Вадим Шмаль - Применения элементов искусственного интеллекта на транспорте и в логистике

Вероятности перехода определяют параметры алгоритма и имеют решающее значение для определения устойчивого решения. В качестве простого примера, если бы было нестабильное решение, но можно было бы пройти только через определенные состояния, тогда алгоритм поиска решения мог бы столкнуться с проблемами, поскольку механизм мутаций будет способствовать изменению направления движения алгоритма. Другими словами, проблема перехода из одного стабильного состояния в другое будет решена путем изменения текущего состояния.

Другой пример может заключаться в том, что существует два состояния, «холодное» и «горячее», и что для перехода между этими двумя состояниями требуется определенное время. Чтобы перейти из одного состояния в другое за определенное время, алгоритм может использовать функцию мутации для переключения между холодным и горячим состояниями. Таким образом, мутации оптимизируют доступное пространство.

Генетические алгоритмы не требуют сложных вычислительных ресурсов или детального управления сетевой архитектурой. Например, генетический алгоритм может быть адаптирован для использования обычного компьютера, если вычислительные ресурсы (память и вычислительная мощность) были ограничены, например, для простоты в некоторых сценариях. Однако, когда генетические алгоритмы ограничены ограничениями ресурсов, они могут рассчитывать только вероятности, что приводит к плохим результатам и непредсказуемому поведению.

Гибридные генетические алгоритмы комбинируют последовательный генетический алгоритм с динамическим генетическим алгоритмом случайным или вероятностным образом. Гибридные генетические алгоритмы повышают эффективность двух методов, сочетая их преимущества, сохраняя при этом важные аспекты обоих методов. Они не требуют глубокого понимания обоих механизмов, а в некоторых случаях даже не требуют специальных знаний в области генетических алгоритмов. Есть много общих генетических алгоритмов, которые были реализованы для разных типов задач. Некоторые известные варианты использования этих алгоритмов включают извлечение фотографий с геотегами из социальных сетей, прогнозирование трафика, распознавание изображений в поисковых системах, генетическое сопоставление между донорами и получателями стволовых клеток и оценку общественных услуг.

Вероятностная мутация – это мутация, при которой вероятность того, что новое состояние будет наблюдаться в текущем поколении, неизвестна. Такие мутации тесно связаны с генетическими алгоритмами и подверженными ошибкам мутациями. Вероятностная мутация – это полезный метод проверки соответствия системы определенным критериям. Например, последовательность операций имеет определенный порог ошибок, который определяется контекстом операции. В этом случае выбор новой последовательности зависит от вероятности получения ошибки.

Хотя вероятностные мутации сложнее детерминированных мутаций, они быстрее, потому что нет риска сбоя. Алгоритм вероятностной мутации, в отличие от детерминированных мутаций, может представлять ситуации, когда наблюдаемая вероятность мутации неизвестна. Однако, в отличие от алгоритма вероятностной мутации, в реальном генетическом алгоритме необходимо указать параметры.

На практике вероятностные мутации могут быть полезными, если наблюдаемая вероятность каждой мутации неизвестна. Сложность выполнения вероятностных мутаций увеличивается по мере того, как генерируется больше мутаций и чем выше вероятность каждой мутации. Из-за этого вероятностные мутации имеют то преимущество, что они более полезны в ситуациях, когда мутации происходят часто, а не только в разовых ситуациях. Поскольку вероятностные мутации, как правило, протекают очень медленно и имеют высокую вероятность неудачи, вероятностные мутации могут быть полезны только для систем, которые могут подвергаться очень высокой скорости мутации.

Также существует множество гибридных мутационных / генетических алгоритмов, которые способны генерировать детерминированные или вероятностные мутации. Некоторые варианты генетических алгоритмов использовались для создания музыки для композиторов с использованием генетического алгоритма.

Вдохновленные общей техникой, Харальд Хельфготт и Альберто О. Динеи разработали алгоритм под названием MUSICA, который генерирует музыку из последовательностей первого, второго и третьего байтов песни. Их алгоритм генерирует музыку из композиции расширенного аккорда из шести частей. Их алгоритм производит последовательность байтовых значений для каждого элемента расширенного аккорда, и начальное значение может быть либо первым байтом, либо вторым байтом.

В апреле 2012 года исследователи из Гарвардского университета опубликовали исследование «Эффективный дизайн музыкального генома с гарантированным качеством», в котором описывается подход с использованием генетического алгоритма для создания музыкальных произведений.

Компьютерный ученый Мартин Ваттенберг предложил доказательство концепции инструмента на основе генетического алгоритма, способного не только создавать музыкальные исполнения, но и сочинять их. Его инструмент вместо того, чтобы случайным образом изменять элементы исполнения, сохранял бы определенные аналогичные элементы постоянными. Он будет выполнять как «традиционную» музыкальную игру, так и «гармонизирующую» функцию. Инструмент Ваттенберга был бы более точным, и можно было бы составить одну и ту же пьесу с помощью множества различных генеративных алгоритмов, каждый с разными эффектами. Технология, которая производит инструменты, станет доступной для музыкантов, что позволит им ввести музыкальную фразу в инструмент и заставить его сыграть законченную исполнительскую версию.

Подобно современной электронной музыке, инструменты, которые генерируют музыку, также могут использоваться для управления светом, звуком, видео или дисплеями.

В 1993 году два ученых из Университета Миннесоты разработали программный пакет под названием Choir Designer, чтобы помочь исследователям разрабатывать партитуры для электронных музыкальных инструментов. С помощью этого пакета пользователь создает полностью детальные дизайнерские планы возможных электронных музыкальных инструментов. Программное обеспечение позволяет пользователю вводить набор музыкальных параметров в документ в виде папки, называемый шаблоном дизайна, а затем использовать музыкальную программу для создания полных, подробных, трехмерных дизайнов для инструмента и его частей. Данные для шаблонов дизайна создаются программным обеспечением Choir Designer в биологической манере с использованием генетических алгоритмов. Один шаблон может содержать данные из программы для написания музыки Propellerheads Reason, цифрового звукового редактора Audacity, а также обычные компьютерные данные. В одном шаблоне, например, параметр уровня звукового давления (SPL) может быть изменен для создания второго, другого звука. На сегодняшний день ни один электронный инструмент не был создан с использованием шаблона дизайна, хотя теоретически они могли бы быть такими.