Pojęcie z dziedziny sztucznej inteligencji AI. Wyjaśnienie algorytmów genetycznych (Genetic Algorithms). Czym są i jakie mają zastosowanie. Definicja napisana w sposób zrozumiały.
Algorytmy genetyczne są rodzajem algorytmów ewolucyjnych, które są inspirowane procesami ewolucyjnymi i genetyką. Wykorzystują one mechanizmy selekcji naturalnej, krzyżowania i mutacji genetycznej do rozwiązywania problemów optymalizacyjnych.
Algorytmy genetyczne działają na populacji osobników, które reprezentują potencjalne rozwiązania problemu. Każdy osobnik w populacji jest kodowany za pomocą genotypu, który reprezentuje zestaw cech lub parametrów, które są optymalizowane. Genotypy są następnie poddawane operacjom genetycznym, takim jak krzyżowanie (kombinacja genów z dwóch osobników) i mutacja (losowe zmiany w genotypie), które mają na celu generowanie nowych osobników.
Proces ewolucji w algorytmach genetycznych polega na ocenie jakości osobników na podstawie funkcji oceny, która określa, jak dobrze dany osobnik radzi sobie z problemem. Osobniki o lepszej jakości mają większe szanse na przetrwanie i reprodukcję, a tym samym przekazywanie swoich cech genetycznych do następnego pokolenia.
Algorytmy genetyczne powtarzają iteracyjnie proces selekcji, krzyżowania i mutacji w kolejnych pokoleniach, aż osiągną zadowalające rozwiązanie lub zostaną spełnione warunki zakończenia, takie jak maksymalna liczba iteracji.
Algorytmy genetyczne znajdują zastosowanie w różnych dziedzinach, takich jak optymalizacja funkcji, projektowanie, planowanie tras, szeregowanie zadań, projektowanie sieci neuronowych i wiele innych. Są one szczególnie przydatne w przypadku problemów optymalizacyjnych o złożonej przestrzeni rozwiązań i wieloma ograniczeniami.
W skrócie, algorytmy genetyczne to rodzaj algorytmów ewolucyjnych, które wykorzystują mechanizmy genetyczne i selekcję naturalną do rozwiązywania problemów optymalizacyjnych. Działają na populacji osobników, które ewoluują poprzez krzyżowanie i mutację genetyczną. Dzięki swojej zdolności do eksploracji przestrzeni rozwiązań i adaptacji są one wykorzystywane w różnych dziedzinach do rozwiązywania trudnych problemów optymalizacyjnych.