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什么是遗传算法，它有哪些实际应用？

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发布时间：2020-12-06加入收藏来源：互联网点击：

遗传算法可以解决调度类问题，比如确定车间工作流程、飞机航线等。它是将工程、航行中所需要的资源消耗、时间等权值看作“染色体”，几种染色体排列组合，最终选择其中的较优方案。机器人中也会用到遗传算法，尤其是快速定位、路径规划等。就像 Boxcar 这个游戏一样，机器人在仿真环境中不断尝试接近目标，路线的优越度随着路线的长度增加，结合机器人对自身位置的感知，最后得出较优解。遗传算法也可以被应用于帮助神经网络调整参数，只是这种方式需要的时间太长、运算量太大，属于性价比较低的参数调整方式。遗传算法可以用来增强游戏体验。很多游戏会有在同一场景面对多轮敌人的“生存模式”，在这一模式中，敌人的属性是会不断增强的，有了遗传算法，就可以根据你自身属性的变化不断改变敌人的属性，以增强游戏的难度。比如说你的法术强度高，敌人就会增加法术防御度；你的攻击穿透性高，敌人就会增加血量。这样一来相比直接增加属性，可以有更好的游戏体验。


其实，目前遗传算法已经慢慢淡出了主流算法舞台。虽然主旨是为了避开局部最优误区，为无限解集问题寻找答案，可在实际应用时相比梯度和蒙特卡洛算法都没有明显的差异和优势，常常被视作“玄学算法”。比如计算结果的稳定性差、求解过程没有可复制性等都是遗传算法的缺点。很长一段时间里，遗传算法都被看作只能用来凑论文的算法。不过理论也和技术一样，会随着实践和研究不断发展，神经网络也曾被打入冷宫。DeepMind还提出了把神经网络和遗传算法结合，应用到迁移学习中的案例。或许，有朝一日遗传算法还会重新进入我们的视野。

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内容选自《未来学徒 读懂人工智能飞驰时代》

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