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Algoritmo evolutivo

En inteligencia computacional (IC), un algoritmo evolutivo ( EA ) es un subconjunto de computación evolutiva , [1] un algoritmo genérico de optimización metaheurística basado en la población . Un EA utiliza mecanismos inspirados en la evolución biológica , como la reproducción , la mutación , la recombinación y la selección . Las soluciones candidatas al problema de optimización desempeñan el papel de los individuos en una población, y la función de aptitud determina la calidad de las soluciones (véase también función de pérdida ). La evolución de la población tiene lugar luego de la aplicación repetida de los operadores anteriores.

Los algoritmos evolutivos suelen tener un buen rendimiento a la hora de aproximar soluciones a todo tipo de problemas porque, idealmente, no hacen ninguna suposición sobre el panorama de aptitud subyacente . Las técnicas de los algoritmos evolutivos aplicadas al modelado de la evolución biológica se limitan generalmente a las exploraciones de procesos microevolutivos y a los modelos de planificación basados ​​en procesos celulares. En la mayoría de las aplicaciones reales de los AE, la complejidad computacional es un factor prohibitivo. [2] De hecho, esta complejidad computacional se debe a la evaluación de la función de aptitud. La aproximación de la aptitud es una de las soluciones para superar esta dificultad. Sin embargo, los AE aparentemente simples pueden resolver problemas a menudo complejos; [3] [4] [5] por lo tanto, puede que no haya un vínculo directo entre la complejidad del algoritmo y la complejidad del problema.

Implementación

El siguiente es un ejemplo de un algoritmo genético genérico de objetivo único .

Paso uno: Generar aleatoriamente la población inicial de individuos . (Primera generación)

Paso dos: repita los siguientes pasos regenerativos hasta la finalización (límite de tiempo, aptitud suficiente alcanzada, etc.):

  1. Evaluar la aptitud de cada individuo en la población.
  2. Seleccionar los individuos para la reproducción en función de su aptitud. (Padres)
  3. Criar nuevos individuos mediante operaciones de cruce y mutación para dar origen a descendencia .
  4. Reemplazar los individuos menos aptos de la población por individuos nuevos.

Tipos

Técnicas similares difieren en la representación genética y otros detalles de implementación, y en la naturaleza del problema particular aplicado.

Fundamento teórico

Los siguientes principios teóricos se aplican a todos o casi todos los EA.

Teorema de que no hay almuerzo gratis

El teorema de optimización de que no hay almuerzo gratis establece que todas las estrategias de optimización son igualmente efectivas cuando se considera el conjunto de todos los problemas de optimización. Bajo la misma condición, ningún algoritmo evolutivo es fundamentalmente mejor que otro. Esto solo puede ser el caso si el conjunto de todos los problemas está restringido. Esto es exactamente lo que inevitablemente se hace en la práctica. Por lo tanto, para mejorar un EA, debe explotar el conocimiento del problema de alguna forma (por ejemplo, eligiendo una cierta fuerza de mutación o una codificación adaptada al problema ). Por lo tanto, si se comparan dos EA, esta restricción está implícita. Además, un EA puede usar el conocimiento específico del problema, por ejemplo, no generando aleatoriamente toda la población inicial, sino creando algunos individuos a través de heurísticas u otros procedimientos. [13] [14] Otra posibilidad para adaptar un EA a un dominio de problema dado es involucrar heurísticas adecuadas, procedimientos de búsqueda local u otros procedimientos relacionados con el problema en el proceso de generación de la descendencia. Esta forma de extensión de un EA también se conoce como algoritmo memético . Ambas extensiones juegan un papel importante en aplicaciones prácticas, ya que pueden acelerar el proceso de búsqueda y hacerlo más robusto. [13] [15]

Convergencia

Para las EA en las que, además de la descendencia, se utiliza al menos el mejor individuo de la generación parental para formar la generación posterior (las denominadas EA elitistas), existe una prueba general de convergencia bajo la condición de que exista un óptimo . Sin pérdida de generalidad , se supone una búsqueda máxima para la prueba:

De la propiedad de aceptación elitista de la descendencia y de la existencia del óptimo se deduce que por generación se producirá una mejora de la aptitud del respectivo mejor individuo con una probabilidad . Por lo tanto:

Es decir, los valores de aptitud representan una secuencia monótona no decreciente , que está acotada debido a la existencia del óptimo. De aquí se sigue la convergencia de la secuencia respecto del óptimo.

Dado que la prueba no hace ninguna afirmación sobre la velocidad de convergencia, es de poca ayuda en aplicaciones prácticas de los EA. Pero sí justifica la recomendación de utilizar EA elitistas. Sin embargo, cuando se utiliza el modelo de población panmíctico habitual , los EA elitistas tienden a converger prematuramente más que los no elitistas. [16] En un modelo de población panmíctico, la selección de pareja (paso 2 de la sección sobre la implementación) es tal que cada individuo de toda la población es elegible como pareja. En poblaciones no panmícticas , la selección está adecuadamente restringida, de modo que la velocidad de dispersión de los mejores individuos se reduce en comparación con los panmícticos. Por lo tanto, el riesgo general de convergencia prematura de los EA elitistas se puede reducir significativamente mediante modelos de población adecuados que restrinjan la selección de pareja. [17] [18]

Alfabetos virtuales

Con la teoría de alfabetos virtuales, David E. Goldberg demostró en 1990 que al utilizar una representación con números reales, un EA que utiliza operadores de recombinación clásicos (por ejemplo, uniforme o de cruce de n puntos) no puede alcanzar ciertas áreas del espacio de búsqueda, en contraste con una codificación con números binarios. [19] Esto da como resultado la recomendación para EA con representación real de utilizar operadores aritméticos para la recombinación (por ejemplo, media aritmética o recombinación intermedia). Con operadores adecuados, las representaciones de valor real son más efectivas que las binarias, contrariamente a la opinión anterior. [20] [21]

Comparación con procesos biológicos

Una posible limitación [ ¿según quién? ] de muchos algoritmos evolutivos es su falta de una distinción clara entre genotipo y fenotipo . En la naturaleza, el óvulo fertilizado sufre un proceso complejo conocido como embriogénesis para convertirse en un fenotipo maduro . Se cree que esta codificación indirecta hace que la búsqueda genética sea más robusta (es decir, reduce la probabilidad de mutaciones fatales) y también puede mejorar la capacidad de evolución del organismo. [22] [23] Estas codificaciones indirectas (también conocidas como generativas o de desarrollo) también permiten que la evolución explote la regularidad del entorno. [24] Un trabajo reciente en el campo de la embriogenia artificial , o sistemas de desarrollo artificiales, busca abordar estas preocupaciones. Y la programación de la expresión genética explora con éxito un sistema genotipo-fenotipo, donde el genotipo consiste en cromosomas multigénicos lineales de longitud fija y el fenotipo consiste en múltiples árboles de expresión o programas informáticos de diferentes tamaños y formas. [25] [¿ síntesis incorrecta? ]

Comparación con los métodos de Montecarlo

Ambas clases de métodos tienen en común que sus pasos de búsqueda individuales están determinados por el azar. La principal diferencia, sin embargo, es que los EA, como muchas otras metaheurísticas, aprenden de los pasos de búsqueda anteriores e incorporan esta experiencia en la ejecución de los siguientes pasos de búsqueda en una forma específica del método. Con los EA, esto se hace en primer lugar a través de los operadores de selección basados ​​en la aptitud para la elección de socios y la formación de la próxima generación. Y en segundo lugar, en el tipo de pasos de búsqueda: en EA, comienzan a partir de una solución actual y la cambian o mezclan la información de dos soluciones. Por el contrario, cuando se extraen nuevas soluciones en los métodos de Montecarlo , normalmente no hay conexión con las soluciones existentes. [26] [27]

Si, por otra parte, el espacio de búsqueda de una tarea es tal que no hay nada que aprender, los métodos de Montecarlo son una herramienta apropiada, ya que no contienen ninguna sobrecarga algorítmica que intente extraer conclusiones adecuadas de la búsqueda anterior. Un ejemplo de tales tareas es la proverbial búsqueda de una aguja en un pajar , por ejemplo, en forma de un (hiper)plano plano con un único pico estrecho.

Aplicaciones

Las áreas en las que se utilizan prácticamente los algoritmos evolutivos son casi ilimitadas [5] y van desde la industria, [28] [29] la ingeniería, [2] [3] [30] la programación compleja, [4] [31] [32] la agricultura, [33] la planificación del movimiento de robots [34] y las finanzas [35] [36] hasta la investigación [37] [38] y el arte . La aplicación de un algoritmo evolutivo requiere cierto replanteamiento por parte del usuario inexperto, ya que el enfoque de una tarea utilizando un EA es diferente de los métodos exactos convencionales y esto normalmente no forma parte del plan de estudios de los ingenieros u otras disciplinas. Por ejemplo, el cálculo de aptitud no solo debe formular el objetivo, sino también apoyar el proceso de búsqueda evolutiva hacia él, por ejemplo, recompensando las mejoras que aún no conducen a una mejor evaluación de los criterios de calidad originales. Por ejemplo, si se quiere evitar la utilización máxima de recursos como el despliegue de personal o el consumo de energía en una tarea de programación, no basta con evaluar la utilización máxima. En lugar de ello, también se debería registrar el número y la duración de las superaciones de un nivel todavía aceptable para recompensar las reducciones por debajo del valor pico máximo real. [39] Por lo tanto, existen algunas publicaciones que están dirigidas a los principiantes y quieren ayudar a evitar los errores de los principiantes, así como a llevar un proyecto de aplicación al éxito. [39] [40] [41] Esto incluye aclarar la cuestión fundamental de cuándo se debe utilizar un EA para resolver un problema y cuándo es mejor no hacerlo.

Técnicas relacionadas y otros métodos de búsqueda global

Existen otros métodos probados y ampliamente utilizados de técnicas de búsqueda global inspiradas en la naturaleza, como

Además, desde principios de este siglo se han propuesto muchos algoritmos nuevos inspirados en la naturaleza o guiados por metáforas. Para consultar las críticas a la mayoría de las publicaciones sobre estos algoritmos, véanse las observaciones al final de la introducción del artículo sobre metaheurísticas .

Ejemplos

En 2020, Google afirmó que su AutoML-Zero puede redescubrir con éxito algoritmos clásicos como el concepto de redes neuronales. [42]

Las simulaciones por computadora Tierra y Avida intentan modelar la dinámica macroevolutiva .

Galería

[43] [44] [45]

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Enlaces externos

Bibliografía