Історія появи еволюційних алгоритмів

Природа вражає своєю складністю і багатством всіх своїх проявів. Серед прикладів можна назвати складні соціальні системи, імунні і нейронні системи, складні взаємозв'язки між видами. Вони - всього лише деякі з чудес, що стали більш очевидні, коли ми стали глибше досліджувати себе самих і світ навколо нас. Наука - це одна із систем віри, що змінює інші, якими ми намагаємось пояснити те, що спостерігаємо, цим самим, змінюючи себе, щоб пристосуватися до нової інформації, одержуваної з зовнішнього середовища. Багато чого з того, що ми бачимо і спостерігаємо, можна пояснити єдиною теорією: теорією еволюції через спадковість, змінність і відбір.

Теорія еволюції вплинула на зміну світогляду людей із самої своєї появи. Теорія, що Чарльз Дарвін представив у роботі, відомої як "Походження Видів", у 1859 році, стала початком цієї зміни. Багато областей наукового знання в даний час насолоджуються волею думки в атмосфері, що багатьом зобов'язана революції, викликаною теорією еволюції і розвитку. Але Дарвін, подібно багатьом своїм сучасникам, хто припускав, що в основі розвитку лежить природний відбір, не міг не помилятися. Наприклад, він не зміг показати механізм спадкування, при якому підтримується змінність. Його гіпотеза про пангенезис виявилася неправильною. Це було за п'ятдесят років до того, як теорія спадковості почала поширюватися по світу, і за тридцять років до того, як "еволюційний синтез" зміцнив зв'язок між теорією еволюції і відносно молодою наукою генетикою. Однак Дарвін виявив головний механізм розвитку: відбір у сполученні зі змінністю або, як він його називав, "спуск із модифікацією". У багатьох випадках, специфічні особливості розвитку через змінність і відбір все ще не безперечні, однак, основні механізми пояснюють неймовірно широкий спектр явищ, що спостерігаються в Природі.

Тому не дивно, що вчені, які займаються комп'ютерними дослідженнями, звернулися до теорії еволюції в пошуках натхнення. Можливість того, що обчислювальна система, наділена простими механізмами змінності і відбору, могла б функціонувати за аналогією з законами еволюції в природних системах, була дуже приваблива. Ця надія стала причиною появи ряду обчислювальних систем, побудованих на принципах природного відбору.
Історія еволюційних обчислень почалася з розробки ряду різних незалежних моделей. Основними з них були генетичні алгоритми і класифікаційні системи Голанда (Holland), опубліковані на початку 60-х років і які отримали загальне визнання після виходу у світ книги, що стала класикою в цій області, - "Адаптація в природних і штучних системах" ("Adaptation in Natural and Artifical Systems", 1975).

Головні труднощі з можливістю побудови обчислювальних систем, заснованих на принципах природного відбору і застосуванням цих систем у прикладних задачах, полягає в тому, що природні системи досить хаотичні, а всі наші дії, фактично, носять чітку спрямованість. Ми використовуємо комп'ютер як інструмент для рішення визначених задач, що ми самі і формулюємо та акцентуємо увагу на максимально швидкому виконанні при мінімальних витратах. Природні системи не мають ніяких таких цілей чи обмежень, у всякому разі, нам вони не відомі. Виживання в природі не спрямовано до деякої фіксованої мети, замість цього еволюція робить крок вперед у будь-якому доступному напрямку. Можливо це велике узагальнення, але я думаю, що зусилля, спрямовані на моделювання еволюції за аналогією з природними системами, до дійсного часу можна розбити на дві великі категорії:

1. системи, що змодельовані на біологічних принципах. Вони успішно використовуються для задач функціональної оптимізації і можуть легко бути описані небіологічною мовою;
2. системи, що є біологічно більш реалістичними, але які не виявилися особливо корисними в прикладному змісті. Вони більше схожі на біологічні системи і менш спрямовані (чи не спрямовані зовсім). Вони мають складну і цікаву поведінку, і, скоріше, незабаром набудуть практичного застосування.

Звичайно, на практиці ми не можемо розділяти ці речі так строго. Ці категорії - просто два полюси, між якими лежать різні обчислювальні системи. Ближче до першого полюса - еволюційні алгоритми, такі як Еволюційне Програмування (Evolutionary Programming), Генетичні Алгоритми (Genetic Algorithms) і Еволюційні Стратегії (Evolution Strategies). Ближче до другого полюса - системи, що можуть бути класифіковані як Штучне Життя (Artificial Life).

Звичайно, еволюція біологічних систем не єдине "джерело натхнення" творців нових методів, що моделюють природні процеси.

Еволюційна теорія

Як відомо, еволюційна теорія затверджує, що життя на нашій планеті виникло спочатку лише в найпростіших формах - у вигляді одноклітинних організмів. Ці форми поступово ускладнювалися, пристосовуючись до навколишнього середовища, породжуючи нові види, і тільки через багато мільйонів років з'явилися перші тварини і люди. Можна сказати, що кожен біологічний вид з часом вдосконалює свої якості так, щоб найбільш ефективно справлятися з найважливішими задачами виживання, самозахисту, розмноження і т.д. Таким шляхом виникло захисне забарвлення в багатьох риб і комах, панцир у черепахи, отрута в скорпіона і багато інших корисних застосувань.

За допомогою еволюції природа постійно оптимізує все живе, знаходячи часом неординарніші рішення. Неясно, за рахунок чого відбувається цей прогрес, однак йому можна дати наукове пояснення, ґрунтуючись всього на двох біологічних механізмах - природного відбору і генетичного спадкування.