Презентация к докладу "Генетические алгоритмы" Олега Паринова на Empatika Open #14

1. Генетические
алгоритмы
Паринов Олег

2. Представьте...

3. Междисциплинарный
подход
Биология + Математика
+

4. Теория эволюции
Дарвина
Скрещивание
Мутация
Естественный отбор

5. Модель эволюции

6. 0. Генерация
начальной популяции
Представить решение проблемы в виде набора генов
657575153
+
Случайно сгененировать первую популяцию

7. 1. Скрещивание
457425896 246531579
457431579

8. 2. Мутация
457431579
457931579

9. 3. Естественный отбор
Особь Fitness
457931579 30

10. Повторить n раз
Скрещивание
Мутация
Естественный
отбор

11. Что в итоге?
Конечная популяция - самая приспособленная
Решение проблемы без ее осознания

12. Математическое
обоснование
• Особи - точки на плоскости
• Скрещивание - новая точка в
окрестности
• Мутация - выйти за пределы локального
максимума
• Естественный отбор - движение к
оптимуму

13. Когда можно?
• Можно создать «геном» решения
• Можно оценить «приспособляемость»
каждого решения
• Лень думать :)

14. Острова и миграция
Параллельная эволюция

15. Зачем?
• Слишком сложная задача
• Невозможность стандартного решения
• Временная и ресурсная ограниченность

16. Практика
Робот-уборщик
Алгоритм поведения - геном
Убираемый мусор - fitness
1000 итераций ->
оптимальный робот!
www.empatika.com/blog/agent-modelling-seminars-3

17. Empatika Evolution
Оптимизация производственного плана
Задачи
Машины

18. Выводы
• Применение эволюционных концепций
• Эффективная модель эволюции
• Машины - слуги человека

19. спасибо
Паринов Олег
oleg.parinov@empatika.com
вопросы?