У эволюционных алгоритмов есть легко упускаемая из виду настройка по умолчанию:эволюционируют кандидатные решения, а сам метод их порождения остаётся неизменным. Иными словами,традиционные эволюционные алгоритмы обычно сохраняют метод поиска фиксированным, позволяя меняться в итерациях только кандидатным решениям— на протяжении всего поиска «двигаются» решения, а «не двигаются» правила. Эта страница как раз и вводит иную точку зрения, выходящую за рамки этой настройки: позволить самому методу решения войти в процесс поиска и улучшения.
Парадигма по умолчанию: метод зафиксирован, решение эволюционирует
В традиционном подходе способ скрещивания, стратегия мутации и гиперпараметры обычно выбираются один раз перед запуском и затем не меняются на протяжении всего поиска. Они напрямую определяют механизм порождения кандидатных решений и существенно влияют на результат: метод остаётся на месте независимо от того, хорошо или плохо справляется задача.
- Уровень решениядвижется: кандидатное решение → оценка → отбор → наследование, итерация за итерацией.
- Уровень методане двигается: стратегия мутации, способ скрещивания и гиперпараметры заданы заранее и заблокированы.
- Следствие: опираясь только на предустановки и ручную настройку, сам метод решения не эволюционирует вместе с обратной связью от задачи; улучшения в основном зависят от человеческого опыта и ручной настройки, а скорость настройки часто не поспевает за изменениями задачи.
Эволюция алгоритма: превратить метод в объект поиска
Подход эволюции алгоритма состоит в том, чтобы больше не рассматривать способ скрещивания, стратегию мутации и гиперпараметры как фиксированные настройки, а сделать их объектами, которые могут бытьвыдвинуты в качестве кандидатов, оценены и заменены, и вместе с кандидатными решениями проходить проверку эффективностью решения — то есть позволить самому алгоритму решения войти в процесс поиска и улучшения, сделав «метод» тоже эволюционирующим объектом. Так, помимо исходной итерации на уровне решения, появляется второй контур обратной связи: улучшается не только решение, но и метод.
Оба контура можно кратко описать простым языком стрелок:элементы метода → порождение кандидатных решений → оценка эффективности решения → сохранение или замена → обновление метода; в то же время внутри кандидатных решений по-прежнему идёт обычная итерация «порождение → оценка → отбор → наследование». Первое меняет то, «как искать», второе — то, «что найдено».
Сравнение фиксированного алгоритма и самоэволюции алгоритмаСлева показана традиционная парадигма: способ скрещивания, стратегия мутации и гиперпараметры фиксируются до запуска, и только решение итерируется через порождение, оценку, отбор и наследование, а сам метод не меняется. Справа добавлен второй контур обратной связи, позволяющий этим элементам метода тоже искаться, оцениваться и заменяться, а их судьба определяется эффективностью решения — то есть алгоритм улучшает себя в процессе решения.
