Евгений Клочков - Применение эволюционных моделей в современном бизнесе

Все вышеперечисленные виды борьбы за существование приводят к истреблению огромного числа особей или к невозможности оставить потомство. В результате естественного отбора выживают особи, наиболее приспособленные к тем условиям среды, где обитает данный вид. При этом в природе нет идеально, абсолютно приспособленных к условиям их жизни органических форм. Это и невозможно, учитывая изменяемость окружающей среды. Органы, первоначально сформировавшиеся под влиянием естественного отбора, сделавшись бесполезными, могут проявлять большую изменчивость под влиянием новых факторов среды. При изменении условий, сформировавших данный признак, может оказаться, что то, что было полезным, станет вредным. Поэтому и возникает представление об относительной целесообразности в органической природе. Эволюционный процесс всегда носит приспособительный характер. В качестве примера выживания в рамках естественного отбора можно привести белого медведя. В условиях низких температур на Крайнем Севере у него сформировалась особая шерсть с полыми шерстинками, обладающими высокими теплоизоляционными свойствами. Подошвы ног подбиты шерстью, чтобы не скользить по льду и не мерзнуть. Между пальцами есть плавательная перепонка, а передняя часть лап оторочена жесткими щетинками. Крупные когти могут удержать даже сильную добычу. Это необходимое и достаточное условие для выживания. Особи с другими мутациями просто не выжили. Не выдержали суровых климатических условий, конкуренции между собой и конкуренции с другими видами.

Однако в условиях непрерывно колеблющихся параметров окружающей среды адаптационных механизмов недостаточно. Природа предусмотрела еще один способ приспособиться к внешним условиям – смену поколений. Этот механизм является гарантией выживания вида. Организм должен родиться, освоить жизненное пространство, привнести что-то новое, благоприятствующее выживанию при освоении жизненного пространства, воспроизвести потомство, передать ему это новое приобретение, помочь освоиться в жизненном пространстве и умереть самому. Таким образом, ключевая идея выживания заключается в том, что организмы должны находиться в состоянии постоянной адаптации к внешним пульсирующим условиям, приобретать некоторые мутации и передавать их по наследству, тем самым закрепляя в генетическом коде эффективные механизмы выживания.

В процессе исследований Ч. Дарвин подметил и сделал еще один интересный практический вывод, который будет полезен и для мира бизнеса: естественный отбор может быть дополнен искусственным отбором. В своей работе он описал процесс создания новых пород и сортов культурных растений с ценными для человека свойствами и признаками в ряду поколений. В итоге важное практическое применение получил искусственный отбор, когда селекционеры ставят задачу и ведут отбор по нескольким признакам, выводя культуры растений и породы животных с заданными свойствами и признаками. В качестве одного из примеров Ч. Дарвин приводит фермеров в Виргинии, у которых все свиньи были черного цвета. На вопрос почему, они сообщили ему, что свиньи едят красильные корни (Lachnanthes), отчего их кости окрашиваются в розовый цвет и у всех, кроме черных разновидностей, отпадают копыта. А один из фермеров добавил: «В каждом помете мы отбираем для выращивания черных поросят, так как только они обладают несомненной возможностью выжить». Постепенно данная теория развивалась, и активное развитие получила наука селекция, теория мутаций, учение о структуре гена и молекулярные основы наследственности. Селекционеры посредством направленного подбора исходного материала для селекции, гибридизации, массового и индивидуального искусственного отбора получают необходимые свойства. Например, при селекции животных происходит выведение пород с высокой продуктивностью, жизнеспособностью, устойчивостью к болезням и неблагоприятным условиям окружающей среды.

В качестве примера направленной селекции можно привести удивительную и дорогую породу кошек под названием «саванна». Это домашний вариант дикого сервала, саванна была выведена в 1980-х. Дикие кошки всегда были популярны у представителей элиты, и, чтобы защитить настоящих гепардов и леопардов, селекционеры создали альтернативу. Зверь с виду грозный и опасный, но на самом деле ласковый и коммуникабельный. Первую саванну в 1986 году представил миру заводчик бенгалов Дж. Фрэнк. Она получилась в результате скрещивания самца настоящего сервала с домашней сиамской кошкой. А в 2001-м порода была официально признана и зарегистрирована.

Теория Дарвина много раз подвергалась критике, но идея того, что жизнь развивалась, а не была создана в «готовом» виде, не вызывает сомнений у подавляющего числа ученых. Одним из практических выводов из теории эволюции стало появление генетических алгоритмов, предложенных Дж. Холландом в 1975 году. Генетические алгоритмы нам очень пригодятся для использования в рамках предлагаемой автором парадигмы, и об их применении будет сказано ниже.

Генетические алгоритмы – это адаптивные методы поиска, которые применяются для решения задач оптимизации. В них используется как аналог механизма генетического наследования, так и аналог естественного отбора. При этом сохраняются биологическая терминология в упрощенном виде и основные понятия линейной алгебры. Первая схема генетического алгоритма была предложена в 1975 году в Мичиганском университете Дж. Холландом, а предпосылками этому послужили работы Ч. Дарвина «Теория эволюции» и исследования Л. Дж. Фогеля, А. Дж. Оуэнса, М. Дж. Волша по эволюции простых автоматов, предсказывающих символы в цифровых последовательностях. Новый алгоритм получил название «репродуктивный план Холланда» и в дальнейшем активно использовался в качестве базового алгоритма в эволюционных вычислениях. Идеи Холланда развили его ученики К. Де Йонг из Университета Джорджа Мейсона (Вирджиния) и Д. Голдберг из Лаборатории генетических алгоритмов Иллинойса. Благодаря им был создан классический генетический алгоритм, описаны все операторы и исследовано поведение группы тестовых функций. Именно алгоритм Голдберга и получил название «генетический алгоритм». Для понимания сути генетических алгоритмов и возможности их применения в бизнесе стоит чуть более подробно остановиться на этапах этой модели.

1 этап. Создание новой популяции.

На первом этапе создается начальная популяция. Требования к качеству популяции согласно заданными параметрам некритично, так как в итоге алгоритм эту проблему исправит. Главное, чтобы популяция соответствовала «формату» и была приспособлена к размножению.