Э

Эволюционное моделирование

Эволюционное моделирование использует признаки теории Дарвина для построения интеллектуальных систем (методы группового учета, генетические алгоритмы). Является частью более крупной области искусственного интеллекта — вычислительного интеллекта.

Все работы в этой области можно свести к трем группам. В первой окажутся модели происхождения молекулярно генетических систем обработки информации, во второй — модели, характеризующие общие закономерности эволюционных процессов, а в третьем — анализ моделей искусственной «эволюции» с целью применения метода эволюционного поиска к практическим задачам оптимизации.

В начале 70-х годов XX в. лауреат Нобелевской премии М. Эйген совершил впечатляющую попытку построения моделей возникновения в ранней биосфере Земли молекулярно генетических систем обработки информации. Наиболее известная из них — модель «квазивидов», описывающий простую эволюцию полинуклеотидных (информационных) последовательностей. Вслед за Эйгеном в 1980 г.. Новосибирскими учеными В. Ратнером и В. Шамин была предложена модель «сайзера».

В модели квазивидов рассматривается поэтапная эволюция популяции информационных последовательностей (векторов), компоненты которых приобретают небольшое число дискретных значений. Приспособленность «особей» в моделях задается как функции векторов. На каждом этапе происходит отбор особей в популяции следующего поколения с вероятностями, пропорциональными их приспособленности, а также мутации особей — случайные равновероятны замены компонентов векторов.

Модель сайзера в простейшем случае рассматривает систему из трех типов макромолекул: полинуклеотидной матрицы и ферментов трансляции и репликации, кодируемых этой матрицей. Полинуклеотидных матрица — это как бы запоминающее устройство, в котором хранится информация о функциональных единицы сайзера — ферменты. Фермент трансляции обеспечивает «изготовление» произвольного фермента по записанной в матрице информации. Фермент репликации обеспечивает копирование полинуклеотидной матрицы. Сайзер достаточный для самовоспроизводства. Включая в схему сайзера дополнительные ферменты, кодируемые полинуклеотидной матрицей, можно обеспечить сайзер любыми свойствами, например свойством регулирования синтеза определенных ферментов и адаптации к изменениям внешней среды.

К началу 50-х годов XX в. в науке сформировалась синтетическая теория эволюции, основанная на объединении генетики и дарвиновского учения о естественном отборе. Математические модели этой теории хорошо разработаны, однако они практически не касаются анализа эволюции информационных систем биологических организмов. Однако в последующие десятилетия появились модели, исследующие молекулярно генетические аспекты эволюции.

Японский ученый М. Кимура, например разработал теорию нейтральности, согласно которой на молекулярном уровне большинство мутаций оказываются нейтральными а один из самых важных механизмов появления новой генетической информации состоит в дубликации уже имеющихся генов и последующей модификации одного из дублированных участков. В работах московских ученых Д. и Н. Чернавский дана оценка вероятности случайного формирования нового биологически значимого белка (кодированного ДНК) с учетом того, что в белке есть активный центр, в котором замены аминокислот практически недопустимы, и участки, свойства которых не сильно меняются при многих аминокислотных заменах. Полученная оценка указывает на то, что случайное формирование белка было вполне вероятно в процессе эволюции.

В интереснейших работах С. Кауфмана с сотрудниками из Пенсильванского университета исследуется эволюция автоматов, состоящих из соединенных между собой логических элементов. Отдельный автомат можно рассматривать как модель молекулярно генетической системы управления живой клетки, причем каждый логический элемент интерпретируется как регулятор синтеза определенного фермента. Модели Кауфмана позволяют сделать ряд прогнозов относительно «программ» жизнедеятельности клетки. В частности, показано, что для одновременного обеспечения устойчивости и гибкости программы число входов логических элементов должно быть ограничено определенным интервалом, а именно составлять величину примерно равную 2-3.

Согласованность и эффективность работы элементов биологических организмов наводит на мысль: а можно использовать принципы биологической эволюции для оптимизации практически важных для человека систем? Одна из первых схем эволюционной оптимизации была предложена в 60-е годы XX в. Л. Фогелем, А. Оуенсом и М. Уолшем; эффективность этой схемы на практике было продемонстрировано И. Букатов из Москвы. Также в последнее время проявляется большой интерес к исследованию и использованию генетического алгоритма, предложенного Дж. Холландом из Мичиганского университета. Этот генетический алгоритм предназначен для решения задач комбинаторной оптимизации, то есть оптимизации структур, задаваемых векторами, компоненты которых приобретают дискретные значения. Схема генетического алгоритма практически совпадает с таковой в модели квазивидов, за исключением того, что в генетическом алгоритме механизм изменчивости кроме точечных мутаций включает в себя кроссинговер — скрещивание структур. Генетический алгоритм естественно "вписывается" в параллельную многопроцессорную вычислительную архитектуру: каждой «особи» популяции можно поставить в соответствие отдельный процессор, поэтому возможно построение специализированных компьютеров, эффективно реализующих генетический алгоритм.

Показать больше

Похожие статьи

Добавить комментарий

Проверьте также
Закрыть
Кнопка «Наверх»
Закрыть
Закрыть