσίασης:

1 ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΙΙ (ΓΕΝΕΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ) Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής -Εργαστήριο Αναγνώρισης Προτύπων Διευθυντής: Σπύρος Λυκοθανάσης, Καθηγητής Κεφάλαιο 1: Εξελικτικές Στρατηγικές1 ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΙΙ (ΓΕΝΕΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ - ΕΞΕΛΙΚΤΙΚΟΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΣ) Κεφάλαια 1,2,3

2 ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΙΙ (ΓΕΝΕΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ) Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής -Εργαστήριο Αναγνώρισης Προτύπων Διευθυντής: Σπύρος Λυκοθανάσης, Καθηγητής Κεφάλαιο 1: Εξελικτικές Στρατηγικές2

3 ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΙΙ (ΓΕΝΕΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ) Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής -Εργαστήριο Αναγνώρισης Προτύπων Διευθυντής: Σπύρος Λυκοθανάσης, Καθηγητής Κεφάλαιο 1: Εξελικτικές Στρατηγικές3 Η μεθοδολογία αυτή μπορεί να χρησιμοποιηθεί είτε αυτούσια (σαν να ήταν ένα μαύρο κουτί), είτε σε συνδυασμό με άλλες μεθόδους και τεχνικές γεγονός που οδηγεί συχνά σε νέες υβριδικές και εξειδικευμένες μορφές των ΕΑ. Οι ΕΑ είναι εφαρμόσιμοι ακόμα και σε δυναμικά συστήματα στα οποία ο στόχος και οι περιορισμοί του προβλήματος μπορεί να μεταβάλλονται σε σχέση με το χρόνο. Επίσης μπορούν να χρησιμοποιηθούν με επιτυχία σε περιπτώσεις όπου ο χώρος αναζήτησης είναι ασυνεχής, έχει πολλά ακρότατα, είναι χαοτικός και γενικότερα σε περιπτώσεις όπου οι παραδοσιακές μέθοδοι επίλυσης δεν δίνουν ικανοποιητικά αποτελέσματα.

4 ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΙΙ (ΓΕΝΕΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ) Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής -Εργαστήριο Αναγνώρισης Προτύπων Διευθυντής: Σπύρος Λυκοθανάσης, Καθηγητής Κεφάλαιο 1: Εξελικτικές Στρατηγικές4 Οι ΕΑ λειτουργούν σε έναν πληθυσμό πιθανών λύσεων που εφαρμόζουν την αρχή της επιβίωσης του καταλληλότερου, ώστε να παραγάγουν τις καλύτερες λύσεις ή τις καλύτερες προσεγγίσεις σε μια λύση. Σε κάθε γενεά, ένα νέο σύνολο προσεγγίσεων δημιουργείται με διαδικασία κατά την οποία οντότητες επιλέγονται σύμφωνα με το επίπεδο καταλληλότητας τους, για τη περιοχή του προβλήματος, και συμμετέχουν στην αναπαραγωγική διαδικασία, χρησιμοποιώντας τελεστές δανεισμένους από τη φυσική γενετική. Αυτή η διαδικασία οδηγεί στην εξέλιξη των πληθυσμών οντοτήτων που ταιριάζουν καλύτερα στο περιβάλλον τους, απ’ ότι οι οντότητες που τις δημιούργησαν, ακριβώς όπως στη φυσική προσαρμογή. Οι ΕΑ ενεργούν βάση των φυσικών διαδικασιών, όπως η επιλογή, ο συνδυασμός, η μετάλλαξη, η μετανάστευση και η τοπικότητα.

5 ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΙΙ (ΓΕΝΕΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ) Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής -Εργαστήριο Αναγνώρισης Προτύπων Διευθυντής: Σπύρος Λυκοθανάσης, Καθηγητής Κεφάλαιο 1: Εξελικτικές Στρατηγικές5 Στο Σχήμα 1.1 παρουσιάζεται η δομή ενός απλού Εξελικτικού Αλγορίθμου. Οι ΕΑ λειτουργούν στους πληθυσμούς των οντοτήτων αντί των ενιαίων λύσεων. Κατ' αυτό τον τρόπο η αναζήτηση εκτελείται κατά τρόπο παράλληλο.

6 ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΙΙ (ΓΕΝΕΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ) Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής -Εργαστήριο Αναγνώρισης Προτύπων Διευθυντής: Σπύρος Λυκοθανάσης, Καθηγητής Κεφάλαιο 1: Εξελικτικές Στρατηγικές6 Τυπικά ένας ΕΑ αρχικοποιεί τον πληθυσμό του με τυχαίο τρόπο, παρόλο που κύρια γνώση μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί για να κατευθύνει την αναζήτηση. Οι ΕA μετρούν την τιμή καταλληλότητα (fitness) κάθε οντότητας, σύμφωνα με την αξία της σε κάποιο περιβάλλον και έτσι παράγεται η πρώτη, αρχική γενεά. Εάν τα κριτήρια βελτιστοποίησης δεν ικανοποιούνται αρχίζει η δημιουργία μιας νέας γενεάς. Οι οντότητες επιλέγονται σύμφωνα με την ικανότητά τους για την παραγωγή των απογόνων. Η Επιλογή των γονέων αποφασίζει για το ποιες οντότητες θα γίνουν γονείς και πόσα παιδιά θα κάνουν. Η Εξέλιξη, μπορεί να είναι τόσο απλή διαδικασία σαν τον υπολογισμό μιας συνάρτησης καταλληλότητας, είτε τόσο πολύπλοκη, σαν την εκτέλεση μιας περίτεχνης προσομοίωσης.

7 ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΙΙ (ΓΕΝΕΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ) Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής -Εργαστήριο Αναγνώρισης Προτύπων Διευθυντής: Σπύρος Λυκοθανάσης, Καθηγητής Κεφάλαιο 1: Εξελικτικές Στρατηγικές7 Τα παιδιά δημιουργούνται μέσο της Διασταύρωσης, η οποία ανταλλάσσει πληροφορίες μεταξύ των γονέων και της Μετάλλαξης, η οποία επιπλέον αναταράσσει τα παιδιά, με μια ορισμένη πιθανότητα. Έπειτα και πάλι υπολογίζεται η ικανότητα του απογόνου. Οι απόγονοι παρεμβάλλονται στον πληθυσμό και αντικαθιστούν τους γονείς, παράγοντας μια νέα γενεά. Το στάδιο αυτό πολλές φορές, ολοκληρώνεται βάσει της διαδικασίας της Επιβίωσης (Survival), κατά την οποία αποφασίζεται ποιες οντότητες (γονείς και παιδιά) θα επιβιώσουν στον πληθυσμό. Αυτός ο κύκλος εκτελείται έως ότου επιτευχθούν τα κριτήρια βελτιστοποίησης ή τερματισμού.

8 ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΙΙ (ΓΕΝΕΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ) Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής -Εργαστήριο Αναγνώρισης Προτύπων Διευθυντής: Σπύρος Λυκοθανάσης, Καθηγητής Κεφάλαιο 1: Εξελικτικές Στρατηγικές8 Ας παρουσιάσουμε ένα Εξελικτικό αλγόριθμο μέσα από ένα απλό παράδειγμα. Έστω ότι ένας κατασκευαστής αυτοκινήτων θέλει να σχεδιάσει μια νέα μηχανή και ένα σύστημα καυσίμων, με σκοπό να μεγιστοποιήσει την παρουσίαση, την διαθεσιμότητα, καθώς και το κέρδος σε καύσιμα, ενώ παράλληλα να ελαχιστοποιήσει την εκπομπή καυσαερίων. Ας υποθέσουμε επίσης, πως μια μονάδα προσομοίωσης μιας μηχανής μπορεί να ελέγξει πολλές μηχανές και να επιστρέψει μια μόνο τιμή προσδιορίζοντας το σκορ καταλληλότητας της μηχανής αυτής. Όμως ο αριθμός των δυνατών μηχανών είναι μεγάλος και ο χρόνος δεν είναι επαρκής ώστε να ελεγχθούν όλες. Ο τρόπος με τον οποίο αντιμετωπίζεται ένα τέτοιο πρόβλημα από τους ΕΑ θα παρουσιαστεί παρακάτω.

9 ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΙΙ (ΓΕΝΕΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ) Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής -Εργαστήριο Αναγνώρισης Προτύπων Διευθυντής: Σπύρος Λυκοθανάσης, Καθηγητής Κεφάλαιο 1: Εξελικτικές Στρατηγικές9 Πρώτα θα ορίσουμε κάθε οντότητα ώστε, να αναπαριστά μια συγκεκριμένη μηχανή. Για παράδειγμα υποθέτουμε ότι οι μεταβλητές μιας μηχανής είναι το CID, το σύστημα παροχής καυσίμων, ο αριθμός των βαλβίδων, οι κύλινδροι και η παρουσία υπερ-τροφοδότη. Το βήμα αρχικοποίησης θα δημιουργήσει έναν αρχικό πληθυσμό από μηχανές. Για χάρη απλότητας, ας θεωρήσουμε ένα πολύ μικρό πληθυσμό μεγέθους τέσσερα. Έστω, ένα παράδειγμα αρχικού πληθυσμού:

10 ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΙΙ (ΓΕΝΕΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ) Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής -Εργαστήριο Αναγνώρισης Προτύπων Διευθυντής: Σπύρος Λυκοθανάσης, Καθηγητής Κεφάλαιο 1: Εξελικτικές Στρατηγικές10 ΟντότητεςCIDΣύστ. παρ. καυσίμων ΒαλβίδεςΚύλινδροιΥπερτρο- φοδότης Ναι 2250Injection126Όχι 3150Injection124Ναι Όχι

11 ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΙΙ (ΓΕΝΕΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ) Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής -Εργαστήριο Αναγνώρισης Προτύπων Διευθυντής: Σπύρος Λυκοθανάσης, Καθηγητής Κεφάλαιο 1: Εξελικτικές Στρατηγικές11 Τώρα θα υπολογίσουμε κάθε οντότητα μέσω του προσομοιωτή μηχανών. Σε κάθε οντότητα αντιστοιχίζεται μια βαθμολογία καταλληλότητας (όσο μεγαλύτερη, τόσο καλύτερη): ΟντότητεςCIDΣύστ. παρ. καυσίμων ΒαλβίδεςΚύλινδροιΥπερτρο- φοδότης Βαθμ/γία Ναι Injection126Όχι Injection124Ναι Όχι150

12 ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΙΙ (ΓΕΝΕΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ) Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής -Εργαστήριο Αναγνώρισης Προτύπων Διευθυντής: Σπύρος Λυκοθανάσης, Καθηγητής Κεφάλαιο 1: Εξελικτικές Στρατηγικές12 Η επιλογή των γονέων ορίζει ποιες οντότητες θα αποκτήσουν παιδιά. Για παράδειγμα, θα μπορούσαμε να αποφασίσουμε ότι η οντότητα 3 θα αποκτήσει παιδιά, επειδή είναι πολύ καλύτερη απ’ ότι οι άλλες οντότητες. Τα παιδιά δημιουργούνται με διασταύρωση και μετάλλαξη. Όπως αναφέρθηκε και πριν, η διασταύρωση ανταλλάσσει πληροφορίες μεταξύ των γονέων, ενώ η μετάλλαξη τις αναταράσσει, έτσι ώστε να αυξηθεί η ποικιλία. Για παράδειγμα, η διασταύρωση των οντοτήτων 3 και 4 μπορεί να παράγει τα εξής δύο παιδιά:

13 ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΙΙ (ΓΕΝΕΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ) Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής -Εργαστήριο Αναγνώρισης Προτύπων Διευθυντής: Σπύρος Λυκοθανάσης, Καθηγητής Κεφάλαιο 1: Εξελικτικές Στρατηγικές13 Οντότ ητε ς CIDΣύστ. παροχής καυσίμων Βαλβ.Κύλινδ.Υπερτρ. 3’200Ηλεκτρ.Έκχυσ η (Inject) 84Ναι 4’ Όχι 3150Injection 12 4 Ναι Όχι

14 ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΙΙ (ΓΕΝΕΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ) Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής -Εργαστήριο Αναγνώρισης Προτύπων Διευθυντής: Σπύρος Λυκοθανάσης, Καθηγητής Κεφάλαιο 1: Εξελικτικές Στρατηγικές14 Σημειώνεται, ότι τα παιδιά έχουν διαμορφωθεί από τα στοιχεία των γονέων. Επιπλέον, σημειώνεται, ότι ο αριθμός των Κυλίνδρων πρέπει να είναι 4, αφού οι γονείς έχουν 4 Κυλίνδρους. Η μετάλλαξη θα μπορούσε να αναταράξει τα παιδιά αυτά με το εξής αποτέλεσμα: ΟντότητεςCIDΣύστημα παροχής καυσίμων ΒαλβΚύλινδΥπερτρ 3’250Ηλεκτρ. Έκχυση (Inject)84Ναι 4’ Όχι

15 ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΙΙ (ΓΕΝΕΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ) Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής -Εργαστήριο Αναγνώρισης Προτύπων Διευθυντής: Σπύρος Λυκοθανάσης, Καθηγητής Κεφάλαιο 1: Εξελικτικές Στρατηγικές15 Τώρα θα υπολογίσουμε την καταλληλότητα των παιδιών, που θα δώσει τις εξής τιμές: ΟντότητεςCIDΣύστ. παροχής καυσίμων Βαλβ.Κύλινδ.Υπερτρ.Βαθμολογία 3’250Ηλεκτρ. Έκχυση (Inject) 84Ναι250 4’ Όχι350

16 ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΙΙ (ΓΕΝΕΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ) Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής -Εργαστήριο Αναγνώρισης Προτύπων Διευθυντής: Σπύρος Λυκοθανάσης, Καθηγητής Κεφάλαιο 1: Εξελικτικές Στρατηγικές16 Τέλος, θα αποφασίσουμε για το ποιες οντότητες θα επιζήσουν. Στο δικό μας παράδειγμα σταθερού μεγέθους πληθυσμού, το οποίο είναι ένας τυπικός ΕΑ, είναι ανάγκη να επιλεγούν ποιες τέσσερις οντότητες θα επιβιώσουν και θα αποτελέσουν τον επόμενο πληθυσμό. Το πως αυτό θα επιτευχθεί ποικίλει σημαντικά για τους διάφορους ΕΑ. Αν για παράδειγμα, επιβιώνουν μόνο οι καλύτερες οντότητες, ο πληθυσμός μας θα γινόταν:

17 ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΙΙ (ΓΕΝΕΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ) Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής -Εργαστήριο Αναγνώρισης Προτύπων Διευθυντής: Σπύρος Λυκοθανάσης, Καθηγητής Κεφάλαιο 1: Εξελικτικές Στρατηγικές17 ΟντότητεςCIDΣύστ. παροχής καυσίμων Βαλβ.Κύλινδ.Υπερτρ.Βαθμολογία 3150Ηλεκτρ. Έκχυση (Inject) 124Ναι Όχι150 3’250Ηλεκτρ.. Έκχυση (Inject) 84Ναι250 4’ Όχι350 Αυτός ο κύκλος υπολογισμού, επιλογής, διασταύρωσης, μετάλλαξης και επιβίωσης συνεχίζει μέχρι να επιτευχθούν κάποια κριτήρια τερματισμού.

18 ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΙΙ (ΓΕΝΕΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ) Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής -Εργαστήριο Αναγνώρισης Προτύπων Διευθυντής: Σπύρος Λυκοθανάσης, Καθηγητής Κεφάλαιο 1: Εξελικτικές Στρατηγικές18 Αυτό το απλό παράδειγμα παρουσιάζει έναν τυπικό ΕΑ. Είναι σημαντικό να επισημανθεί ότι παρά του ότι η βασική ιδέα όλων των ΕΑ είναι παρόμοια, η ιδιαίτερη εφαρμογή τους διαφέρει σε πολλές λεπτομέρειες. Για παράδειγμα, υπάρχει μια μεγάλη ποικιλία μηχανισμών για τη διαδικασία της Επιλογής. Η αναπαράσταση των οντοτήτων επίσης, κυμαίνεται από bit- stings σε διανύσματα πραγματικών τιμών, ως Lisp-expressions και Νευρωνικά δίκτυα. Τέλος ο σημαντικός ρόλος της διασταύρωσης και της μετάλλαξης καθώς επίσης και οι ιδιαίτερες εφαρμογές τους, διαφέρουν σημαντικά στις διάφορες εφαρμογές των ΕΑ.

19 ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΙΙ (ΓΕΝΕΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ) Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής -Εργαστήριο Αναγνώρισης Προτύπων Διευθυντής: Σπύρος Λυκοθανάσης, Καθηγητής Κεφάλαιο 1: Εξελικτικές Στρατηγικές19 Ένας τέτοιος ενιαίος ΕΑ πληθυσμών είναι ισχυρός και αποδίδει καλά σε μια ευρεία κατηγορία προβλημάτων. Εντούτοις, τα καλύτερα αποτελέσματα μπορούν να επιτευχθούν με την εισαγωγή πολλών πληθυσμών, αποκαλούμενων Υποσύνολα Πληθυσμού. Κάθε υποσύνολο πληθυσμού εξελίσσεται για μερικές γενεές και απομονώνεται (όπως στον ενιαίο ΕΑ πληθυσμών), προτού να ανταλλαχθούν ένα ή περισσότερα άτομα μεταξύ των υποσυνόλων του πληθυσμού. Ο Πολύ-πληθυσμιακός ΕΑ (Multi-population Evolutionary Algorithm) διαμορφώνει την εξέλιξη με έναν τρόπο πιο συμβατό με τη φύση, απ’ ότι ο ενιαίος ΕΑ πληθυσμών.

20 ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΙΙ (ΓΕΝΕΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ) Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής -Εργαστήριο Αναγνώρισης Προτύπων Διευθυντής: Σπύρος Λυκοθανάσης, Καθηγητής Κεφάλαιο 1: Εξελικτικές Στρατηγικές20 Από την παραπάνω παρουσίαση, μπορεί να φανεί ότι οι ΕΑ διαφέρουν ουσιαστικά από τις παραδοσιακότερες μεθόδους αναζήτησης και βελτιστοποίησης. Οι σημαντικότερες διαφορές είναι: Οι Εξελικτικοί Αλγόριθμοι ψάχνουν έναν πληθυσμό των σημείων παράλληλα, όχι ένα μόνο σημείο. Οι Εξελικτικοί Αλγόριθμοι δεν επιθυμούν παράγωγες πληροφορίες ή άλλη βοηθητική γνώση, μόνο η αντικειμενική συνάρτηση και τα αντίστοιχα επίπεδα καταλληλότητας επηρεάζουν τις κατευθύνσεις της αναζήτησης. Οι Εξελικτικοί Αλγόριθμοι χρησιμοποιούν τους πιθανοτικούς κανόνες μετάβασης, όχι Ντετερμινιστικούς.

21 ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΙΙ (ΓΕΝΕΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ) Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής -Εργαστήριο Αναγνώρισης Προτύπων Διευθυντής: Σπύρος Λυκοθανάσης, Καθηγητής Κεφάλαιο 1: Εξελικτικές Στρατηγικές21 Βασικές Αρχές των Εξελικτικών Αλγορίθμων Βασικές Αρχές των Εξελικτικών Αλγορίθμων Οι ΕΑ είναι βασισμένοι στην προσομοίωση των διάφορων εξελικτικών διαδικασιών και γι’ αυτό βασίζονται στις κύριες αρχές που διέπουν την φυσική εξέλιξη. Οι αρχές αυτές δεν είναι άλλες από την Αναπαραγωγή, την τυχαία Μετάλλαξη, τον Ανταγωνισμό και την Επιλογή των ατόμων του πληθυσμού για εξέλιξη και αποτελούν τα θεμελιώδη χαρακτηριστικά της Εξέλιξης. Η αναπαραγωγή αποτελεί την πιο βασική ιδιότητα των ζωντανών οργανισμών. Η διαδικασία της αναπαραγωγής επιτυγχάνεται με μεταφορά του γενετικού υλικού ενός ατόμου στους απογόνους του. Αν για κάποιο λόγο η μεταφορά αυτή επιτευχθεί με λάθος τρόπο τότε, αντικαθίσταται βάσει του φαινομένου της μετάλλαξης. Κατά τον ανταγωνισμό, παρατηρείται αύξηση των έμβιων όντων μέσα σε ένα χώρο με περιορισμένες πηγές πόρων. Τέλος, η Επιλογή μία στοχαστική και όχι μία ντετερμινιστική διαδικασία, είναι εκείνη του “συνταιριάσματος” δύο όντων με σκοπό την αναπαραγωγή.

22 ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΙΙ (ΓΕΝΕΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ) Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής -Εργαστήριο Αναγνώρισης Προτύπων Διευθυντής: Σπύρος Λυκοθανάσης, Καθηγητής Κεφάλαιο 1: Εξελικτικές Στρατηγικές22 Λόγοι Χρήσης Εξελικτικών Αλγόριθμων Λόγοι Χρήσης Εξελικτικών Αλγόριθμων Η ανάγκη να υλοποιηθούν οι Εξελικτικοί Αλγόριθμοι σε ηλεκτρονικούς υπολογιστές προήλθε από τέσσερις διαφορετικές επιστημονικές κατευθύνσεις: Η Επιστήμη των μηχανικών: Οι ΕΑ δύναται να χρησιμοποιηθούν για την επίλυση δύσκολων γραμμικών ή μη γραμμικών προβλημάτων βελτιστοποίησης που αφορούν στην επιστήμη των μηχανικών. Αυτό συμβαίνει ιδιαίτερα όταν τα προβλήματα εμπεριέχουν στοχαστικές, μεταβλητές ή χαοτικές συνιστώσες. Η Επιστήμη της Βιολογίας: Οι ΕΑ δύναται να αναπαραστήσουν και να προσομοιώσουν ενέργειες της φυσικής εξέλιξης έτσι ώστε, να παράγουν πρότυπα για την απόκτηση νέων γνώσεων για τη φύση και τη λειτουργία των φυσικών εξελικτικών διαδικασιών.

23 ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΙΙ (ΓΕΝΕΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ) Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής -Εργαστήριο Αναγνώρισης Προτύπων Διευθυντής: Σπύρος Λυκοθανάσης, Καθηγητής Κεφάλαιο 1: Εξελικτικές Στρατηγικές23 Προβλήματα με μεταβαλλόμενες συνθήκες: Οι ΕΑ δύναται να αλλάζουν τη στρατηγική επίλυσης με βάση τις πιο πρόσφατες πληροφορίες σχετικά με την αποτυχία ή την επιτυχία της τρέχουσας στρατηγικής. Προσαρμόζουν λοιπόν, την διαδικασία επίλυσης με βάση τις παρούσες συνθήκες του προβλήματος το οποίο επιλύουν. Η Επιστήμη Τεχνητής Νοημοσύνης: Οι ΕΑ δύναται να προσαρμόζουν τις ενέργειες τους βάσει των προβλεπόμενων μελλοντικών συνθηκών ή καταστάσεων. Έτσι, με σκοπό την παραγωγή τεχνητής νοημοσύνης έγινε χρήση των ΕΑ ως προσομοίωση της εξελικτικής διαδικασίας σε μία κλάση αλγορίθμων πρόβλεψης.

24 ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΙΙ (ΓΕΝΕΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ) Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής -Εργαστήριο Αναγνώρισης Προτύπων Διευθυντής: Σπύρος Λυκοθανάσης, Καθηγητής Κεφάλαιο 1: Εξελικτικές Στρατηγικές24 Ιδιότητες των Εξελικτικών Αλγόριθμων Ιδιότητες των Εξελικτικών Αλγόριθμων Το γεγονός ότι οι ΕΑ βασίζονται στη φυσική εξέλιξη και τους νόμους που διέπουν την φυσική αναπαραγωγή, γίνεται φανερό πως έχουν κάποιες βασικές ιδιότητες άμεσα συνδεδεμένες με τις φυσικές διαδικασίες. Ιδιότητες αυτές συνοψίζονται στα εξής: Οι ΕΑ αξιοποιούν τη συλλογική διαδικασία μάθησης ενός πληθυσμού από τα ίδια τα άτομα του πληθυσμού. Συνήθως, κάθε άτομο αναπαριστά, σε κωδικοποιημένη ή μη μορφή, ένα σημείο αναζήτησης μέσα στο χώρο των πιθανών λύσεων ενός συγκεκριμένου προβλήματος. Μερικές φορές, τα άτομα μπορούν επίσης να συμπεριλαμβάνουν και άλλου είδους πληροφορίες, όπως για παράδειγμα στρατηγικές παραμέτρους του ΕΑ.

25 ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΙΙ (ΓΕΝΕΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ) Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής -Εργαστήριο Αναγνώρισης Προτύπων Διευθυντής: Σπύρος Λυκοθανάσης, Καθηγητής Κεφάλαιο 1: Εξελικτικές Στρατηγικές25 Οι απόγονοι των ατόμων δημιουργούνται μέσα από τυχαίες διαδικασίες που έχουν ως στόχο να μοντελοποιήσουν τη μετάλλαξη και τη διασταύρωση. Η μετάλλαξη αντιστοιχεί σε μια λανθασμένη αντιγραφή των χαρακτηριστικών των ατόμων στους απόγονούς τους. Η διασταύρωση ανταλλάσσει γενετική πληροφορία ανάμεσα σε δύο ή περισσότερα άτομα που υπάρχουν στον πληθυσμό. Όσον αφορά την αποτίμηση των ατόμων μέσα στο περιβάλλον τους, μπορεί να ανατεθεί σε κάθε άτομο ένα μέτρο της ποιότητας ή της απόδοσής του. Ως ελάχιστη απαίτηση, θα πρέπει να υπάρχει και η δυνατότητα για σύγκριση της απόδοσης δύο ατόμων, η οποία να καταλήγει σε απόφαση για το ποιο από τα δύο είναι καλύτερο από το άλλο. Βασισμένη στο μέτρο απόδοσής τους, η επιλογή θα επιλέγει για αναπαραγωγή τα άτομα που έχουν υψηλή απόδοση.

26 ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΙΙ (ΓΕΝΕΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ) Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής -Εργαστήριο Αναγνώρισης Προτύπων Διευθυντής: Σπύρος Λυκοθανάσης, Καθηγητής Κεφάλαιο 1: Εξελικτικές Στρατηγικές26 Μορφές των Εξελικτικών Αλγόριθμων Μορφές των Εξελικτικών Αλγόριθμων Η καταγωγή των ΕΑ μπορεί να εντοπιστεί στην δεκαετία του ’50, αλλά θα αναφερθούμε με λεπτομέρειες σε τρεις μεθοδολογίες οι οποίες εμφανίστηκαν πριν μερικές δεκάδες χρόνια: o Εξελικτικός Προγραμματισμός (Fogel et al. 1966), οι Εξελικτικές Στρατηγικές (Rechenberg, 1973) και οι Γενετικοί Αλγόριθμοι (Holland, 1975). Παρά του ότι κοιτώντας αυτές τις μεθοδολογίες σε ένα υψηλό επίπεδο είναι παρόμοιες, κάθε ένα από τα είδη αυτά υλοποιεί έναν ΕΑ με ένα διαφορετικό τρόπο. Οι διαφορές αυτές καλύπτουν όλες σχεδόν τις θεωρήσεις των ΕΑ, συμπεριλαμβάνοντας τις επιλογές αναπαράστασης για τις ατομικές δομές, τους τύπους μηχανισμών Επιλογής που χρησιμοποιούν, τις φόρμες των γενετικών τελεστών και η συνάρτηση καταλληλότητας. Θα επισημάνουμε τις σημαντικές διαφορές και ομοιότητές τους σε επόμενη ενότητα, εξετάζοντας μερικά από τα είδη της οικογένειας των ΕΑ.

27 ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΙΙ (ΓΕΝΕΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ) Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής -Εργαστήριο Αναγνώρισης Προτύπων Διευθυντής: Σπύρος Λυκοθανάσης, Καθηγητής Κεφάλαιο 1: Εξελικτικές Στρατηγικές27 Κάποιες βασικές παραλλαγές στην αξιοποίηση αυτών των αρχών είναι η ειδοποιός διαφορά ανάμεσα στις βασικές μορφές των ΕΑ, δηλαδή τους Γενετικούς Αλγόριθμους, τις Εξελικτικές Στρατηγικές και του Εξελικτικού Προγραμματισμού. Ο ΕΠ δίνει έμφαση στη διαδικασία της μετάλλαξης και δεν συμπεριλαμβάνει τη διαδικασία της διασταύρωσης. Όπως ακριβώς στην περίπτωση των ΕΣ, όταν αντιμετωπίζει προβλήματα βελτιστοποίησης με πραγματικές παραμέτρους, ο ΕΠ χρησιμοποιεί ομοιόμορφα κατανεμημένες μεταλλάξεις και επεκτείνει την εξελικτική διαδικασία και στις παραμέτρους της στρατηγικής που εφαρμόζεται. Ο τελεστής επιλογής που χρησιμοποιείται είναι πιθανοτικός.

28 ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΙΙ (ΓΕΝΕΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ) Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής -Εργαστήριο Αναγνώρισης Προτύπων Διευθυντής: Σπύρος Λυκοθανάσης, Καθηγητής Κεφάλαιο 1: Εξελικτικές Στρατηγικές28 Οι ΕΣ χρησιμοποιούν ομοιόμορφα κατανεμημένες μεταλλάξεις για να τροποποιήσουν διανύσματα πραγματικών τιμών. Δίνουν έμφαση στη μετάλλαξη και τη διασταύρωση ως απαραίτητες διαδικασίες για την ταυτόχρονη αναζήτηση τόσο μέσα στο χώρο αναζήτησης των λύσεων όσο και μέσα στο χώρο των παραμέτρων της στρατηγικής που εφαρμόζεται. Ο τελεστής επιλογής είναι ντετερμινιστικός, ενώ το μέγεθος του πληθυσμού των γονέων συνήθως διαφέρει από το μέγεθος του πληθυσμού των απογόνων τους. Οι ΓΑ δίνουν μεγαλύτερη έμφαση στη διασταύρωση, την οποία θεωρούν την πιο σημαντική διαδικασία αναπαραγωγής, ενώ εφαρμόζουν μεμονωμένα τη μετάλλαξη με μια πολύ μικρή πιθανότητα, αντιμετωπίζοντάς την ως μία “δεύτερης κατηγορίας” διαδικασία. Χρησιμοποιούν επίσης ένα πιθανοτικό τελεστή επιλογής (επιλογή αναλογικά με την απόδοση) και συνήθως βασίζονται σε δυαδική αναπαράσταση των ατόμων.

29 ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΙΙ (ΓΕΝΕΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ) Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής -Εργαστήριο Αναγνώρισης Προτύπων Διευθυντής: Σπύρος Λυκοθανάσης, Καθηγητής Κεφάλαιο 1: Εξελικτικές Στρατηγικές29 Εκτός από αυτές τις τρεις βασικές μορφές των ΕΑ, υπάρχουν και άλλες μορφές όπως ο Γενετικός Προγραμματισμός (ΓΠ), τα Συστήματα Ταξινόμησης (ΣΤ) και διάφορες υβριδικές μορφές των ΕΑ. Σήμερα στο χώρο της έρευνας των ΕΑ είναι γνωστή μια πλειάδα από διαφορετικές αναπαραστήσεις ατόμων και αντίστοιχους γενετικούς τελεστές, οι οποίοι συνήθως καθορίζονται από τις εφαρμογές που ο εκάστοτε ΕΑ προσπαθεί να επιλύσει. Στις επόμενες παραγράφους γίνεται μια προσπάθεια παρουσίασης των βασικών χαρακτηριστικών ενός γενικής μορφής ΕΑ.

30 ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΙΙ (ΓΕΝΕΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ) Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής -Εργαστήριο Αναγνώρισης Προτύπων Διευθυντής: Σπύρος Λυκοθανάσης, Καθηγητής Κεφάλαιο 1: Εξελικτικές Στρατηγικές30 Ορίζουμε αρχικά με το σύμβολο I έναν τυχαίο χώρο από άτομα α , και με F: Ι -> R μία, πραγματικής τιμής, συνάρτηση απόδοσης για τα άτομα αυτά. Χρησιμοποιώντας τα μ και λ για να δηλώσουμε τα μεγέθη των πληθυσμών των γονέων και των απογόνων αντίστοιχα, η ποσότητα: περιγράφει ένα πληθυσμό στη γενιά t. Η επιλογή, η μετάλλαξη και η διασταύρωση περιγράφονται με τη μορφή τελεστών που μετασχηματίζουν ολόκληρους πληθυσμούς αντίστοιχα ως εξής:

31 ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΙΙ (ΓΕΝΕΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ) Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής -Εργαστήριο Αναγνώρισης Προτύπων Διευθυντής: Σπύρος Λυκοθανάσης, Καθηγητής Κεφάλαιο 1: Εξελικτικές Στρατηγικές31 Με την περιγραφή όλων των τελεστών στο επίπεδο του πληθυσμού, υιοθετούμε μία υψηλού επιπέδου άποψη, η οποία είναι ικανοποιητικά γενική, ώστε να δίνει τη δυνατότητα για περιγραφή όλων των διαφορετικών μορφών των ΕΑ. Για τη μετάλλαξη, ο τελεστής μπορεί φυσικά να περιγραφεί στο επίπεδο των ατόμων ορίζοντας τον τελεστή ως μία επαναληπτική εκτέλεση ενός κατάλληλου τελεστή m’: I --> I, που εφαρμόζεται σε κάθε άτομο του πληθυσμού.

32 ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΙΙ (ΓΕΝΕΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ) Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής -Εργαστήριο Αναγνώρισης Προτύπων Διευθυντής: Σπύρος Λυκοθανάσης, Καθηγητής Κεφάλαιο 1: Εξελικτικές Στρατηγικές32 Αυτοί οι τελεστές εξαρτώνται συνήθως και από κάποια άλλα σύνολα παραμέτρων Θs, Θm και Θr, τα οποία εξαρτώνται από τον τελεστή και την αναπαράσταση των ατόμων που χρησιμοποιείται. Επιπλέον, γίνεται χρήση μιας συνάρτησης αρχικοποίησης, η οποία δημιουργεί έναν αρχικό πληθυσμό από άτομα (συνήθως με τυχαίο τρόπο, χωρίς όμως αυτό να είναι δεσμευτικό), μιας συνάρτησης αποτίμησης, η οποία καθορίζει την απόδοση των ατόμων του πληθυσμού και μιας συνθήκης τερματισμού, η οποία καθορίζει το εάν και πότε πρέπει θα τερματιστεί ο ΕΑ. Με βάση τα παραπάνω, ένας βασικός ΕΑ ανάγεται στην απλή επανάληψη των διαδικασιών διασταύρωσης, μετάλλαξης και επιλογής, όπως φαίνεται παρακάτω:

33 ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΙΙ (ΓΕΝΕΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ) Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής -Εργαστήριο Αναγνώρισης Προτύπων Διευθυντής: Σπύρος Λυκοθανάσης, Καθηγητής Κεφάλαιο 1: Εξελικτικές Στρατηγικές33 Είσοδος: μ, λ, Θs, Θm, Θr Έξοδος:α*, το καλύτερο άτομο που βρέθηκε κατά την εκτέλεση ή P*, ο καλύτερος πληθυσμός που βρέθηκε κατά την εκτέλεση. 1t,  0; 2P(t)  αρχικοποίησε (μ); 3F(t)  αποτίμησε (P(t), μ); 4while (t(P(t),Θi) ≠ true) do 5 P’(t)  διασταύρωσε (P(t),Θr); 6 P’’(t)  μετάλλαξε (P’(t), Θm); 7 F(t)  αποτίμησε (P’’(t), λ); 8 P(t+1)  επέλεξε (P’’(t), F(t), μ, Θs); 9 t  t+1; οd

34 ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΙΙ (ΓΕΝΕΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ) Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής -Εργαστήριο Αναγνώρισης Προτύπων Διευθυντής: Σπύρος Λυκοθανάσης, Καθηγητής Κεφάλαιο 1: Εξελικτικές Στρατηγικές34 Μετά από την αρχικοποίηση του χρόνου t (γραμμή 1), του πληθυσμού P(t), ο οποίος έχει μέγεθος μ, (γραμμή 2) και της αποτίμησής του (γραμμή 3) ο αλγόριθμος μπαίνει μέσα στο βρόγχο while. Το κριτήριο τερματισμού ι μπορεί να επηρεάζεται από διάφορες παραμέτρους, οι οποίες συνοψίζονται στον αλγόριθμό από το Θι. Ομοίως, η διασταύρωση (γραμμή 5), η μετάλλαξη (γραμμή 6) και η επιλογή (γραμμή 8) εξαρτώνται από έναν αριθμό από παραμέτρους, που καθορίζονται από τη φύση του αλγόριθμου. Ενώ ο P(t) αποτελείται από μ άτομα, οι P΄(t) και P΄΄(t) θεωρείται ότι έχουν μέγεθος κ και λ, αντίστοιχα. Φυσικά, η περίπτωση λ=κ=μ επιτρέπεται και είναι η περίπτωση στους Γ.Α. Η περίπτωση κ=μ χρησιμοποιείται συχνά στον εξελικτικό προγραμματισμό (χωρίς διασταύρωση), αλλά εξαρτάται από την εφαρμογή και την μεταβλητότητα των καταστάσεων.

35 ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΙΙ (ΓΕΝΕΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ) Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής -Εργαστήριο Αναγνώρισης Προτύπων Διευθυντής: Σπύρος Λυκοθανάσης, Καθηγητής Κεφάλαιο 1: Εξελικτικές Στρατηγικές35 Είτε η διασταύρωση είτε η μετάλλαξη μπορεί να μην βρίσκονται μέσα στο βασικό βρόγχο, έτσι ώστε κ=μ (περίπτωση χωρίς διασταύρωση) ή κ=λ (περίπτωση χωρίς μετάλλαξη). Ο τελεστής επιλογής επιλέγει μ άτομα από τον P΄΄(t) σύμφωνα με τις τιμές της αντικειμενικής συνάρτησης F(t), ο χρόνος t αυξάνεται κατά ένα (γραμμή 9) και ο βασικός βρόγχος επαναλαμβάνεται. Οι παράμετροι εισόδου αυτού του γενικής μορφής εξελικτικού αλγόριθμου συμπεριλαμβάνουν τα μεγέθη του πληθυσμού μ και λ όπως επίσης και τα σύνολα παραμέτρων Θι, Θr, Θm και Θs των βασικών τελεστών. Στο σημείο αυτό αξίζει να σημειωθεί ότι επιτρέπεται η περίπτωση όπου P΄΄(t)=P΄(t).

36 ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΙΙ (ΓΕΝΕΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ) Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής -Εργαστήριο Αναγνώρισης Προτύπων Διευθυντής: Σπύρος Λυκοθανάσης, Καθηγητής Κεφάλαιο 1: Εξελικτικές Στρατηγικές36 Οι κλασσικές μέθοδοι της βαθμωτής κατάβασης, της ντετερμινιστικής ανάβασης λόφου και της εντελώς τυχαίας αναζήτησης (με απολύτως καμία κληρονομικότητα) έχουν γενικά χαμηλή απόδοση όταν εφαρμόζονται σε μη γραμμικά προβλήματα βελτιστοποίησης Ο Holland (1975), κάτω από τον όρο γενετικοί αλγόριθμοι, περιέγραψε μία διαδικασία η οποία είχε τη δυνατότητα να εξελίσσει στρατηγικές, είτε υπό τη μορφή κωδικοποιημένων συμβολοσειρών είτε υπό τη μορφή βάσεων κανόνων συμπεριφοράς οι οποίες καλούνταν συστήματα ταξινόμησης. Η διαδικασία αυτή εκμεταλλευόταν το ενδεχόμενο να συνδυαστούν επιτυχή συστατικά ανταγωνιστικών στρατηγικών, συνδυάζοντας τη χρήσιμη γνώση που έχει αποκτηθεί από ανεξάρτητα άτομα. Το αποτέλεσμα είναι μία εύρωστη διαδικασία που έχει τη δυνατότητα να προσαρμόσει την απόδοσή της με βάση την ανάδρασή της με το περιβάλλον μέσα στο οποίο ενεργεί.

37 ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΙΙ (ΓΕΝΕΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ) Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής -Εργαστήριο Αναγνώρισης Προτύπων Διευθυντής: Σπύρος Λυκοθανάσης, Καθηγητής Κεφάλαιο 1: Εξελικτικές Στρατηγικές37

38 ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΙΙ (ΓΕΝΕΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ) Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής -Εργαστήριο Αναγνώρισης Προτύπων Διευθυντής: Σπύρος Λυκοθανάσης, Καθηγητής Κεφάλαιο 1: Εξελικτικές Στρατηγικές38 Μια περιγραφή ενός αλγορίθμου ΕΠ φαίνεται στο σχήμα 2.1. Μετά την αρχικοποίηση, οι οντότητες επιλέγονται να γίνουν γονείς και να εφαρμοστεί η διαδικασία της μετάλλαξης. procedure EP; { t = 0; initialize population P(t); evaluate P(t); until (done) { t = t + 1; parent_selection P(t); mutate P(t); evaluate P(t); survive P(t); }} Σχήμα 2.1: Αλγόριθμος Εξελικτικού Προγραμματισμού

39 ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΙΙ (ΓΕΝΕΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ) Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής -Εργαστήριο Αναγνώρισης Προτύπων Διευθυντής: Σπύρος Λυκοθανάσης, Καθηγητής Κεφάλαιο 1: Εξελικτικές Στρατηγικές39 Αυτά τα παιδιά αξιολογούνται και οι επιζώντες επιλέγονται από τις οντότητες, χρησιμοποιώντας την καταλληλότητα. Με άλλα λόγια, οι οντότητες με μεγάλη καταλληλότητα έχουν μεγαλύτερη πιθανότητα να επιβιώσουν. Ο τελεστής μετάλλαξης βασίζεται στον τρόπο αναπαράστασης που χρησιμοποιήθηκε και συχνά είναι προσαρμοστικός. Για παράδειγμα, όταν χρησιμοποιούνται διανύσματα πραγματικών τιμών, κάθε μεταβλητή μέσα σε κάθε οντότητα μπορεί να υποστεί προσαρμοστική μετάλλαξη που προέρχεται από κανονική κατανομή με διασπορά μηδέν. Η διασταύρωση δεν είναι γενικά αποδεκτός τελεστής, αφού ο τελεστής μετάλλαξης χρησιμοποιείται σαν παράγοντας αναταράξεων παρόμοιες με αυτές της διασταύρωσης. Όπως θα αναφερθεί και αργότερα, ένα ενδιαφέρον και ανοιχτό ζήτημα είναι η επιλογή των τελεστών από τους ΕΑ, το οποίο παράγει την ποικιλία και τους νεωτερισμούς των συμπεριλαμβανόμενων πληθυσμών.

40 ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΙΙ (ΓΕΝΕΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ) Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής -Εργαστήριο Αναγνώρισης Προτύπων Διευθυντής: Σπύρος Λυκοθανάσης, Καθηγητής Κεφάλαιο 1: Εξελικτικές Στρατηγικές40

41 ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΙΙ (ΓΕΝΕΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ) Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής -Εργαστήριο Αναγνώρισης Προτύπων Διευθυντής: Σπύρος Λυκοθανάσης, Καθηγητής Κεφάλαιο 1: Εξελικτικές Στρατηγικές41 procedure ES;{ t = 0; initialize population P(t); evaluate P(t); until (done) { t = t + 1; parent_selection P(t); recombine P(t) mutate P(t); evaluate P(t); survive P(t); }} Σχήμα 3.1: Αλγόριθμος Εξελικτικών στρατηγικών

42 ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΙΙ (ΓΕΝΕΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ) Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής -Εργαστήριο Αναγνώρισης Προτύπων Διευθυντής: Σπύρος Λυκοθανάσης, Καθηγητής Κεφάλαιο 1: Εξελικτικές Στρατηγικές42 Στις κλασσικές ΕΣ ζευγάρια γονέων παράγουν παιδιά βάση της διασταύρωσης, τα οποία περαιτέρω αναταράσσονται μέσο της μετάλλαξης. Ο αριθμός των παιδιών που δημιουργούνται είναι μεγαλύτερος του αρχικού πληθυσμού. Η επιβίωση είναι ντετερμινιστική και υλοποιείται με έναν από τους δύο ακόλουθους τρόπους. Ο πρώτος επιτρέπει να επιζήσουν τα καλύτερα παιδιά και αντικαθιστά τους γονείς με αυτά τα παιδιά. Ο δεύτερος τρόπος επιτρέπει να επιζήσουν τα καλύτερα παιδιά και οι γονείς. Όμοια με τον ΕΠ, αξιοσημείωτες προσπάθειες έχουν εστιαστεί στην προσαρμοστική μετάλλαξη καθώς τρέχει ο αλγόριθμος, επιτρέποντας σε κάθε μεταβλητή κάθε οντότητας να υποστεί προσαρμοστική μετάλλαξη που προέρχεται από κανονική κατανομή με διασπορά μηδέν. Αντιθέτως, τώρα με τον ΕΠ, η διασταύρωση παίζει έναν σημαντικό ρόλο στις ΕΣ.


Κατέβασμα ppt "ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΙΙ (ΓΕΝΕΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ) Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής -Εργαστήριο Αναγνώρισης Προτύπων Διευθυντής: Σπύρος Λυκοθανάσης, Καθηγητής."

Παρόμοιες παρουσιάσεις


Διαφημίσεις Google