title: Genetisch algoritme
text: Een genetisch algoritme (GA) is een algoritme ontstaan in de kunstmatige intelligentie, dat gebruikt wordt om oplossingen te vinden voor optimalisatie- en zoekproblemen. Genetische algoritmen zijn een klasse binnen de evolutionaire algoritmen.
  
  Geschiedenis 
  John Holland was de grondlegger van veel van het hedendaags werk in GA's. In het begin was het een puur theoretisch onderwerp (gebaseerd op computer modelling). Tegenwoordig richt het onderzoek zich op het ontwikkelen van methodes die gebruikt kunnen worden voor het oplossen van problemen.
  
  Terminologie 
  De invloeden van de evolutietheorie zijn terug te vinden in de gebruikte terminologie. Zo wordt een parameter die geoptimaliseerd moet worden een gen genoemd en de waarde van een gen een allel. Alle genen samen zijn een chromosoom, de abstracte representatie van een oplossing. De oplossing zelf wordt een individu genoemd. Alle individuen zijn samen een populatie. De populatie wordt bij iedere iteratie van het
  algoritme vernieuwd. De populatie van een bepaalde iteratie wordt een generatie genoemd.
  (Belangrijk: het genoom zijn alle chromosomen van een organisme, op een chromosoom liggen de allelen.)
  
  Werking 
  Een genetisch algoritme doorloopt de volgende stappen om tot een oplossing te komen:
  
  Initialisatie 
  Initieel worden verschillende oplossingen gegenereerd. Deze oplossingen zijn, afhankelijk van het probleem, één of meerdere getallen die aanvankelijk meestal willekeurig gekozen zijn. In de loop van het gesimuleerde evolutieproces ontstaan uit deze willekeurige oplossingen betere oplossingen. De programmeur kan ook zelf een aantal redelijke oplossingen toevoegen als beginpopulatie.
  
  Selectie 
  Voor elk van de oplossingen in de populatie wordt een bepaalde waarde bepaald, de zogeheten fitness waarde met behulp van een fitnessfunctie. Deze waarde geeft aan hoe goed de oplossing is in vergelijking met de andere en (indien bekend) met een beoogde optimale oplossing. Net zoals in de evolutietheorie is het idee dat de betere oplossingen overleven. Op basis van deze fitnesswaarden wordt de grootte van de populatie verminderd. Dit kan gebeuren door de beste 25 of 50 procent van de oplossingen te nemen om mee door te rekenen en de andere weg te gooien of door onderling telkens twee oplossingen met elkaar te vergelijken en de beste van die twee te nemen.
  
  Reproductie 
  
  Om de populatie te doen groeien, dienen de oplossingen zich te reproduceren. Dit kan met behulp van mutatie en recombinatie. Bij recombinatie worden twee oplossingen gecombineerd om twee nieuwe oplossingen te maken. Dit kan bijvoorbeeld door crossover, waarbij delen van de ene oplossing in de andere oplossing worden ingevuld. Bij mutatie worden bij een aantal willekeurig gekozen oplossingen in de populatie één of meerdere getallen gemuteerd. Hierdoor kunnen oplossingen (lichtelijk) veranderen in vergelijking met de populatie in de vorige generatie. Soms worden de beste oplossingen uitgesloten van crossover en mutatie; zij gaan onveranderd door naar de volgende generatie. Deze strategie heet de elite selectie strategie. Dit proces wordt herhaald tot de populatie even groot is als de vorige generatie.
  
  Stopconditie 
  Het stoppen van de evolutie kan op verschillende manieren. Enkele veelgebruikte stopcondities zijn:
   Na het berekenen van een vooraf vastgesteld aantal generaties
   Na een toegewezen computertijd of geldverbruik (vanwege het budget)
   Na het lang gelijk blijven van de beste fitness waarde of het convergeren naar een bepaalde waarde toe
   Een combinatie van de bovenstaande condities
  
  Samengevat ziet de werking van een genetisch algoritme in pseudocode er als volgt uit:
  Kies initiële populatie
  Bepaal voor elk individu de fitness
  Herhaal tot de stop-conditie vervuld is:
  Selecteer de individuen uit de huidige populatie
  Reproductie beste individuen
  Bepaal voor elk individu de fitness
  
  Opmerkingen
  
  Voordelen 
   GAs kunnen snel goede oplossingen leveren, zelfs voor moeilijke oplossingsruimten.
   GAs zijn makkelijk aan te passen voor gedistribueerde computing omgevingen. Een methode behandelt elke knoop als een parallelle populatie. Organismen worden dan van de ene naar de andere genenpoel verhuisd. Hiervoor zijn er een aantal verhuisstrategieën. Een andere methode, de boer/werker architectuur, heeft een knoop die als boer optreedt en de andere als werkers. De boer is verantwoordelijk voor de selectie en de bepaling van de fitness. De werkers zijn verantwoordelijk voor recombinatie, mutatie en functieevaluatie.
  
  Nadelen 
   GAs vinden niet gegarandeerd de optimale oplossing: ze hebben de neiging te convergeren naar een lokale oplossing in plaats van een globale oplossing van het op te lossen probleem.
   Het toepassen van GAs op dynamische data set is moeilijk, omdat genomen al vroeg kunnen convergeren naar een oplossing die later niet meer geldig is. Er is een aantal methoden voorgesteld om dit probleem tegen te gaan. Deze methoden vergroten op de een of andere manier de genetische diversiteit en stellen de convergentie uit door of de kans op mutatie te vergroten wanneer de kwaliteit van de oplossing verslechtert ('aangestuurde hypermutatie') of door regelmatig nieuwe oplossingen toe te voegen aan de populatie ('willekeurige immigranten').
  
  Zie ook 
   Kunstmatige intelligentie
   Simulated annealing
  
  Externe link
    Genetic Algorithms in Ruby
  
  Kunstmatige intelligentie
  Automatisch leren
  Optimalisatiealgoritme