4. Эволюционные методы

4.1. Введение в эволюционные методы

Эволюционные методы (ЭМ) применяются для поиска более предпочтительных решений статистическим подходом. Также вводится механизм направленного движения к цели.

Эволюционными методами спонтанно развивается живая природа, наука, общественное устройство, границы государств, законы и так далее. ЭМ в технике заимствованы из живой природы.

В отличие от точных методов, ЭМ позволяют отыскивать приемлемые решения за приемлемое время. В отличие от эвристических методов характеризуются меньшей зависимостью от особенностей приложения (более универсальны) и часто обеспечивают лучшее приближение к оптимальному решению. Зачастую имеется или создается благоприятное сочетание двух факторов: а) уже достигнутое решение вполне приемлемо; б) движение к лучшему решению все еще продолжается.

На примере живой природы, общества, государств, законов, демократии, прав человека и тому подобных можно сказать, что достижение оптимума может оказаться даже невозможным, или видится в таком далеком будущем, что тоже может считаться практически неосуществимым. Но уже достигнутая стадия имеет право на существование. Можно было бы сказать, что цель – ничто, движение к цели – все.

Шуточный пример из религии. Можно вообразить, что Создатель искал бы оптимальное решение вопроса заселения Земли методом перебора, или, скажем, каждые 100 лет устраивал Всемирный потоп, или Содом и Гоморру, то есть уничтожение всего населения, на том основании, что оно «не оптимально». Из этого примера очевидно преимущество для ряда задач именно ЭМ. Достоинство ЭМ состоит в плавности, незаметности операций движения, как бы в их безболезненности.

Другой пример можно взять из науки. Если бы не ЭМ, то при обнаружении ошибочности какого-либо знания надо было бы искать новое сочетание представлений о природе, и все предыдущие научные книги следовало бы уничтожить, так как они – часть «неоптимального» знания. В технике считается, что примерно за 15 лет все книги устаревают.

Универсальность ЭМ определяется также применимостью их к неметрическим пространствам решений. Среди решений могут быть даже переменные принципиально различной природы, в том числе несопоставимые по соотношению «больше - меньше».

На примерах живой природы можно еще отметить, что в качестве «решения» рассматривается не один-единственный набор искомых параметров, а много «особей» с различными «наборами» свойств, то есть «поколение решений». Можно рассматривать аналогию с ассортиментом товаров (не важно, что это – автомобили, книги или напитки). Требуется не один вид товаров, а «джентльменский набор». Если выпускать только грузовики, или только велосипеды, или только легковые автомобили, любой из таких вариантов не обеспечит потребностей населения. Требуется оптимальное сочетание. В живой природе тоже нелепо было бы заселить землю лишь одним видом животных: сочетание работает эффективнее.

Эволюционным алгоритмом, в частности, определяется уровень требований на вступительных экзаменах. Каждый набор требований (в данном случае – набор вопросов на экзамене) на деле как-то работает, но реально его надо постоянно улучшать. Если требования к знаниям снизить, то будет не качественны набор студентов, если требования завысить, то будет их недобор. Если требования не менять, то будет утечка готовых ответов, экзамены превратятся в фарс. Такое случается при компьютерной аттестации.