5-3. Эволюционное моделирование

Рассмотрим еще одно направление, принципиально отличное от предыдущего. Речь идет об эволюционном самоусовершенствовании программ путем скачкообразных изменений программы, мутаций, подобных биологическим. Эволюционная программа сохраняет ту часть программы, которая наилучшим образом справляется с задачей и отбрасывает несущественные и мешающие элементы. Вначале выбирается программа, состоящая из нескольких подпрограмм. Каждая подпрограмма по-своему рассматривает задачу и по-своему ее решает. Предполагается наличие исходного опытного материала, который нужен для того, чтобы «запустить в ход» процесс эволюции. Кроме того, вводится система взысканий за неэффективное решение. Каждая из подпрограмм может находиться в рабочем режиме или в режиме испытаний.

Первоначальные программы являются «родительскими». «Потомок» производится путем мутаций, т. е. однократного изменения «родительской» подпрограммы случайным образом. Если «потомок» решает задачу лучше «родителя», отбрасывается «родитель», если хуже — отвергается «потомок», и путем очередной мутации «родителя» производится новый «потомок». Количество полученных «взысканий» определяет жизнеспособность подпрограммы: если подпрограмма слишком часто подвергается взысканиям и в эволюции отстает от других, она исключается. Схема эволюционной программы показана на рис. 24.

Рис. 24. Эволюционная программа совершенствования

Предполагается, что при наличии объемной исходной программы с помощью эволюции может быть «выведена» программа, сколь угодно полно учитывающая предшествующий опыт и способная усовершенствоваться. Принципиальных ограничений здесь нет, и процесс эволюции может протекать довольно быстро. [ Л. Фогeль, А. Оуэнс, М. Уолш. Искусственный интеллект и аволюционное моделирование. М., «Мир», 1969.]

Нормальная система оценки результатов, направляющая процесс эволюции программы, не может считаться достатоным стимулом для совершенствования. Здесь, как и ранее, мы сталкиваемся с одним и тем же фактом: машинная программа может быть, достаточно хороша, но выдающихся решений от нее ожидать не приходится. В этом отношении эволюционная программа уступает эвристической.

Однако эволюционное моделирование более свободно от исходных ограничений. Это покупается ценой большого удельного веса случайности. Кроме того, для эволюционной модели необходим точный и чувствительный критерий оценки каждого «потомка». Критерий полностью определен исходными представлениями, что кладет предел совершенству программы. По существу, оба направления связаны методом решения, от которого они не могут отойти ни путем самообучения, ни путем эволюции.

Человек очень часто прибегает к эволюционному методу при подготовке решения. Весь процесс моделирования протекает мысленно. На ряде примеров можно проследить последовательную эволюцию исходного плана, часто очень простого по замыслу, к новому, оригинальному и подробному. На процесс эволюции влияет дополнительная информация. Е. Тарле считает, что Наполеон заранее не вырабатывал подробных планов кампаний, а «... намечал лишь... главные конкретные цели... В самом походе... ежедневно, а иногда ежечасно он менял свои диспозиции, сообразуясь не только со своими намеченными целями, но и с обстановкой». И далее: «Наполеон выслушивал всех, от кого мог надеяться получить дельное указание, но решал сам. «Выиграл сражение не тот, кто дал хороший совет, а тот, кто взял на себя ответственность за его выполнение и приказал выполнить»,— говаривал он. Среди множества мнений, которые выслушивает главнокомандующий, часто может случиться и одно правильное, но нужно уметь его выбрать и использовать». [Е. Тарле. Наполеон. М., ОГИЗ, 1941.]

Мы еще обратимся к вопросам коллективной работы над оперативным решением; сейчас нам важно отметить, что чужое мнение может быть фактором, направляющим эволюцию.

В.В.Дружинин, Д.С.Конторов

Следующая страница: 5-4-1. Типы оперативных задач