人工智能中的遗传算法与局部搜索优化算法

遗传算法

您可以通过它来模拟遗传继承的过程，就像自然界中性状如何从父母遗传给子女一样。您可以解决各个领域中的各种问题，这些算法能够成功地分析这些领域中的数据。遗传算法用于数据挖掘。数据挖掘是从大型数据集中发现重要模式和关系的过程。它通过将人类洞察力与自动化数据分析相结合，帮助识别数据库中最有趣和最有意义的模式。

遗传算法是如何工作的？

遗传算法需要特定的结构才能发挥作用。您可以对种群进行操作，其中每个成员都具有某些特征——这类似于基因如何在生物体中编码性状。这个过程本身并非随机的。它是由一组模拟生物过程（如繁殖、交叉、选择和突变）的操作符驱动的，所有这些操作符都旨在随着时间的推移创造更好的解决方案。您可以通过以下步骤操作遗传算法：

  1. 选择父母 -该过程从选择父母开始，这是随机进行的。
  2. 繁殖和交叉 -接下来，这些父母通过交叉进行繁殖。这实质上是将两个父母的特征混合起来创造后代的过程。
  3. 选择繁殖个体 -可以使用某些选择标准（如目标函数）来决定哪些个体将繁殖。您可以确定种群中哪些个体更有可能将其性状遗传给下一代。
  4. 幸存者的适应度函数 -您可以使用适应度函数来确定哪些个体最适合生存并进入下一代。
  5. 突变 -您可以将随机性引入到该过程中。随机选择的个体的随机属性会发生改变。因此，算法不会陷入局部最优，您可以探索解决方案空间的新领域。
  6. 迭代直到收敛 -整个过程会重复进行——选择父母、繁殖、应用交叉和突变——直到达到令人满意的适应度水平并完成给定的迭代次数。

遗传算法的优点

因此，遗传算法有一些重要的优点，如下所示：

  1. 易于实现 -遗传算法的优点在于其易用性。这些算法易于创建和验证，这使得它们成为解决各种问题的有吸引力的选择。
  2. 并行处理 -它本质上是并行的，您可以处理大量的种群。这种并行性即使从较差的初始解决方案开始，也能随着时间的推移改进解决方案。
  3. 全局最优能力 -它能够避免陷入局部最优，即使在非线性且难题的景观中也能搜索全局最优。由于突变算子，遗传算法具有这种能力。
  4. 无需预先知识 -这些算法不需要关于数据底层分布的任何预先知识。因此，它在各种应用程序中都非常通用。

遗传算法的缺点

因此，遗传算法有一些缺点和局限性，如下所示：

  1. 收敛速度慢 -在处理大型和难题时，可能需要很长时间才能找到一个好的解决方案。随着时间的推移，进化出更好的解决方案的过程可能比其他优化方法慢。
  2. 计算成本高 -对于需要评估大量解决方案的问题，它可能成本很高。每一代都需要评估许多个体的适应度，这可能是耗时且资源密集型的。

局部搜索优化算法

局部搜索优化算法是人工智能(AI)中用于寻找难题的良好解决方案的简单方法。您可以从单个解决方案开始，然后逐步进行小的更改以改进它。您可以使用它在人工智能中找到最短路径、高效地安排任务以及在难题环境中做出决策。当您需要快速且“足够好”的解决方案，而无需找到绝对最佳解决方案时，它非常有用。

局部搜索算法是如何工作的？

您可以从随机解决方案开始，然后通过探索其邻居来迭代地改进它。在这种情况下，邻居是指当前解决方案的略微修改版本。您可以使用以下步骤操作局部搜索过程：

  1. 初始化 -算法开始时，您可以生成一个初始解决方案，通常是从搜索空间中随机选择的。
  2. 搜索相邻解 -然后，算法评估当前解决方案的“邻居”。邻居是当前解决方案略微变化的解决方案。
  3. 选择最佳邻居 -在所有相邻解决方案中，选择提供最大改进的解决方案作为下一个要探索的解决方案。此步骤会迭代重复。
  4. 停止准则 -该过程持续进行，直到满足停止条件。这可能是当找不到进一步改进（局部最优）时，以及当完成一定数量的迭代时。

局部搜索算法的优点

局部搜索算法有一些重要的优点，如下所示：

  1. 效率 -局部搜索算法的主要优势之一是其速度。您不需要对整个解决方案空间进行全局搜索，这使得它们比穷举法更有效，尤其是在大型问题中。
  2. 简单性 -它在概念上简单易于实现。它不需要复杂的数学模型和对问题结构的深入理解，这使得它易于被许多领域所采用。
  3. 适应性 -这些算法用途广泛，可以适应各种问题。无论是组合优化、人工智能规划还是任务调度，局部搜索通常都可以成功应用。
  4. 内存效率 -许多局部搜索算法，如爬山法，具有较低的内存需求。因为它们一次只关注解决方案空间的一小部分。

局部搜索算法的缺点

局部搜索算法中存在一些缺点和局限性，如下所示：

  1. 参数调整 -一些局部搜索方法，如模拟退火，需要仔细调整参数（例如，温度调度）。参数设置不正确会导致性能差和收敛速度慢。
  2. 对于大型搜索空间效率低下 -它在大而复杂的搜索空间中效率低下。因为它们只探索解决方案的一小部分邻域，错过了搜索空间中更好的区域。
  3. 参数敏感性 -一些局部搜索算法，如模拟退火，需要仔细调整参数（例如，温度调度）。参数选择不当会严重影响算法的性能。

遗传算法和局部搜索算法的区别

下表突出显示了遗传算法和局部搜索算法之间的主要区别：

序号 遗传算法(GAs) 局部搜索算法
1. 它可以同时探索多个解决方案（基于种群的搜索）。 它可以一次探索一个解决方案（单点搜索）。
2. 您可以通过使用交叉和突变来探索更广泛的搜索空间。 您可以专注于解决方案的一小部分邻域。
3. 由于突变和交叉，不太可能陷入局部最优。 如果没有特殊的策略，更有可能陷入局部最优。
4. 由于每一代都要评估许多解决方案，因此速度较慢。 通常速度更快，因为它专注于改进一个解决方案。
5. 它可能更擅长找到全局解决方案（全局搜索）。 它可能只会找到一个临近的，“足够好”的解决方案（局部搜索）。
6. 您可以从随机解决方案的种群开始。 您可以从单个随机解决方案开始。
7. 更难设置，需要诸如种群大小和突变率之类的参数。 实现更简单，需要调整的参数更少。

更新于：2024年9月20日

72 次浏览

开启你的职业生涯

完成课程获得认证

开始学习
广告