Kit Ciencia Y Arte: Algoritmo Genético (Vida Artificial): 6 steg

2024 Författare: John Day | [email protected]. Senast ändrad: 2024-01-30 12:46

Los algoritmos genéticos son probablemente una de las cosas más interesantes de la computación (en mi opinión). Básicamente se toma la idé de evolución de la biología, y se aplica a un algoritmo en una computadora para resolver un problema.

El algoritmo genético es parte de lo que se conoce como algoritmos evolutivos en el mundo de las ciencias de la computación. Acá hacemos un ejemplo sencillo, con el fin de aprender sobre el algoritmo. Usamos el Circuit Playground (CP) de Adafruit för hacer el ejercicio.

Föreställ dig att CP är en ser vivo, och du kan se att de anpassas till las condiciones cambiantes de luz. El CP, debe buscar la forma más eficiente de prender sus leds, para obtener la mayor cantidad de luz posible según su sensor de luz. Para lograrlo además debe hacerlo encendiendo la menor cantidad de leds posibles. Entonces maximiza la luz, al mismo tiempo que minimiza la cantidad de leds. Acá trataremos de hacerlo con un algoritmo genético.

ADVERTENCIA: Este es un tema para estudiantes AVANZADOS

Steg 1: Material

Enkel:

1. Circuit Playground (o cualquier Arduino con leds y sensor de luz)
2. Baterías
3. Kabel USB
4. Algo para generar luz y sombra para pruebas

Steg 2: Búsqueda Al Azar

Imaginemos un mono, apretando letras en el teclado de una computadora, el mono simplemente presiona las letras al azar. Si hay unas 50 letras en el teclado, cada letra (si el mono presiona de manera Independiente cada vez), tiene una probabilidad de 1/50 = 0.02 de ser presionada.

Ahora bien, digamos que queremos que el mono escriba la palabra "banano", ¿Podrá el mono escribir la palabra? La respuesta corta es SI !!!

La respuesta larga es que si lo puede hacer pero tomará un tiempo largo para resolverlo. Vamos esto estadísticamente. La probabilidad de que el mono escriba "banano" es entonces la probabilidad conjunta, esto es:

(1/50) x (1/50) x (1/50) x (1/50) x (1/50) x (1/50) = (1/50)^6

Esto es igual a 1 sobre 15 625 000 000, es decir la probabilidad de que el mono escriba "banano", es 1 en 15 millones… muy poco troligt! Dicho de otro modo, es muy poco trolig que un mono escriba la palabra "banano" escribiendo teclas al azar, ah, pero si tuviéramos 15 millones de monos escribiendo, es posible que uno de ellos escriba la palabra "banano". entonces poco troligt, men inget omöjligt.

Formalicemos esta idé un poco. SI (1/50)^6 es la probabilidad de escribir "banano", entonces, 1- (1/50)^6 es la probabilidad de NO escribirlo. Si un mono intenta n veces, entonces, la probabilidad P de no escribir la palabra "banano" en n intentionos sería:

P = [1- (1/50)^ 6]^ n

Así por ejemplo si intentiono una vez, P = 1, si intentiono un millón de veces, P = 0.999936, pero para 10 mil millones, P = 0.53, y mientras más grande se n, má me acerco a P = 0, es decir, con un numero infinito de intentionos, puedo estar seguro de que el mono va a escribir la palabra "banano".

Lo que sí, no tenemos tiempo infinito, es decir se puede buscar una solución al azar, pero, el azar solo tardaría mucho tiempo. En pocas palabras, la fuerza bruta no es una forma efectiva de buscar una solución

Lo maravilloso es que la naturaleza busca al azar, pero de manera constructiva, es decir, busca de forma aleatoria pero manteniendo una buena solución och haciendo modificaciones a veces fuertes a veces pequeñas de ellas. Esa es la manera en que el algoritmo genético funciona, tomando ideas del como se genera la variabilidad genética en los seres vivos, e inventando un algoritmo para hacerlo en computadora, con el fin de solucionar un problema. Entonces aunque contiene elementos de azar, también tiene memoria y hace que acad intentiono de buscar la solución, no sea Independiente del intentiono anterior.

ANMÄRKNING: Information om alla delar av mono infinito

Steg 3: Evolución Y Definiciones

La evolución

Un algoritmo genético (AG) es un algoritmo que permite encontrar una solución a problemas dificiles de resolver. El AG, se basa en tres principios principales de herencia Darwiniana:

• Herencia: Los hijo reciben las características de sus padres. En el AG significa que las nuevas soluciones heredan lo alcanzado por soluciones anteriores
• Variation: Debe haber un mecanismo para introducir variationad. en el AG, significa que se debe agregar variabilidad de alguna manera para encontrar nuevas soluciones
• Välja: Vi kan välja mellan fler och fler val. En el AG, hay una función de "fitness" que permite determinar cual solución es mejor

Acá no me voy a meter en los detalles de como funciona la evolución de seres vivos, sino que quiero entrar de una vez a la explicación del Algoritmo Genético.

Definiciones

Para poder facilitar explicar el algoritmo, debemos definir algunas cosas antes. Estas definiciones son comunes en cualquier explicación de algoritmo genético que encuentren, y les facilitará entender la literatura and las redes.

1. Uno de los primeros pasos es "codificar" el problema, esto quiere decir que debemos tener una representación de el problema for poder trabajarlo en el CP. Acá lo hacemos de manera sencilla. Vi kan också se en bild, med 10 lysdioder som kan laddas upp med "1" eller "0", kommer vi in med 10 element 0 eller 1. Inmatningar 101000000 betyder att vi kan ladda ner 0 år eller 2 gånger apagados. y 0010011010, que los leds 2, 5, 6 y 8 están encendidos
2. Una Población es un conjunto de posibles combinaciones de leds encendidos (ver la imagen de población), estas pueden ser iguales o diferentes. Se le lama un Cromosoma a un elemento en la población. Entonces un cromosoma, no es más que una representación de los LEDS encendidos and apagados del CP
3. Una mutación, es cambiar al azar uno o varios LEDS, como se muestra en la foto, donde arbitrariamente la posición 5 cambia de apagado a encendido
4. La recombinación, consiste en tomas dos cromosomas, escoger un punto de cruzamiento, e intercambiar la información entre ambos (ver el diagrama)
5. En funktion för att utvärdera eller träna är ett kriterium som gör det möjligt att utvärdera hur vi kan göra det. En este caso, voy a trabajar con la intensidad de de luz y la cantidad de leds encendidos

Steg 4: El Algoritmo

paso a paso

1. Crear una población de muchos cromosomas inicializados al azar
2. Evaluar cual es el mejor con la función de "fitness"
3. Kopia el mejor recombinando con el segundo mejor al resto de la población
4. Lär dig om mutación a toda la población
5. Repertir a partir de 2

Exempel

Como expliqué en las definiciones, una tira (cromosoma) 1000101010, representa los leds encendidos "1" y apagados "0", en el -lekplats. Här kan du hitta en ny funktion som "fitness":

fitness = (lectura de luz) x 0.5 - (número de leds) x 0.5

Noten como restamos el numero de leds en la fórmula, pues queremos la mejor luz con la cantidad menor de leds, entonces si una solución es similar en luz pero con menos leds, seleccionaremos esa.

Ahora entonces encendemos los leds correspondientes a cada cromosoma y evaluamos su fitness, como se muestra en la figura. Notera como en el ejemplo tenemos:

0011100000 fitness = 98,5

1011100001 fitness = 102,5

1010101011 fitness = 102

Los de fitness más alto son 102.5 y 102, seleccionamos esos, y hacemos recombinación y mutación como se muestra en la imagen, lo que nos permite terminar con una nueva población, 1011100001

0011101011

1010100011

Esta nueva población nuevamente evaluamos su fitness y así continuamos. A medida que llega a una solución óptima, aunque sigue probando, se mantiene hasta que haya cambios en el ambiente.

Steg 5: El Código

El código lo pueden hämta från GitHub. No voy a explicar los detalles de la librería "cromosome.h", sino nada más el algoritmo genético, como es utilizado en el código principal.

Código rektor

El siguiente código crea una población de 20 cromosomas:

#definiera N 20

befolkningspop (N);

El objeto es population y lo hemos llamado pop. Esto inmediatamente ctrea una pobación de 20 cromosomas, inicializados con todos ceros. En el setup, agregamos la línea:

pop.mutateChromosomes (0,5, 0);

Para cambiar aleatoriamente cada cromosoma con una probabilidad de 0.5, iniciando desde el cromosoma 0. En el loop tenemos el algortimo, primero hacemos crossover:

pop.copyCrossover (2);

Luego aplicamos mutación con una probabilidad baja (0,05), e iniciando del cromosoma 1 para mantener el mejor que hemos obtenido en la población (el cromosoma 0 es el mejor)

pop.mutateCromosomes (0,05, 1);

Du kan också bedöma hur funktionen kan utvärderas

utvärdera();

Luego ordenamos los cromosomas de mayor a menor fitness (usando bubble sort), esto facilita el proceso de recombinación, pop.sort ();

Allí está todo. Ahora veamos la función de evaluación que es importante

Función de evaluación

El codigo de evalu () es:

ogiltig utvärdering () {

för (int i = 0; i <pop.n; i ++) {setPixels (i); // ger LED -tid att slå på fördröjning (100); fitness (i); }}

Vean que simplemente prendemos los leds correspondientes al cromosoma (eso es lo que hace setPixels ()), y evaluamos su fitness, con la función, void fitness (int a) {

pop.fitness [a] = 0,5 * float (CircuitPlayground.lightSensor ()) - 0,5 * float (pop.countBits (a)); }

Almacenamos el valor de fitness de cada cromosoma en pop.fitness

Steg 6: Funcionando Y Retos

Funcionando

En el video kan ses som en anpassning av apoco a las diferentes condiciones de luz. Siempre encuentra una buena solución. Si lograste entender este instructable, te felicito, los algoritmos genéticos son un theme difícil and computación, pero eso es lo que lo hace más emocionante.

De alguna marea al dejar funcionando el CP con el algoritmo, parece casi como un ser vivo explorando las condiciones y evolucionando para mejorar. En este caso están ocurriendo muchas iteraciones de eovlución en poco tiempo, para un organismo vivo son mucho más lentas

de cierto modo el algoritmo sirve para encontrar la mejor solución, dadas ciertas condiciones. Se puede correr el algoritmos para determinar lo mejor en cada situación, and luego dejar estas definidas en el CP, pero en este ejemplo dejamos que el algoritmo siempre esté explorando.

Om vi ser att de kan förändras, kan vi också använda algoritmer för att få en olägenhet och en optimal situation.

Comentario Final

El ejemplo utilizado es ilustrativo, y es para facilitar el uso de la librería. El reto planteado de mejorar la luz con el menor número de LEDS, es simple y hasta trivial, que probablemente se puede solucionar de manera más rápida con otros métodos. Sin embargo, si lo vemos desde el punto de vista de seres vivos, la evolución organiza, utiliza algo como un algoritmo genético para búsquedas no lineales, entonces, algo como optimizar la luz, es un problema que en la naturaliza tiene sentido (me disculpan si me puse espeso!)

Retos

• Bussbilen är ett problem för optimering av komplikationer med en funktion av "fitness"
• Mejorara el desempeño, cambiando probabilidad de mutación, re-combinación, aumentando la población, cambiando tiempos (esos delay by allí metidos)
• Gäller en robot, para que resuelva diferentes situaciones
• Estudiar meiosis, para aprender sobre mecanismos de evolución
• Estudiar a fondo los algoritmos genéticos (hay libros completos en el theme)