Co to jest optymalizacja genetyczna?
Optymalizacja genetyczna polega na wykorzystaniu algorytmów programowania w celu znalezienia najlepszego rozwiązania problemu. Ma to swoje źródło w pracach matematyków, którzy zaczęli już w latach 50. XX wieku, którzy wzięli modele, które widzieli w biologii i zastosowali je do problemów nieliniowych, które były trudne do rozwiązania konwencjonalnymi metodami. Chodzi o to, by naśladować biologię, która ewoluuje z biegiem pokoleń, tworząc możliwie najlepszą populację. W programowaniu można symulować ten proces, aby znaleźć kreatywne rozwiązanie problemu.
Problemy nieliniowe mogą stanowić wyzwanie dla matematyków. Przykładem może być handel papierami wartościowymi, gdzie może być wiele możliwych decyzji, które szybko rozgałęziają się, tworząc drzewo wyborów. Niezależne obliczenie prawdopodobieństw związanych z każdym wyborem byłoby bardzo czasochłonne. Matematyk może również przegapić optymalne rozwiązanie, nie łącząc możliwych opcji w celu zbadania nowych permutacji. Optymalizacja genetyczna pozwala badaczom wykonywać obliczenia tego rodzaju w bardziej wydajny sposób.
Badacz zaczyna od interesującego nas przedmiotu, zwanego „populacją”, który można podzielić na osobniki, czasem znane jako stworzenia, organizmy lub chromosomy. Warunki te, zapożyczone z biologii, odzwierciedlają genezę tego podejścia do programowania. Komputer może rozpocząć symulację z populacją, wybierając poszczególne organizmy w obrębie pokolenia i pozwalając im mieszać się w celu utworzenia nowej generacji. Proces ten można powtarzać przez kilka pokoleń, aby połączyć i zrekombinować możliwe rozwiązania, najlepiej wybierając najbardziej odpowiednią opcję dla danych warunków.
Może to być bardzo obciążające zasoby. Obliczenia stosowane w optymalizacji genetycznej wymagają znacznej mocy obliczeniowej, aby szybko porównać i wybrać kilka opcji i kombinacji jednocześnie. Wczesne badania nad optymalizacją genetyczną były czasem ograniczone dostępną mocą obliczeniową, ponieważ badacze mogli zobaczyć potencjalne zastosowania, ale nie byli w stanie wykonać złożonych programów. Wraz ze wzrostem mocy komputera również użyteczna jest ta metoda, chociaż duże i złożone obliczenia mogą nadal wymagać wysoce wyspecjalizowanego komputera.
Naukowcy z dziedziny matematyki mogą pracować z optymalizacją genetyczną w różnych ustawieniach. Ciągły rozwój nowych formuł i podejść ilustruje ewolucję matematyki, gdy ludzie uczą się o nowych sposobach rozpatrywania złożonych problemów. Niektóre proste optymalizacje genetyczne można zaobserwować w pracy w ustawieniach takich jak oprogramowanie dla traderów papierów wartościowych oraz programowanie gier i wirtualnej rzeczywistości, gdzie programiści chcą, aby użytkownicy mieli bardziej naturalne doświadczenia.