Algorytmy immunologiczne. Dr inż. Michał Bereta p. 144 / 10, Instytut Informatyki

Transkrypt

1 Algorytmy immunologiczne Dr inż. Michał Bereta p. 144 / 10, Instytut Informatyki mbereta@pk.edu.pl beretam@torus.uck.pk.edu.pl

2 Algorytmy immunologiczne Warunki zaliczenia: Wykład 18 h : 6 x 3 h Laboratoria 18 h : 6 x 3 h

3 Algorytmy immunologiczne Michał Bereta: Application of Artificial Immune Systems to Classification and Data Analysis (2008) Paweł Jarosz: Sztuczne systemy immunologiczne i teoria gier w optymalizacji wielokryterialnej (2011)

4 Algorytmy immunologiczne Literatura: Sztuczne Systemy Immunologiczne. Teoria i Zastosowania, Sławomir T. Wierzchoo (2001)

5 Algorytmy immunologiczne Literatura: Artificial Immune Systems and Their Applications, Dipankar Dasgupta (Editor), 1998 Artificial Immune Systems: A New Computational Intelligence Approach, Leandro Nunes de Castro, Jonathan Timmis, 2002

6 Algorytmy immunologiczne Literatura: Immunity-Based Systems: A Design Perspective, Yoshiteru Ishida (2004) Immunocomputing: Principles and Applications, A. O. Tarakanov, Victor A. Skormin, Svetlana P. Sokolova, Svetlana S. Sokolova (2003)

7 Algorytmy immunologiczne Literatura: Handbook of Research on Artificial Immune Systems and Natural Computing: Applying Complex Adaptive Technologies, Hongwei Mo (2009) Immunological Computation: Theory and Applications, Dipankar Dasgupta, Fernando Nino (2008)

8 Algorytmy immunologiczne Literatura: Algorytmy genetyczne + struktury danych = programy ewolucyjne, MICHALEWICZ ZBIGNIEW Jak to rozwiązad czyli nowoczesna heurystyka, MICHALEWICZ ZBIGNIEW Wykłady z algorytmów ewolucyjnych, Jarosław Arabas

9 Algorytmy immunologiczne Literatura: David Hand, Heikki Mannila, Padhraic Smyth, Eksploracja danych, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne Leszek Rutkowski, Metody i techniki sztucznej inteligencji. Wydawnictwo Naukowe PWN

10 Algorytmy immunologiczne

11 Algorytmy immunologiczne

12 Algorytmy immunologiczne

13 Algorytmy immunologiczne

14 Algorytmy immunologiczne Zakres tematów: Podstawowe pojęcia algorytmów ewolucyjnych Klasyczny algorytm genetyczny Podejście ewolucyjne w rozwiązywaniu problemów Projektowanie algorytmów ewolucyjnych Rodzaje algorytmów ewolucyjnych Optymalizacja wielokryterialna Systemy koewolucyjne

15 Algorytmy immunologiczne Zakres tematów: Podstawowe zagadnienia immunologii. Rodzaje sztucznych limfocytów wykorzystywane w algorytmach immunologicznych. Podstawowe paradygmaty sztucznych systemów immunologicznych selekcja negatywna, selekcja klonalna, sied idiotypowa, teoria zagrożeo. Porównanie sztucznych systemów immunologiczny (SSI) z innymi algorytmami ewolucyjnymi. Porównanie sieci idiotypowej z sieciami neuronowymi.

16 Algorytmy immunologiczne Zakres tematów: Podstawowe algorytmy immunologiczne: CLONALG, AIRS, itp. Zastosowania SSI w problemach optymalizacji. Zastosowanie SSI w problemach klasyfikacji. Zastosowanie SSI w problemach analizy danych. Zastosowanie SSI w bezpieczeostwie komputerowym i sieciowym. Algorytmy immunologiczne do rozwiązywania problemów optymalizacji wielokryterialnej.

17 Algorytmy immunologiczne Zakres tematów (laboratorium): Implementacja wybranych algorytmów immunologicznych i ich zastosowanie do problemów optymalizacji klasyfikacji Porównanie alg. immunologiczych z tradycyjnymi algorytmami ewolucyjnymi

18 Algorytmy immunologiczne Algorytmy immunologiczne można traktowad jako: algorytm ewolucyjny swarm intelligence

19 Algorytmy immunologiczne Swarm intelligence (Wikipedia) Altruism algorithm Ant colony optimization Artificial bee colony algorithm Artificial immune systems Bat algorithm Charged system search Cuckoo search Differential search algorithm Firefly algorithm Magnetic optimization algorithm Gravitational search algorithm Intelligent water drops Krill herd algorithm Multi-swarm optimization Particle swarm optimization River formation dynamics Self-propelled particles Stochastic diffusion search

20 Algorytm idealny Nie ma idealnego algorytmu optymalizacji, który byłby najlepszy w każdym zadaniu. Wolpert i Macready No Free Lunch Theorems (NLF theorems) Jeśli algorytm A jest lepszy od algorytmu B w poszukiwaniu optimum w pewnym zadaniu poszukiwania, wtedy algorytm B będzie lepszy od A w pewnym innym zadaniu.

21 Algorytm idealny Nie ma idealnego algorytmu optymalizacji, który byłby najlepszy w każdym zadaniu. Wolpert i Macready No Free Lunch Theorems (NLF theorems) Biorąc pod uwagę wszystkie możliwe problemy poszukiwania, średnia jakośd wszystkich algorytmów poszukiwania jest taka sama (niezależnie od algorytmu). Czy zatem nie ma sensu opracowywanie nowych algorytmów?

22 Algorytm idealny Twierdzenie to było udowodnione dla problemów z jedną funkcją celu.

23 Trudności w rozwiązywaniu problemów Liczba możliwych rozwiązao w przestrzeni poszukiwania jest tak duża, że nie można zastosowad przeszukiwania wyczerpującego Problem jest tak skomplikowany, że aby otrzymad jakiekolwiek rozwiązanie musimy stosowad tak uproszczone modele, że żadne otrzymane rozwiązanie nie jest praktycznie użyteczne

24 Trudności w rozwiązywaniu problemów Funkcja oceny, która opisuje jakośd dowolnego rozwiązania jest zakłócana lub zmienia się w czasie wymagany jest szereg rozwiązao Możliwe rozwiązania są mocno ograniczone trudno wygenerowad chod jedno dopuszczalne rozwiązanie, a co dopiero optymalne Psychologiczne nawyki myślenia pewnymi kategoriami, schematy, itp.

25 Trudności w rozwiązywaniu problemów Problem Model Rozwiązanie Jak bardzo uproszczony może byd model, by rozwiązanie było wciąż użyteczne?

26 Trudności w rozwiązywaniu problemów Problem Model Rozwiązanie Co jest lepsze: -Dokładne rozwiązanie przybliżonego (czyli prostszego) modelu czy - Przybliżone rozwiązanie dokładnego modelu?

27 Trudności w rozwiązywaniu problemów Rozwiązania optymalne nie są wymagane! W praktyce priorytetem jest posiadanie dobrego, lecz niekoniecznie optymalnego rozwiązania, lecz odpowiednio szybko np. przed konkurencją

28 D - minimum globalne F minimum lokalne Problemy optymalizacji

29 Problemy optymalizacji Początkowe, losowe rozwiązanie D - minimum globalne F minimum lokalne

30 Problemy optymalizacji Informacja o gradiencie pozwala lokalnie podejmowad dobre decyzje Początkowe, losowe rozwiązanie D - minimum globalne F minimum lokalne

31 Problemy optymalizacji Informacja o gradiencie pozwala lokalnie podejmowad dobre decyzje Kolejne, ulepszone rozwiązanie D - minimum globalne F minimum lokalne

32 Problemy optymalizacji Informacja o gradiencie pozwala lokalnie podejmowad dobre decyzje Kolejne, ulepszone rozwiązanie D - minimum globalne F minimum lokalne

33 Problemy optymalizacji Informacja o gradiencie pozwala lokalnie podejmowad dobre decyzje Kolejne, ulepszone rozwiązanie D - minimum globalne F minimum lokalne

34 Problemy optymalizacji Co się stanie, jeśli źle wystartujemy? D - minimum globalne F minimum lokalne

35 Problemy optymalizacji Co się stanie, jeśli źle wystartujemy? Algorytmy zachłanne mają skłonnośd do utykania w minimach lokalnych.

36 Algorytmy zachłanne Algorytm zachłanny przetwarza jedno rozwiązanie, które iteracyjnie jest ulepszane poszukiwania odbywają się jedynie w jego bezpośrednim otoczeniu (sąsiedztwie). Wielokrotne uruchomienie algorytmu zachłannego lub równoległe uruchomienie wielu instancji tego algorytmu nie jest równoważne przetwarzaniu populacyjnemu.

37 Algorytmy zachłanne Algorytmy zachłanne: Symulowane wyżarzanie Algorytmy k-optymalne

38 Definicja Algorytmu Ewolucyjnego Algorytm ewolucyjny to algorytm przetwarzający populację rozwiązao poprzez wykorzystanie mechanizmów selekcji oraz operatorów różnicowania.

39 Definicja Algorytmu Ewolucyjnego Wnioski: Rozwiązania w populacji oddziałują na siebie

40 Definicja Algorytmu Ewolucyjnego Wnioski: Rozwiązania w populacji oddziałują na siebie Lepsze mają większe szanse na przeżycie

41 Definicja Algorytmu Ewolucyjnego Wnioski: Rozwiązania w populacji oddziałują na siebie Lepsze mają większe szanse na przeżycie By dokonad selekcji istnieje potrzeba oceny rozwiązao funkcja oceny, jakości, przystosowania

42 Definicja Algorytmu Ewolucyjnego Wnioski: Rozwiązania w populacji oddziałują na siebie Lepsze mają większe szanse na przeżycie By dokonad selekcji istnieje potrzeba oceny rozwiązao funkcja oceny, jakości, przystosowania Kolejne rozwiązania (pokolenia), po zastosowaniu mechanizmów różnicowania, powinny zawierad częśd informacji rodziców.

43 Algorytmy Ewolucyjne Algorytmy Genetyczne Strategie ewolucyjne Programowanie genetyczne Komitety klasyfikatorów Algorytmy mrówkowe, mrowiskowe Algorytmu rojowe Sztuczne systemy immunologiczne Inne

44

45

46 Cechy algorytmów ewolucyjnych Przetwarzanie populacyjne Nie jest wymagana informacja o gradiencie Zdolnośd do radzenia sobie z pułapkami lokalnych optimów zależy od konkretnego zadania i dobrego doboru parametrów algorytmu Podejście bardzo ogólne i elastyczne Mogą działad na dowolnej reprezentacji

47 Cechy algorytmów ewolucyjnych Łatwośd implementacji Stworzyd populację Ocenid osobniki Wprowadzid nacisk selekcyjny Zastosowad operatory różnicowania Powtarzad pętlę ewolucyjną

48 Cechy algorytmów ewolucyjnych Pojęcie bardzo szerokie inne algorytmy mogą byd rozważane w kontekście AE (np. symulowane wyżarzanie populacja z jednym osobnikiem, różnicowanie parametryzowane temperaturą) Ustalanie odpowiednich wartości parametrów algorytmu ewolucyjnego może byd częścią samego algorytmu np. strategie ewolucyjne

49 Cechy algorytmów ewolucyjnych Możliwośd rozwiązywania problemów zmieniających się w czasie są to algorytmy adaptacyjne Możliwośd tworzenie modeli koewolucyjnych osobniki nie muszą byd oceniane za pomocą funkcji przystosowani, a jedynie są porównywane na zasadzie lepszy - gorszy Możliwośd łączenia z innymi metodami

50 Cechy algorytmów ewolucyjnych Równoległośd możliwości wydajnych implementacji Możliwości rozszerzania o nowe koncepcje: Wiek osobnika Płed Pamięd (tzw. Algorytmy kulturowe) Rodziny Uczenie społeczne Konkurencja między populacjami Migracje osobników między nimi Efekt Baldwina uczenie się osobników w trakcie swego życia i wpływ tego uczenia na jakośd rozwiązania

51 Cechy algorytmów ewolucyjnych Eksploracja vs. Eksploatacja

52 Trzy problemy Problem spełnialności formuł boolowskich SAT Problem komiwojażera - TSP Programowanie nieliniowe - NLP

53 Problem spełnialności formuł boolowskich SAT Dla jakich x 1 x n wyrażenie F(x) jest spełnione?

54 Problem spełnialności formuł boolowskich SAT Rozwiązując problem (nie tylko za pomocą algorytmów ewolucyjnych) należy: dobrad sposób reprezentacji rozwiązao (kodowanie osobników)

55 Problem spełnialności formuł boolowskich SAT Naturalną formą reprezentacji rozwiązania w tym problemie jest ciąg bitów o długości n. (n liczba zmiennych).

56 Problem spełnialności formuł boolowskich SAT Rozwiązując problem (nie tylko za pomocą algorytmów ewolucyjnych) należy: dobrad sposób reprezentacji rozwiązao (kodowanie osobników) rozważyd przestrzeo możliwych rozwiązao

57 Problem spełnialności formuł boolowskich SAT Liczba potencjalnych rozwiązao: 2 n gdzie n liczba zmiennych Sprawdzając 1000 ciągów na sekundę, od Wielkiego Wybuchu (15 miliardów lat) sprawdzilibyśmy jedynie 1% możliwych rozwiązao!

58 Problem spełnialności formuł boolowskich SAT Rozwiązując problem (nie tylko za pomocą algorytmów ewolucyjnych) należy: dobrad sposób reprezentacji rozwiązao (kodowanie osobników) rozważyd przestrzeo możliwych rozwiązao dobrad funkcję oceny jaką należy użyd aby oceniad rozwiązania

59 Problem spełnialności formuł boolowskich SAT Jak oceniad rozwiązania? Funkcja oceny powinna dawad wskazówki odnośnie jakości rozwiązania rozwiązania bliższe optymalnego powinny mied lepszą funkcję oceny. Tutaj funkcja F daje jedynie odpowiedź TRUE lub FALSE. Dla rozwiązania problemu otrzymamy odpowiedź TRUE, jednak dla wszystkich innych otrzymamy FALSE nawet jeśli tylko jeden bit dzieli nas od rozwiązania problemu!

60 Problem spełnialności formuł boolowskich SAT Jak ocenid, które rozwiązania są lepsze?

61 Problem komiwojażera - TSP Komiwojażer ma za zadanie odwiedzid wszystkie n miast, każde dokładnie jeden raz, i powrócid do miasta początkowego. W języku teorii grafów jest to poszukiwanie cyklu Hammiltona w grafie. Problem TSP Symetryczny Niesymetryczny

62 N=100 Problem komiwojażera - TSP

63 N=100 Problem komiwojażera - TSP

64 N=100 Problem komiwojażera - TSP

65 N=100 Problem komiwojażera - TSP

66 Problem komiwojażera - TSP Forma reprezentacji: Naturalną formą reprezentacji jest lista kolejno odwiedzanych miast: Niekoniecznie jest to reprezentacja najlepsza!

67 Problem komiwojażera - TSP Forma reprezentacji: Załóżmy problem o 6-ciu miastach, dwa osobniki oraz krzyżowanie jednopunktowe, jak w klasycznym algorytmie genetycznym: Rodzic 1: Rodzic 2:

68 Problem komiwojażera - TSP Forma reprezentacji: Załóżmy problem o 6-ciu miastach, dwa osobniki oraz krzyżowanie jednopunktowe, jak w klasycznym algorytmie genetycznym: Rodzic 1: Rodzic 2: Potomek 1: Potomek 2:

69 Problem komiwojażera - TSP Forma reprezentacji: Załóżmy problem o 6-ciu miastach, dwa osobniki oraz krzyżowanie jednopunktowe, jak w klasycznym algorytmie genetycznym: Rodzic 1: Rodzic 2: Potomek 1: Potomek 2: Rozwiązania niedopuszczalne Takiego problemu nie było przy problemie SAT

70 Problem komiwojażera - TSP Możliwe rozwiązania: Naprawiad potomków (może byd kosztowne) Stosowad inną formę reprezentacji Stosowad inne operatory krzyżowania (różnicowania)

71 Problem komiwojażera - TSP Przestrzeo poszukiwao Każda permutacja n liczb jest rozwiązaniem, ale różnych rozwiązao jest (dla symetrycznego TSP): S = n! / (2n) = (n-1)! / 2 dla n=10 S = dla n=20 S =

72 Problem komiwojażera - TSP Funkcja oceny: W tym przypadku nie ma problemu z funkcją oceny jest nią długośd trasy.

73 Programowanie nieliniowe - NLP Szukanie optimum funkcji z ograniczeniami Przykład: znajdź maksimum funkcji: Przy ograniczeniach: dla

74 Programowanie nieliniowe - NLP Funkcja ta jest nieliniowa a jej globalne minimum nie jest znane wiadomo, że leży w pobliżu środka układu współrzędnych. Potencjalnych rozwiązao jest nieskooczenie wiele w praktyce ograniczone są dokładnością komputerów. Co z rozwiązaniami niedopuszczalnymi?

75 Programowanie nieliniowe - NLP Forma reprezentacji: binarna (klasyczny AG lub kodowanie rzeczywiste)

76 Programowanie nieliniowe - NLP Forma reprezentacji - binarna (klasyczny AG lub kodowanie rzeczywiste). Przestrzeo poszukiwao ogromna i ograniczona.

77 Programowanie nieliniowe - NLP Forma reprezentacji - binarna (klasyczny AG lub kodowanie rzeczywiste). Przestrzeo poszukiwao ogromna i ograniczona. Funkcja oceny można wykorzystad funkcję G2 bezpośrednio, ale co z rozwiązaniami niedopuszczalnymi? Jeśli będziemy je oceniad jako najgorsze, możemy stracid rozwiązania bliskie optymalnym, gdyż optymalne rozwiązanie leży gdzieś blisko obszaru niedopuszczalnego!

78 Programowanie nieliniowe - NLP Jeśli będziemy je oceniad jako najgorsze, możemy stracid rozwiązania bliskie optymalnym, gdyż optymalne rozwiązanie leży gdzieś blisko obszaru niedopuszczalnego! Potencjalne rozwiązania: specjalizowane operatory różnicowania modyfikacje funkcji oceny np. uwzględnienie stopnia naruszenia ograniczeo

79 Algorytmy Ewolucyjne Problemy w trakcie projektowania algorytmów ewolucyjnych: Forma reprezentacji Duża przestrzeo rozwiązao Dobór funkcji oceny Rodzaj selekcji Odpowiednie operatory różnicowania

80 Algorytmy Ewolucyjne Poszczególne składowe nie są niezależne od siebie, lecz mocno na siebie wpływają! Forma reprezentacji wpływa na wielkośd przestrzeni rozwiązao oraz na możliwe sposoby realizacji operatorów krzyżowania i mutacji. Odpowiedni dobór funkcji oceny wpływa na skutecznośd selekcji. Funkcja oceny nie jest wyznaczona jednoznacznie! Optymalnośd danego rozwiązania może byd funkcją czasu! (losowośd, konkurencja)

81 Algorytmy Ewolucyjne Należy pamiętad, że powstały algorytm jest oceniany jako całośd. Możliwości oceny wpływu np. samej selekcji czy też samego krzyżowania na jakośd działania algorytmu są ograniczone.

82 Teoretyczne podstawy działania algorytmów genetycznych Twierdzenie o schematach daje pewien teoretyczny wgląd na działanie algorytmu genetycznego i pozwala lepiej zrozumied jego działanie. Zakładamy: Kodowanie binarne Selekcje za pomocą koła ruletki Krzyżowanie jednopunktowe Mutację jednopunktową

83 Teoretyczne podstawy działania algorytmów genetycznych Pojęcie schematu zostało wprowadzone w celu określenia zbioru chromosomów o pewnych wspólnych cechach, podobieostwach. Zakładamy, że allele należą do zbioru,0, 1-. Wtedy schemat jest zbiorem chromosomów zawierających zera i jedynki na wyszczególnionych pozycjach.

84 Teoretyczne podstawy działania algorytmów genetycznych Schematy rozważamy z wykorzystaniem rozszerzonego alfabetu : {0, 1, *} * - oznacza dowolną wartośd ( 0 lub 1 )

85 Przykłady: Teoretyczne podstawy działania 10*1 = {1001, 1011} algorytmów genetycznych *01*10 = {001010, , , } Chromosom należy do danego schematu, jeżeli dla każdej pozycji (locus) j=1, 2,, L, gdzie L jest długością chromosomu, symbol występujący na j-tej pozycji chromosomu odpowiada symbolowi na j-tej pozycji schematu, przy czym zarówno 0 jaki i 1 odpowiadają symbolowi *.

86 Teoretyczne podstawy działania algorytmów genetycznych Jeżeli w schemacie występuje m symboli *, to schemat ten zawiera 2 m chromosomów. Przykład: 01 pasuje do schematów: **, *1, 0*, 01 Każdy chromosom od długości L należy do 2 L schematów.

87 Teoretyczne podstawy działania algorytmów genetycznych Algorytm genetyczny opiera się na przetwarzaniu osobników najlepiej przystosowanych. P(0) populacja początkowa P(t) populacja w generacji t M(t) pula rodzicielska (ang. Mating pool) wybrana z P(t) w generacji t p k prawdopodobieostwo krzyżowania p m prawdopodobieostwo mutacji

88 Teoretyczne podstawy działania algorytmów genetycznych Pożądane jest, by liczba osobników pasujących do schematu reprezentującego dobre rozwiązanie w populacji P(t) wzrastała wraz ze wzrostem generacji. Mają na to wpływ trzy czynniki: Selekcja Krzyżowanie Mutacja

89 Teoretyczne podstawy działania algorytmów genetycznych Wpływ selekcji S dany schemat c(s, t) liczba osobników w populacji P(t) pasujących do schematu S, zatem c(s, t) jest liczbą elementów zbioru Podczas selekcji chromosom ch i zostaje wybrany do M(t) z prawdopodobieostwem p gdzie K to rozmiar populacji. s P( t) S ( ch i ) K j 1 F( ch i ) F( ch j )

90 Wpływ selekcji Teoretyczne podstawy działania algorytmów genetycznych F(S, t) - średnia wartośd funkcji przystosowania dla chromosomów w populacji P(t) pasujących do schematu S. Jeżeli P( t) S { ch i,..., ch c ( S, t) } to F( S, t) c( S, t) i 1 F( ch c( S, t) F(S, t) to inaczej przystosowanie schematu S w generacji t. i )

91 ~ F ( t F Teoretyczne podstawy działania Wpływ selekcji ) (t) algorytmów genetycznych Suma wartości funkcji przystosowania chromosomów w populacji P(t) o liczebności K ~ F( t) K i 1 F ( t) F( ch i 1 K ~ F ( t) Średnia wartośd funkcji przystosowania chromosomów w populacji P(t) )

92 Teoretyczne podstawy działania Wpływ selekcji algorytmów genetycznych Niech chr(t) będzie elementem puli rodzicielskiej M(t). Dla każdego chr(t) i dla każdego i=1, 2,, c(s, t) prawdopodobieostwo, że chr(t)=ch i jest dane wzorem ~ F( ch ) / F( t) i Zatem oczekiwana liczba chromosomów w populacji M(t) równych ch i wynosi K F( chi ) ~ F( t) F( chi ) F ( t) Oczekiwana liczba chromosomów w zbiorze P(t) i reprezentujących S wybranych do puli rodzicielskiej M(t) jest równa c( S, t) F( chi ) F ( t) c( S, t) F( S, t) F ( ) i 1 t

93 Teoretyczne podstawy działania algorytmów genetycznych Wpływ selekcji Niech chr(t) będzie elementem puli rodzicielskiej M(t). Dla każdego chr(t) i dla każdego i=1, 2,, c(s, t) prawdopodobieostwo, że chr(t)=ch i jest dane wzorem ~ F( ch ) / F( t) i Zatem oczekiwana liczba chromosomów w populacji M(t) równych ch i wynosi c( S, t) F( chi ) F ( t) c( S, t) F( S, t) F ( ) i 1 t

94 Teoretyczne podstawy działania algorytmów genetycznych Wpływ selekcji Jeśli przez b(s, t) oznaczymy liczbę chromosomów z puli M(t) pasujących do schematu S, to można wyciągnąd następujący wniosek: Wniosek 1 (wpływ selekcji): Wartośd oczekiwana b(s, t), czyli oczekiwana liczba chromosomów w puli rodzicielskiej M(t) pasujących do schematu S jest określona wzorem E[ b( S, t)] c( S, t) F( S, t) F ( t) Stąd wynika, że jeżeli schemat S zawiera chromosomy o wartości funkcji przystosowania powyżej średniej, to oczekiwana liczba chromosomów pasujących do schematu S w puli rodzicielskiej M(t) jest większa niż liczba chromosomów pasujących do schematu S w populacji P(t) Zatem selekcja powoduje rozprzestrzenianie się schematów o przystosowaniu lepszym niż przeciętne a zanikanie schematów o gorszym przystosowaniu.

95 Teoretyczne podstawy działania algorytmów genetycznych Rząd (ang. order) schematu S (licznośd schematu S) oznaczany jako o(s), jest to liczba ustalonych pozycji w schemacie, tzn. zer i jedynek w przypadku alfabetu {0, 1, *} Przykład: o(10*1) = 3 o(*01*10) = 4 o(**0*1*) = 2 o(*101**) = 3 Rząd schematu równa się długości L minus liczba symboli *.

96 Teoretyczne podstawy działania algorytmów genetycznych Rozpiętośd (ang. defining length) schematu S nazywana także długością, oznaczana jako d(s), jest to odległośd między pierwszym i ostatnim ustalonym symbolem (jest to różnica między prawą i lewą skrajną pozycją o ustalonym symbolu). Przykład: d(10*1) = 3 d(*01*10) = 4 d(**0*1*) = 2 d(*101**) = 2 Rozpiętośd to liczba z przedziału *0, L-1]

97 Teoretyczne podstawy działania Wpływ krzyżowania algorytmów genetycznych Niektóre schematy są bardziej wrażliwe na zniszczenie podczas krzyżowania niż inne. (Rozpatrujemy krzyżowanie jednopunktowe.) Przykład S1 = 1****0* - łatwo zniszczyd S2 = **01*** - trudno zniszczyd Istotna jest tutaj rozpiętośd schematów.

98 Teoretyczne podstawy działania Wpływ krzyżowania algorytmów genetycznych Rozważmy chromosom z puli M(t) należący do schematu S. Prawdopodobieostwo, że chromosom ten zostanie wybrany do krzyżowania wynosi p k. Jeżeli żaden z jego potomków nie będzie należał do schematu S to oznacza, że punkt krzyżowania musi znajdowad się między pierwszym i ostatnim ustalonym symbolem w schemacie S. Prawdopodobieostwo tego równa się d( S) /( L 1)

99 Teoretyczne podstawy działania Wpływ krzyżowania algorytmów genetycznych Wniosek (wpływ krzyżowania) Dla danego chromosomu w M(t) reprezentującego schemat S, prawdopodobieostwo, że chromosom ten zostanie wybrany do krzyżowania i żaden z jego potomków nie będzie należał do schematu S, jest ograniczone z góry przez p k d( S) L 1 Jest to prawdopodobieostwo zniszczenia schematu S.

100 Teoretyczne podstawy działania Wpływ krzyżowania algorytmów genetycznych Wniosek (wpływ krzyżowania cd.) Dla danego chromosomu w M(t) reprezentującego schemat S, prawdopodobieostwo, że chromosom ten albo nie zostanie wybrany do krzyżowania albo co najmniej jeden z jego potomków będzie należał do schematu S, jest ograniczone z dołu przez 1 d( S) L 1 Jest to prawdopodobieostwo przetrwania schematu S. p k

101 Teoretyczne podstawy działania algorytmów genetycznych Wpływ krzyżowania Uwaga: Jeśli oba chromosomy rodzicielskie należą do schematu S, wtedy obydwa chromosomy będące ich potomkami także należą do schematu S.

102 Wpływ mutacji Teoretyczne podstawy działania algorytmów genetycznych Operator mutacji zmienia losowo z prawdopodobieostwem p m wartośd na określonej pozycji z 0 na 1 i odwrotnie. Jeśli schemat ma przetrwad mutację, to wszystkie ustalone pozycje w schemacie muszą pozostad niezmienione. Dany chromosom z M(t) reprezentujący S, pozostaje w schemacie S wtedy i tylko wtedy, gdy żaden z symboli w tym chromosomie, odpowiadających ustalonym symbolom w schemacie S, nie ulega zmianie podczas mutacji. Prawdopodobieostwo takiego zdarzenia wynosi (1 p m ) o( S )

103 Teoretyczne podstawy działania Wpływ mutacji algorytmów genetycznych Wniosek (wpływ mutacji) Dla danego chromosomu w M(t) reprezentującego S, prawdopodobieostwo, że chromosom ten będzie należał do schematu S po operacji mutacji, jest dane przez (1 p m ) o( S ) Jest to prawdopodobieostwo przetrwania mutacji przez schemat S.

104 Teoretyczne podstawy działania algorytmów genetycznych Efektem połączenia wpływu selekcji, krzyżowania i mutacji jest następujący schemat reprodukcji: E[ c( S, t 1)] c( S, t) F( S, t) F ( t) (1 p d( S) )(1 L 1 k p m ) o( S ) Zależnośd ta pokazuje, jak liczba chromosomów pasujących do schematu S zmienia się z populacji na populację. Im większa jest wartośd każdego z czynników odpowiadających za selekcję, krzyżowanie i mutację, tym większa jest oczekiwana liczba dopasowao do schematu S w następnej populacji.

105 Teoretyczne podstawy działania algorytmów genetycznych Jeśli prawdopodobieostwo mutacji jest bardzo małe (p m << 1), to można przyjąd, że prawdopodobieostwo przetrwania mutacji przybliżamy jako: Otrzymujemy )) ( 1 ) ( (1 ) ( ), ( ), ( 1)], ( [ s o p L S d p t F t S F t S c t S c E m k ) ( 1 ) (1 ) ( S o p p m S o m

106 Teoretyczne podstawy działania algorytmów genetycznych Dla dużych populacji można aproksymowad jako )) ( 1 ) ( (1 ) ( ), ( ), ( 1)], ( [ s o p L S d p t F t S F t S c t S c E m k )) ( 1 ) ( (1 ) ( ), ( ), ( 1), ( s o p L S d p t F t S F t S c t S c m k

107 Teoretyczne podstawy działania algorytmów genetycznych F( S, t) d( S) c( S, t 1) c( S, t) (1 pk pmo( s)) F ( t) L 1 Wynika stąd, że oczekiwana liczba chromosomów pasujących do schematu S w następnej generacji jest funkcją aktualnej liczby chromosomów należących do tego schematu, względnego przystosowania schematu oraz rzędu i rozpiętości schematu. Schematy o przystosowaniu powyżej średniej oraz małego rzędu i o małej rozpiętości charakteryzują się rosnącą liczbą swoich reprezentantów w kolejnych populacjach. Wzrost ten jest wykładniczy.

108 Teoretyczne podstawy działania algorytmów genetycznych Wzrost ten jest wykładniczy. Dla dużych populacji stosujemy przybliżenie Jeśli założymy, że schemat S ma przystosowanie o ε% powyżej średniej to zakładając, że nie zmienia się w czasie i startując od t=0, otrzymamy )) ( 1 ) ( (1 ) ( ), ( ), ( 1), ( s o p L S d p t F t S F t S c t S c m k ) ( ), ( ), ( 1), ( t F t S F t S c t S c ) ( ) ( ), ( t F t F t S F t S c t S c ),0)(1 ( ), (

109 Teoretyczne podstawy działania algorytmów genetycznych Do tej pory zakładaliśmy, że funkcja F przyjmuje tylko wartości dodatnie. W przypadku występowania wartości ujemnych, wymagane są dodatkowe odwzorowania między optymalizowaną funkcją a funkcją przystosowania.

110 Teoretyczne podstawy działania Podsumowanie algorytmów genetycznych Twierdzenie o schematach Schematy małego rzędu, o małej rozpiętości i o przystosowaniu powyżej średniej otrzymują rosnącą wykładniczo liczbę swoich reprezentantów w kolejnych generacjach algorytmu genetycznego. Wynika z tego, że ważnym zadaniem jest kodowanie. Powinno ono dawad dobre schematy małego rzędu, o małej rozpiętości i o przystosowaniu powyżej średniej.

111 Teoretyczne podstawy działania Podsumowanie algorytmów genetycznych Rezultatem twierdzenie o schematach jest tzw. hipoteza cegiełek (bloków budujących) Algorytm genetyczny dąży do osiągnięcia rezultatu bliskiemu optimum poprzez zestawienie dobrych schematów (o przystosowaniu powyżej średniej), małego rzędu i o małej rozpiętości. Schematy te nazywane są cegiełkami lub blokami budującymi, które biorą udział w wymianie informacji podczas krzyżowania.

112 Teoretyczne podstawy działania Podsumowanie algorytmów genetycznych Rezultatem twierdzenie o schematach jest tzw. hipoteza cegiełek (bloków budujących) Hipoteza ta nie została udowodniona, ale istnieją empiryczne przesłanki potwierdzające jej słusznośd. Przy założeniu słuszności tej hipotezy, problem kodowania wydaje się byd krytyczny dla działania algorytmu genetycznego kodowanie powinno spełniad koncepcje małych bloków budujących. Siła algorytmów genetycznych tkwi w przetwarzaniu wielkiej liczby schematów.

113 Strategie ewolucyjne Strategie ewolucyjne (SE) a algorytmy genetyczne (AG) Podobieostwa Oba działają na populacjach rozwiązao Korzystają z zasady selekcji i przetwarzania osobników najlepiej przystosowanych

114 Strategie ewolucyjne Strategie ewolucyjne (SE) a algorytmy genetyczne (AG) Różnice Reprezentacja osobników Klasyczne AG kodowanie binarne SE wektory liczb zmiennoprzecinkowych

115 Strategie ewolucyjne Strategie ewolucyjne (SE) a algorytmy genetyczne (AG) Różnice Selekcja Klasyczne AG do nowej populacji wybierana jest pewna liczba osobników odpowiadająca liczebnością populacji rodzicielskiej; następuje to poprzez losowanie, gdzie prawdopodobieostwo wylosowania osobnika jest uzależnione (niekoniecznie proporcjonalne) od jego wartości funkcji przystosowania. Najgorsze chromosomy mogą byd wylosowane. SE tworzona jest tymczasowa populacja, a jej wielkośd różni się do rozmiaru populacji rodzicielskiej. Kolejna populacja powstaje przez wybór najlepszych osobników.

116 Strategie ewolucyjne Strategie ewolucyjne (SE) a algorytmy genetyczne (AG) Różnice Selekcja Klasyczne AG lepiej przystosowane osobniki mogą byd wybrane kilkakrotnie SE osobniki wybierane są bez powtórzeo; selekcja jest deterministyczna

117 Strategie ewolucyjne Strategie ewolucyjne (SE) a algorytmy genetyczne (AG) Różnice Kolejnośd procedur selekcji i rekombinacji Klasyczne AG najpierw selekcja, potem rekombinacja SE najpierw rekombinacja, potem selekcja. Potomek jest wynikiem krzyżowania dwóch rodziców i mutacji. Niekiedy stosuje się jedynie mutację. Utworzona zostaje populacja tymczasowa, która podlega selekcji, która redukuje rozmiar tej populacji do rozmiaru populacji rodziców.

118 Strategie ewolucyjne Strategie ewolucyjne (SE) a algorytmy genetyczne (AG) Różnice Parametry operatorów krzyżowania i mutacji Klasyczne AG stałe przez cały przebieg algorytmu i wspólne dla wszystkich osobników SE ulegają ciągłej zmianie (samoadaptacja parametrów)

119 Strategie ewolucyjne Strategia (1 + 1) Strategia (μ + λ) Strategia (μ, λ)

120 Strategie ewolucyjne Strategia (1 + 1) Przetwarzany jest jeden chromosom bazowy x, początkowo losowo ustalany. W każdej generacji w wyniku mutacji powstaje nowy osobnik y. W wyniku porównania wartości funkcji przystosowania F(x) oraz F(y) wybierany jest lepszy z nich i staje się on nowym chromosomem bazowym x. W algorytmie tym nie występuje operator krzyżowania.

121 Strategie ewolucyjne Strategia (1 + 1) Chromosom y powstaje przez dodanie do każdego z genów chromosomu x pewnej liczby losowej, generowanej zgodnie z rozkładem normalnym y i x i N (0,1) gdzie y i oznacza i-ty gen chromosomu y, x i oznacza i-ty gen chromosomu x, σ to parametr określający zasięg mutacji, N i (0,1) to liczba losowa generowana zgodnie z rozkładem normalnym dla i-tego genu i

122 Strategie ewolucyjne Strategia (1 + 1) y i x i N i (0,1) Rozkład normalny Standardowy rozkład normalny

123 Strategie ewolucyjne Strategia (1 + 1)

124 Strategie ewolucyjne Strategia (1 + 1) Adaptacji podlega zasięg mutacji tzn. parametr σ. Stosuje się w tym celu regułę 1/5 sukcesów. Najlepsze rezultaty w poszukiwaniu optymalnego rozwiązania uzyskuje się, gdy relacja między udanymi a wszystkimi mutacjami wynosi dokładnie 1/5. Gdy przez kolejnych k generacji stosunek udanych mutacji do wszystkich mutacji przewyższa wartośd 1/5, wtedy zwiększamy wartośd parametru σ. Gdy stosunek ten jest mniejszy od 1/5, wtedy zasięg mutacji jest zmniejszany.

125 (k) Strategie ewolucyjne Strategia (1 + 1) Jeśli to współczynnik sukcesów operatora mutacji w poprzednich k generacjach, wtedy regułę 1/5 sukcesów można zapisad jako c1 ' c2 dla dla dla gdzie współczynniki c 1 oraz c 2 regulują szybkośd wzrostu lub zmniejszania się zasięgu mutacji σ. Typowe wartości: c 1 = 0.82 oraz c 2 = 1/c 1 = 1.2. ( k) 1/ 5 ( k) 1/ 5 ( k) 1/ 5 Początkową wartośd parametru σ można ustalid na σ =1, natomiast k=5.

126 START Inicjalizacja i ocena chromosomu x(1) Strategia (1 + 1) t=1 Nie Zatrzymanie algorytmu Tak y(t) = x(t) + σn(0,1) Wyprowadzenie rozwiązania Ocena chromosomu y(t) Nie F(y(t)) > F(x(t)) Tak STOP x(t+1) = x(t) x(t+1) = y(t) t = t + 1

127 Strategie ewolucyjne Strategia (μ + λ) Strategia (μ + λ) jest rozwinięciem strategii (1 + 1). Algorytm ten operuje na większej liczbie osobników i w związku z tym łatwiej utrzymuje różnorodnośd genotypów. Pozwala to unikad optimów lokalnych. Algorytm zaczyna się od losowego wygenerowania początkowej populacji rodzicielskiej P, zawierającej μ osobników.

128 Strategie ewolucyjne Strategia (μ + λ) Następnie tworzona jest, poprzez reprodukcję, populacja tymczasowa T zawierająca λ osobników, przy czym λ μ.

129 Strategie ewolucyjne Strategia (μ + λ) Następnie tworzona jest, poprzez reprodukcję, populacja tymczasowa T zawierająca λ osobników, przy czym λ μ. Reprodukcja polega na wielokrotnym losowym wyborze λ osobników z populacji P (losowanie ze zwracaniem) i umieszczenie ich w populacji tymczasowej T. (Brak nacisku selekcyjnego.)

130 Strategie ewolucyjne Strategia (μ + λ) Następnie tworzona jest, poprzez reprodukcję, populacja tymczasowa T zawierająca λ osobników, przy czym λ μ. Reprodukcja polega na wielokrotnym losowym wyborze λ osobników z populacji P (losowanie ze zwracaniem) i umieszczenie ich w populacji tymczasowej T. Osobnicy z T podlegają krzyżowaniu i mutacji, w wyniku czego powstaje populacja O, również o liczności λ.

131 Strategie ewolucyjne Strategia (μ + λ) Następnie tworzona jest, poprzez reprodukcję, populacja tymczasowa T zawierająca λ osobników, przy czym λ μ. Reprodukcja polega na wielokrotnym losowym wyborze λ osobników z populacji P (losowanie ze zwracaniem) i umieszczenie ich w populacji tymczasowej T. Osobnicy z T podlegają krzyżowaniu i mutacji, w wyniku czego powstaje populacja O, również o liczności λ. Ostatnim krokiem jest wybór μ najlepszych potomków z obydwu populacji P oraz O, które będą stanowid nową populację rodzicielską.

132 Strategie ewolucyjne Strategia (μ + λ) Strategia (μ + λ) również wykorzystuje samoczynną adaptację zasięgu mutacji zgodnie z metodą 1/5 sukcesów. Każdy osobnik posiada dodatkowy chromosom σ, zawierający wartości standardowych odchyleo wykorzystywanych podczas mutacji poszczególnych genów chromosomu x. Dodatkowo wprowadzono operator krzyżowania.

133 Strategie ewolucyjne Strategia (μ + λ) Ważne jest, że operacjom genetycznym ulegają obydwa chromosomy, zarówno wektor zmiennych niezależnych x, jak i wektor odchyleo standardowych σ.

134 Krzyżowanie Strategie ewolucyjne Strategia (μ + λ) Polega na wylosowaniu dwóch osobników i wymianie bądź uśrednianiu wartości ich genów. Dwa nowe osobniki zastępują swoich rodziców.

135 Strategie ewolucyjne Strategia (μ + λ) Krzyżowanie (wymiana) Rodzic 1 Rodzic 2 ( x ( x 1 2 1, ) 2, ([ x ) ([ x ,...,,..., 1 x n 2 x n 1 1 ],[,..., ]) 1 n 2 2 ],[,..., ]) 1 n Potomek q1 q q1 ( x', ') ([ x,..., x ],[ 1 n 1,..., n q n n ]) gdzie q i = 1 lub q i = 2, tzn. każdy gen pochodzi z pierwszego lub drugiego wybranego rodzica).

136 Strategie ewolucyjne Strategia (μ + λ) Krzyżowanie (uśrednianie) Rodzic 1 Rodzic 2 ( x ( x 1 2 1, ) 2, ([ x ) ([ x ,...,,..., 1 x n 2 x n 1 1 ],[,..., ]) 1 n 2 2 ],[,..., ]) 1 n Potomek ( x', ') ([( x x ) / 2,...,( x n x n ) / 2],[( ) / 2,...,( 2 ) / n n 2])

137 Strategie ewolucyjne Strategia (μ + λ) Krzyżowanie (uśrednianie ze współczynnikiem a) Współczynnik a jest wylosowany z rozkładu jednostajnego U(0,1). Krzyżowanie przebiega zgodnie ze wzorami: ) (1 ' i i i x a ax x ) (1 ' i i i x a ax x ) (1 ' i i i a a ) (1 ' i i i a a

138 Strategie ewolucyjne Strategia (μ + λ) Mutacja Wykonywana jest na pojedynczym osobniku. Jako pierwszy poddawany jest mutacji chromosom σ=[σ 1, σ 2,, σ n ] zgodnie ze wzorem ' i exp( ' N(0,1) N i (0,1)) gdzie n to długośd chromosomu, N(0,1) to liczba losowa rozkładu normalnego losowana raz dla całego chromosomu, N i (0,1) to liczba losowa z rozkładu normalnego losowana osobno dla każdego genu, τ oraz τ to parametry strategii ewolucyjnej mające wpływ na zbieżnośd algorytmu. Często ' C 2n i C C najczęściej ma wartośd 1. 2 n

139 Strategie ewolucyjne Strategia (μ + λ) Mutacja Nowe zakresy mutacji σ=[σ 1, σ 2,, σ n + wpływają na zmianę wartości x i zgodnie z zależnością: x' i x i N (0,1)) N i (0,1) to liczba losowa rozkładu normalnego losowana dla każdego genu w chromosomie. Zmiana parametrów σ=[σ 1, σ 2,, σ n ] pozwala na samoadaptację procesu mutacji. i i

140 Strategie ewolucyjne Strategia (μ + λ) Mutacja Zmiana parametrów σ=[σ 1, σ 2,, σ n ] pozwala na samoadaptację procesu mutacji. Często można zaobserwowad początkowy wzrost mutacji co można odczytad jako zwiększenie różnorodności populacji a tym samym poszerzenie zakresu poszukiwao. Zaraz potem następuje gwałtowny spadek i zmniejszają się różnice w chromosomach wywoływane operatorem genetycznym. Osobniki zaczynają oscylowad wokół ostatecznego rozwiązania.

141 START Inicjalizacja i ocena μ osobników populacji P Strategia (μ + λ) Nie Zatrzymanie algorytmu Tak T reprodukcja λ osobników z P O krzyżowanie, mutacja i ocena osobników w populacji T Wyprowadzenie rozwiązania STOP Ocena populacji O P μ najlepszych osobników z P + O

142 Strategie ewolucyjne Strategia (μ, λ) Strategia (μ, λ) ma podobne działanie jak strategia (μ + λ). Różnica polega na tym, że nową populację P zawierającą μ osobników wybiera się tylko spośród najlepszych λ osobników populacji O. Aby było to możliwe, musi byd spełniony warunek

143 Strategie ewolucyjne Strategia (μ, λ) Strategia (μ, λ) ma tę zaletę nad strategią (μ + λ), że w przypadku tej drugiej populacja mogła byd zdominowana przez jednego osobnika o dużej wartości funkcji przystosowania, ale zbyt dużych lub zbyt małych wartościach odchyleo standardowych, co utrudnia znalezienie lepszych rozwiązao. Strategia (μ, λ) gwarantuje, że stare osobniki nie przechodzą do nowej puli rodzicielskiej. Operatory genetyczne nie różnią się od tych w strategii (μ + λ).

144 START Inicjalizacja i ocena μ osobników populacji P Strategia (μ, λ) Nie Zatrzymanie algorytmu Tak T reprodukcja λ osobników z P O krzyżowanie, mutacja i ocena osobników w populacji T Wyprowadzenie rozwiązania STOP Ocena populacji O P μ najlepszych osobników z O Tutaj występuje różnica w stosunku do strategii (μ + λ).

145 Programowanie ewolucyjne (PE) Początkowo rozwijane było w kontekście odkrywania gramatyki nieznanego języka. Gramatyka była modelowana za pomocą automatu skooczonego, które podlegał ewolucji. Później zastosowano PE do optymalizacji numerycznej.

146 Programowanie ewolucyjne (PE) Programowanie ewolucyjne (PE) wykazuje podobieostwo do strategii ewolucyjnej (μ + λ). Różnica polega na tym, że podczas każdej generacji algorytmu PE nowa populacja O jest tworzona przez mutację każdego z osobników populacji rodzicielskiej P. W SE (μ, λ) każdy osobnik ma natomiast jednakową szansę na pojawienie się w populacji tymczasowej T.

147 Programowanie ewolucyjne (PE) W PE populacje P oraz O są tak samo liczne, tzn. μ = λ. Ostatecznie nowa populacja rodzicielska P jest tworzona za pomocą selekcji rankingowej, której podlegają zarówno ze starej populacji P jak i osobniki zmutowane z populacji O. Mutacja w PE polega na losowej perturbacji wartości poszczególnych genów.

148 START Inicjalizacja i ocena osobników populacji P Programowanie Ewolucyjne Nie Przeprowadź mutację dla każdego osobnika z P i wstaw do O Zatrzymanie algorytmu Tak Wyprowadzenie rozwiązania Ocena populacji O STOP P selekcja rankingowa z P + O

149 Programowanie genetyczne (PG) Jest to rozszerzenie klasycznego algorytmu genetycznego. Wykorzystywane do automatycznego generowania programów komputerowych. Stosuje język programowania LISP, w którym program jest reprezentowany tak samo jak dane, tzn. w postaci drzewa.

150 Programowanie genetyczne (PG) Stosowane jest kodowanie drzewiaste. Informacja zawarta jest w węzłach, a krawędzie określają wzajemne stosunki. Wymaga to zastosowania specjalnych operatorów różnicowania.

151 Programowanie genetyczne (PG) + x + b*b ( 8 + cos(x) ) x - * + b b 8 cos x

152 Programowanie genetyczne (PG) Krzyżowanie Może polegad na losowym wyborze węzła w każdym rodzicu i wymianie odpowiednich poddrzew związanych z tymi węzłami.

153 Programowanie genetyczne (PG) * + - * x 8 cos 4 x x krzyżowanie * * x 4 x 8 cos x

154 Programowanie genetyczne (PG) Mutacja Może polegad na losowym wyborze węzła w danym osobniku a następnie: Zmianie zawartości węzła Jeśli jest to węzeł terminalny wygenerowaniu dla niego losowego poddrzewa Usunięciu węzła razem ze związanym z nim poddrzewem Zastąpieniu poddrzewa związanego z wylosowanym węzłem przez losowe poddrzewo

155 Eksploracja i eksploatacja Poprzez promowanie lepszych osobników, algorytmy ewolucyjne mają tendencję do podążania w kierunku lepszych rozwiązao. Zdolnośd poprawiania średniej wartości przystosowania w populacji nazywa się naciskiem selektywnym. Duży nacisk selektywny występuje wtedy, gdy większa jest wartośd oczekiwana liczby kopii lepszego osobnika niż wartośd oczekiwana liczby kopii gorszego osobnika.

156 Eksploracja i eksploatacja Eksploracja przeszukiwanie całej przestrzeni rozwiązao w celu przybliżenia się do (zlokalizowania) globalnego optimum. Eksploatacja poruszanie się po fragmencie przestrzeni w pobliżu domniemanego optimum.

157 Eksploracja i eksploatacja Eksploracja zwiększamy poprzez zmniejszenie nacisku selektywnego wtedy słabsze osobniki mają większą szanse na przeżycie i odkrywanie nowych obszarów w przestrzeni poszukiwao, gdzie może potencjalnie znajdowad się globalne optimum. Eksploatacja zwiększamy poprzez zwiększenie nacisku selektywnego wtedy aktualnie najlepsze osobniki zaczynają dominowad. Przedwczesny zbyt duży nacisk na eksploatację może powodowad utknięcie algorytmu w optimach lokalnych.

158 Eksploracja i eksploatacja Wpływ na eksplorację i eksploatację mają również parametry algorytmu ewolucyjnego, takie jak: Prawdopodobieostwo krzyżowania Prawdopodobieostwo mutacji Zwiększenie ich powoduje zwiększenie różnorodności populacji, a przez to zwiększenie eksploracji. Zmniejszenie ich powoduje zmniejszenie różnorodności i w wyniku zwiększenie eksploatacji.

159 Eksploracja i eksploatacja W dobrze działającym algorytmie ewolucyjnym eksploatacja i eksploracja są zrównoważone.

160 Metody selekcji Rodzaj selekcji mocno wpływa na proporcje pomiędzy eksploracją a eksploatacją.

161 Metody selekcji Selekcja za pomocą koła ruletki (proporcjonalna) - Procedura losowa - Prawdopodobieostwo wyboru jest proporcjonalne do jakości przystosowania osobnika p s ( ch i ) K j 1 F( ch i ) F( ch j )

162 Metody selekcji Selekcja za pomocą koła ruletki (proporcjonalna) - Dany osobnik może zostad wybrany więcej niż jeden raz - Z tej metody można korzystad jeśli wartości funkcji przystosowania są dodatnie - Nadaje się jedynie do maksymalizacji funkcji w przypadku minimalizacji potrzebne są dodatkowe zabiegi)

163 Metody selekcji Selekcja za pomocą koła ruletki (proporcjonalna) - Wady: - Osobniki o małej wartości funkcji przystosowania są wcześnie eliminowane z populacji, co może prowadzid do przedwczesnej zbieżności algorytmu do optimum lokalnego - Można temu zapobiegad stosując skalowanie funkcji przystosowania

164 Metody selekcji Selekcja rankingowa (rangowa) Osobniki ustawiane są kolejno zgodnie z wartością funkcji przystosowania od najlepszego do najgorszego. Każdy osobnik ma numer określający jego pozycję na liście, czyli swoją rangę. Liczba kopii każdego osobnika wprowadzana do populacji M(t) jest zdefiniowana przez wcześniej ustaloną funkcję, która zależy od rangi osobnika.

165 Metody selekcji Selekcja rankingowa (rangowa) Zalety - Liczba kopii możliwych do osiągnięcia dla gorszych osobników nie zależy od tego, o ile są gorsze od osobnika najlepszego co było problemem w selekcji proporcjonalnej. - Można bez problemu wykorzystad zarówno do minimalizacji jak i maksymalizacji funkcji.

166 Metody selekcji Selekcja rankingowa (rangowa) Liczba kopii Przykład funkcji użytej w selekcji rankingowej Ranga

167 Metody selekcji Selekcja turniejowa Osobniki w populacji zostają podzielone na podgrupy (losowo, z powtórzeniami), najczęściej 2 lub 3 osobniki Z każdej z nich wybierany jest osobnik najlepszy (deterministycznie lub z uwzględnieniem elementu losowego)

168 Metody selekcji Selekcja turniejowa Nadaje się zarówno do minimalizacji jak i maksymalizacji funkcji Praktyka pokazuje, że działa lepiej niż selekcja za pomocą koła ruletki

169 Metody selekcji Inne metody selekcji są najczęściej modyfikacją selekcji proporcjonalnej, rankingowej i turniejowej.

170 Metody selekcji Selekcja progowa Szczególny przypadek selekcji rankingowej Funkcja określająca prawdopodobieostwo przejścia osobnika do puli rodzicielskiej ma postad progu Wartośd progu wpływa bezpośrednio na nacisk selektywny

171 Metody selekcji Selekcja progowa p s ( ch ) i 1 rozm_ 0 pop dla w 0 r( ch ) rozm_ i przeciwnym pop wypadku ρ - to parametr sterującym naciskiem selektywnym, im ta wartośd jest mniejsza, tym mniej osobników będzie reprodukowad r(ch i ) ranga chromosomu ch i

172 Metody selekcji Selekcja stłoczenia (ang. crowding selection) Nowo utworzone osobniki zastępują najbardziej podobne osobniki rodzicielskie, niezależnie od wartości ich funkcji przystosowania Celem jest zachowanie jak największej różnorodności osobników w populacji Parametr cf (ang. crowding factor) określa liczbę rodziców podobnych do nowego osobnika, spośród których zostanie wylosowany osobnik do usunięcia

173 Metody selekcji Strategia elitarna (ang. elitist strategy) Polega na ochronie najlepszych chromosomów w kolejnych populacjach Najlepszy osobnik (lub najlepsze osobniki) zawsze przechodzą do następnej populacji

174 Metody selekcji Częściowa wymiana poulacji (algorytm z ustalonym stanem, ang. steady-state) Częśd populacji przechodzi bez zmian do następnego pokolenia tzn. nie podlega krzyżowaniu ani mutacji W praktyce często tylko jeden lub dwa osobniki podlegają wymianie, zamiast stosowania krzyżowania i mutacji w obrębie całej populacji.

175 Skalowanie funkcji przystosowania Powody Aby zapobiec przedwczesnej zbieżności algorytmu (ochrona przed dominacją najlepszego osobnika) W koocowej fazie, gdy populacja zachowuje znaczną różnorodnośd, ale średnia wartośd przystosowania niewiele odbiega od maksymalnej Skalowanie zapobiega sytuacji, w której osobniki najlepsze i najgorsze otrzymują prawie identyczne funkcje oceny

176 Skalowanie funkcji przystosowania Skalowanie to odpowiednie przekształcenie funkcji przystosowania Najczęściej wykorzystywane: Skalowanie liniowe Obcinanie typu sigma Skalowanie potęgą

177 Skalowanie funkcji przystosowania Skalowanie liniowe F' a F b F oryginalna funkcja przystosowania F funkcja przystosowanie po skalowaniu Parametry a i b dobiera się tak, by średnia wartośd funkcji po skalowaniu była równa średniej wartości przed skalowaniem, a maksymalna wartośd funkcji po skalowaniu była wielokrotnością średniej wartości funkcji przystosowania. Współczynnik wielokrotności przyjmuje się między 1.2 a 2

178 Skalowanie funkcji przystosowania Obcinanie typu sigma F oryginalna funkcja przystosowania F funkcja przystosowanie po skalowaniu c mała liczba naturalna (zazwyczaj od 1 do 5) σ odchylenie standardowe w populacji F F ' F ( F c - średnia wartośd funkcji przystosowania Ujemne wartości F i ustawiane są na 0. )

179 Skalowanie funkcji przystosowania Skalowanie potęgą F' F k k liczba bliska 1, np. k=1.005 Ujemne wartości F i ustawiane są na 0.

180 Skalowanie funkcji przystosowania Skalowanie potęgą np. k=2.5 F(ch 1 )=13.2 F(ch 2 )=13.1 F(ch 3 )=12.8 Po normalizacji (dzielenie każdej wartości przez sumę wszystkich): F(ch 1 )= F(ch 2 )= F(ch 3 )= F(ch 1 )/F(ch 2 )= F(ch 1 )/F(ch 3 )=

181 Skalowanie funkcji przystosowania Skalowanie potęgą np. k=2.5 F(ch 1 )/F(ch 2 )= F(ch 1 )/F(ch 3 )= Skalowanie: F = F 2.5 i ponowna normalizacja: F(ch 1 )= F(ch 2 )= F(ch 3 )= F(ch 1 )/F(ch 2 )= F(ch 1 )/F(ch 3 )=

182 Metody kodowania Kodowanie binarne Wykorzystuje się zapis dwójkowy liczb dziesiętnych każdy bit odpowiada kolejnej potędze liczby 2. [ 10011]

183 Metody kodowania Kodowanie binarne W przypadku kodowania liczb rzeczywistych z przedziału [a i, b i ] za pomocą n i bitów chromosomu x, gdzie bity kodujące i-tą zmienną mają numery od s(i) do s(i)+n i ) ( i i n j j i s j n i i i i x a b a x

184 Kodowanie binarne Metody kodowania Alfabet binarny Jest prosty i można stosowad proste operatory genetyczne Nie jest naturalny dla wielu problemów Powoduje powstanie bardzo dużych przestrzeni rozwiązao (np. wiele zmiennych przy dużej wymaganej dokładności powoduje powstanie bardzo długich chromosomów)

185 Metody kodowania Binarne kodowanie Graya W kodowaniu tym ciągi binarne odpowiadające dwóm kolejnym liczbom całkowitym różnią się tylko jednym bitem. Może się to okazad korzystne ze względu na mutację.

186 Metody kodowania Binarne kodowanie Graya

187 Metody kodowania Naturalny kod dwójkowy kodowanie Gray a 1. Zapisujemy liczbę w kodzie dwójkowym i uzupełniamy zerami do wymaganej liczby bitów: Wyraz 7 Kod dwójkowy 0111

188 Metody kodowania Naturalny kod dwójkowy kodowanie Gray a 2. Pod spodem wypisujemy ten sam numer przesunięty w prawo o 1 bit. Najmniej znaczący bit odrzucamy. Na początku dopisujemy bit o wartości kod dwójkowy 0011 przesunięcie

189 Metody kodowania Naturalny kod dwójkowy kodowanie Gray a 3. Nad odpowiadającymi sobie bitami wykonujemy operację logiczną XOR. Wynik jest wyrazem w kodzie Gray'a kod dwójkowy 0011 przesunięcie XOR kod Graya

190 Metody kodowania kodowanie Gray a Naturalny kod dwójkowy 1. Przepisujemy najstarszy bit z kodu Gray'a do najstarszego bitu słowa dwójkowego. Bity te w obu kodach mają tę samą wartośd kod Gray a 1 kod dwójkowy

191 Metody kodowania kodowanie Gray a Naturalny kod dwójkowy 2. Otrzymany bit umieszczamy na pozycji przesuniętej w prawo o jedno miejsce i wykonujemy operację XOR z bitem kodu Gray'a. W ten sposób otrzymujemy kolejne bity kodu dwójkowego kod Gray a 1 10 kod dwójkowy

192 Metody kodowania kodowanie Gray a Naturalny kod dwójkowy 3. Identyczną operację wykonujemy z poprzednio otrzymanym bitem otrzymując kolejny bit kodu dwójkowego kod Gray a kod dwójkowy

193 Metody kodowania kodowanie Gray a Naturalny kod dwójkowy 3. Identyczną operację wykonujemy z poprzednio otrzymanym bitem otrzymując kolejny bit kodu dwójkowego kod Gray a kod dwójkowy

194 Metody kodowania Kodowanie logarytmiczne Stosowane w celu zmniejszenia długości chromosomów w algorytmie genetycznym. Wykorzystuje się je w problemach o wielu parametrach i dużych przestrzeniach poszukiwao.