Adaptaatio algoritmeissa
Tietokoneiden tehokkuuden kasvaminen on mahdollistanut sellaisten tietokonealgoritmien kehittämisen, jotka ratkaisisivat ylivoimaisen vaikeita ongelmia. Eräs merkittävistä luonnon evoluutiota matkivista algoritmeista on geneettinen algoritmi, jonka voi mieltää älykkääksi satunnaishauksi. Siinä ongelman ratkaisuvaihtoehdot tyypillisesti esitetään bittijonoina, joita kutsutaan kromosomeiksi. Jokainen kromosomi koostuu alkioista, joita kutsutaan geeneiksi. Geneettisen algoritmin ajon alussa muodostetaan ongelman satunnaisista ratkaisuvaihtoehdoista koostuva alkupopulaatio, jota pyritään jalostamaan edelleen erilaisten ns. ”luonnollisten” operaatioiden avulla. Tyypillisimmät operaatiot ovat tällöin risteytys ja mutaatio. Mutaatioissa yksinkertaisimmillaan yksittäisen geenin arvoa muutetaan ja risteytyksessä kaksi tai useampi kromosomi risteytetään keskenään.
Ratkaisuehdokkaiden binäärisen esityksen lisäksi käytetään mm. myös reaalilukuesitystä, jolloin algoritmia yleisesti kutsutaan evoluutioalgoritmiksi. Reaaliluku-esitystapa vaatii tyypillisten operaatioiden, kuten risteytyksen ja mutaation, uudelleen määrittämistä ja soveltamista.
Geneettisen algoritmin tehokkuus optimiratkaisujen löytämisessä määräytyy kuitenkin sen erilaisten ohjausparametrien mukaan. Ohjausparametreja ovat mm. populaation koko ja rakenne, ratkaisuehdokkaiden esitystapa, tarkkuus ja pituus, mutaation läpikäyvien geenien lukumäärä sekä risteytyksen läpikäyvien kromosomien lukumäärä.
Geneettisen algoritmin parhaiden ohjausparametrien arvojen löytäminen sinänsä muodostaa hyvin vaikean ongelman, joka on askarruttanut tutkijoita paljon. Menetelmät, joilla ohjausparametrien arvot määrätään, jakautuvat kolmeen kategoriaan: staattiset, adaptiiviset sekä itse-adaptiiviset.
- Staattiset menetelmät viittaavat yrityksiin, joilla pyritään etukäteen määräämään parhaat ohjausparametrien arvot kaikkiin ongelmatapauksiin. Tällaiset yritykset ovat kuitenkin hyvin työläitä ja niiden luonne on ristiriidassa sen tosiasian kanssa, että parametrien arvot ovat riippuvaisia sekä toisistaan että ratkaistavasta ongelmasta.
- Adaptiiviset menetelmät puolestaan kuvaavat yrityksiä, joilla geneettisen algoritmin parhaat ohjausparametrien arvot pyritään löytämään ajon aikana. Tällaisissa tapauksissa geneettinen algoritmi aloitetaan ennalta määrätyillä parametrien arvoilla, joita parannetaan ajon aikana jollakin heuristisella menetelmällä.
- Itse-adaptiiviset menetelmät koodaavat ohjausparametrien arvot osana ratkaisuehdokkaiden esitystä siinä toivossa, että nämä parametrit myös kävisivät samanlaista geneettistä muutosta ja kehittyisivät populaation mukaan yhä sopivammiksi.
Edellä mainitut seikat ovat antaneet tutkijoille aihetta kehittää erilaisia geneettisiä algoritmeja ongelmien ratkaisemiseksi.
Teksti: Ghodrat Moghadampour
Lisätietoja
TIVIA ry - Asiantuntijat ja yhteyshenkilöt
TIVIA ry - Muita referenssejä
TIVIA ry - Muita bloggauksia
It- ja ohjelmistoalan työpaikat
- Laura - Lead developer, eInstant Platform
- Laura - Lead/Senior Backend Developer, vedonlyöntipelit
- Laura - Testiautomaatioasiantuntija
- Laura - Laatuasiantuntija (vuorotteluvapaasijaisuus)
- Laura - Sovelluspäällikkö
- Laura - Software Architect
- Efima Oyj - Senior Service Manager
Premium-asiakkaiden viimeisimmät referenssit
- IsoSkills Oy - Nearshore resursseilla lisättiin kyvykkyyttä Tosibox Oy:n it-kehityshankkeisiin
- Symbio - Tuotannon turvallistamisjärjestelmä
- Asiakas Group Oy - Moneksin palvelut Googlen etusivulle Asiakkaita.comin toimesta
- Solu Digital Oy - Uusi projektinhallinta- ja tuntikirjausratkaisu helpottaa työtä ja säästää aikaa
- Solu Digital Oy - Hankintasalkku Microsoft 365 -ympäristöön
- Solu Digital Oy - Projektidokumentit hallintaan Solu 365 -ratkaisulla
- Solu Digital Oy - Paikkariippumatonta työskentelyä Microsoft 365 -ratkaisuilla
Tapahtumat & webinaarit
- 05.04.2024 - Webinaari: Miten käytän tekoälyä markkinoinnin tehostamiseen?
- 11.04.2024 - On-demand webinar: NetSuite Best Practices for Software Companies
- 18.04.2024 - Aamiaistilaisuus: Ennustettavampaa liiketoimintaa vastuullisesti
- 24.04.2024 - Reviewing the Nordic SaaS market with Monterro
- 16.05.2024 - Five Years Out Helsinki
Premium-asiakkaiden viimeisimmät bloggaukset
- Nordea - Nordean asiakaspalveluun tarkoitettu Jodel-kanava palkittiin digitaalisen median Grand One -kilpailussa
- Vaimo Finland Oy - PWA ja hakukoneoptimointi
- Staria Oyj - Kuinka NetSuite tekee projektiliiketoiminnasta sujuvampaa
- IsoSkills Oy - AI's Role in Test Automation: Boosting Speed and Accuracy
- Efima Oyj - Suuri ERP-seikkailu odottaa montaa kaupan alan yritystä
- Nordea - Työn ja vapaa-ajan tasapaino Nordealla
- Altoros Finland Oy - Tekoälyn käyttöönotto - avain yritysten kilpailukyvyn säilyttämiseen
Digitalisaatio & innovaatiot blogimediaBlogimediamme käsittelee tulevaisuuden liiketoimintaa, digitaalisia innovaatioita ja internet-ajan ilmiöitä |