Еволюційне моделювання використовує ознаки теорії Дарвіна для побудови інтелектуальних систем (методи групового обліку, генетичні алгоритми). Є частиною більш великої галузі штучного інтелекту — обчислювального інтелекту.
Загальний опис
Всі роботи у цій галузі можна звести до трьох груп. У першій виявляться моделі походження молекулярно генетичних систем обробки інформації, в другій — моделі, що характеризують загальні закономірності еволюційних процесів, а в третьому — аналіз моделей штучної «еволюції» з метою застосування методу еволюційного пошуку до практичних завдань оптимізації.
На початку 70 х років XX ст. лауреат Нобелівської премії М. Ейген здійснив вражаючу спробу побудови моделей виникнення в ранній біосфері Землі молекулярно генетичних систем обробки інформації. Найбільш відома з них — модель «квазівидів», що описує просту еволюцію полінуклеотидних (інформаційних) послідовностей. Слідом за Ейгеном в 1980 р. новосибірськими вченими В. Ратнером і В. Шаміним було запропоновано модель «сайзерів».
У моделі квазівидів розглядається поетапна еволюція популяції інформаційних послідовностей (векторів), компоненти яких набувають невелике число дискретних значень. Пристосованість «особин» в моделях задається як функції векторів. На кожному етапі відбувається відбір особин до популяції наступного покоління з імовірностями, пропорційними їх пристосованості, а також мутації особин — випадкові рівноімовірні заміни компонентів векторів.
Модель сайзерів в простому випадку розглядає систему з трьох типів макромолекул: полінуклеотидної матриці і ферментів трансляції і реплікації, кодованих цієї матрицею. Полінуклеотидна матриця — це як би запам'ятовуючий пристрій, в якому зберігається інформація про функціональні одиниці сайзера — ферменти. Фермент трансляції забезпечує «виготовлення» довільного ферменту по записаній в матриці інформації. Фермент реплікації забезпечує копіювання полінуклеотидної матриці. Сайзер достатній для самовідтворення. Включаючи в схему сайзера додаткові ферменти, які кодуються полінуклеотидною матрицею, можна забезпечити сайзер будь-якими властивостями, наприклад властивістю регулювання синтезу певних ферментів і адаптації до змін зовнішнього середовища.
До початку 50-х років XX ст. в науці сформувалася синтетична теорія еволюції, заснована на об'єднанні генетики і дарвінівського вчення про природний добір. цієї теорії добре розроблені, проте вони практично не стосуються аналізу еволюції інформаційних систем біологічних організмів. Однак у наступні десятиліття з'явилися моделі, що досліджують молекулярно генетичні аспекти еволюції.
Японський вчений М. Кімура, наприклад розробив теорію нейтральності, згідно з якою на молекулярному рівні більшість мутацій виявляються нейтральними, а один з найбільш важливих механізмів появи нової генетичної інформації полягає в дублікації вже наявних генів і подальшої модифікації одного з дубльованих ділянок. В працях московських вчених Д. і Н. Чернавських дано оцінку ймовірності випадкового формування нового біологічно значущого білка (кодованого ДНК) з урахуванням того, що в білку є активний центр, в якому заміни амінокислот практично неприпустимі, і ділянки, властивості яких не сильно змінюються при багатьох амінокислотних замінах. Отримана оцінка вказує на те, що випадкове формування білка було цілком імовірно в процесі еволюції.
У надзвичайно цікавих роботах С. Кауфмана з співробітниками з Пенсільванського університету досліджується еволюція автоматів, що складаються із з'єднаних між собою логічних елементів. Окремий автомат можна розглядати як модель молекулярно генетичної системи управління живої клітини, причому кожен логічний елемент інтерпретується як регулятор синтезу певного ферменту. Моделі Кауфмана дозволяють зробити ряд прогнозів щодо «програм» життєдіяльності клітини. Зокрема, продемонстровано, що для одночасного забезпечення стійкості і гнучкості програми число входів логічних елементів має бути обмежене певним інтервалом, а саме складати величину приблизно рівну 2-3.
Узгодженість і ефективність роботи елементів біологічних організмів наводить на думку: а чи можна використовувати принципи біологічної еволюції для оптимізації практично важливих для людини систем? Одна з перших схем еволюційної оптимізації була запропонована в 60-ті роки XX ст. Л. Фогелем, А. Оуенсом і М. Уолшем; ефективність цієї схеми на практиці було продемонстровано І. Букатовою з Москви. Також останнім часом проявляється великий інтерес до дослідження та використання генетичного алгоритму, запропонованого Дж. Холландом з Мічиганського університету. Цей генетичний алгоритм призначений для вирішення задач комбінаторної оптимізації, тобто оптимізації структур, що задаються векторами, компоненти яких набувають дискретні значення. Схема генетичного алгоритму практично збігається з такою в моделі квазівидів, за винятком того, що в генетичному алгоритмі механізм мінливості крім точкових мутацій включає в себе — схрещування структур. Генетичний алгоритм природно «вписується» в паралельну багатопроцесорну обчислювальну архітектуру: кожній «особині» популяції можна поставити у відповідність окремий процесор, тому можлива побудова спеціалізованих комп'ютерів, ефективно реалізують генетичний алгоритм.
Див. також
Література
- Алтухов Ю. П. Молекулярная эволюция популяций // Молекулярные механизмы генетических процессов. М.: Наука, 1985. С. 100—131.
- Волькенштейн М. В. Сущность биологической эволюции // Успехи физ. наук. 1984. Т. 143, № 3. С. 429—466.
- Воронцов Н. Н. Адаптивность и нейтрализм в эволюции // Экологическая генетика и эволюция. Кишинев: Штиинца, 1987. С. 74–102.
- Голубовский М. Д. Некоторые аспекты взаимодействия генетики и теории эволюции // Методологические и философские проблемы биологии. Новосибирск: Наука, 1981. С. 69-92.
- Дубинин Н. П. Синтетическая теория эволюции // Экологическая генетика и эволюция. Кишинев: Штиинца, 1987. С. 7—49.
- Камшилов М. М. Преобразование информации в ходе эволюции. М.: Знание, 1974а. 64 с.
- Красилов В. А. Предисловие // Эволюционные исследования: Макроэволюция / В. А. Красилов. Владивосток, 1984а. С. 3.
- Красилов В. А. Теория эволюции: необходимость нового синтеза // Там же. 1984б. С. 4-12.
- Любищев А. А. О постулатах современного селектогенеза // Проблемы эволюции. Новосибирск: Наука, 1973. Т. 3. С. 31-56.
- Медников Б. М. Исследование эволюции генома // Развитие эволюционной теории в СССР. Л.: Наука, 1983. С. 449—464.
- Мейен С. В. Будущее эволюционной теории — продолжение синтеза // Методологические проблемы эволюционной теории. Тарту: АН ЭССР, 1984. С. 173—175.
- Мирзоян Э. Н. Стратегия эволюционного синтеза // Бюл. МОИП Отд биол 1986. Т. 91, № 2. С. 3-15.
- Оно С. Генетические механизмы прогрессивной эволюции. М.: Мир, 1973. 228 с.
- Пригожин И., Стенгерс И. Порядок из хаоса: Новый диалог человека с природой. М.: Прогресс. 1986. 432 с.
- Тимофеев-Ресовский Н. В., Яблоков А. В. Микроэволюция: Элементарные явления, материал и факторы эволюционного процесса. М.: Знание, 1974. 64 с.
- Чураев Р. Н. Гипотеза об эпигене // Исследования по математической генетике. Новосибирск: Ин-т цитологии и генетики СО АН СССР, 1975 С. 77-92.
- Fogel L.J. Intelligence through Simulated Evolution: Forty Years of Evolutionary Programming. — John Wiley, 1999.
Ресурси Інтернету
- Eiben A.E., Smith J.E. (2003). Introduction to Evolutionary Computing [ 3 вересня 2012 у Wayback Machine.], Springer [ 20 липня 2003 у Wayback Machine.].
- Букатова И. Л. Целостно-эволюционная интеллектуализация: формирование интеллектуальных метатехнологий [1][недоступне посилання з липня 2019]
Примітки
- Эйген М., Шустер П. Гиперцикл. Принципы организации макромолекул / Пер. с англ. под ред. М. В. Волькенштейна и Д. С. Чернавского. — М.: Мир, 1982. — 270 с.
- Ратнер В. А., Шамин В. В. Сайзеры: моделирование фундаментальных особенностей молекулярно-биологической организации. Соответствие общих свойств и конструктивных особенностей коллективов макромолекул // Журн. общ. биологии. — 1983. — Т.44. №. 1. — С. 51-61.
- Kimura M. The neutral theory of molecular evolution and the world view of the neutralists // Genome. — 1989. — Т. 31. — С. 24-31.
- Назаров В. И. Эволюция не по Дарвину: Смена эволюционной модели. — М.: Изд-во ЛКИ, 2007. — 520 с.
- Математические модели исторической демографии (Как хаос на микроуровне порождает предсказуемую динамику на макроуровне?) [ 25 січня 2007 у Wayback Machine.] // Обществ/ науки и современность. — 2005. — № 5. — С. 140—154 (в соавт).
- Kauffman S. Origins of Order: Self-Organization and Selection in Evolution. — Oxford Univ. Press, 1993. — Technical monograph.
- Fogel L.J., Owens A.J., Walsh M.J. Artificial Intelligence through Simulated Evolution. — John Wiley, 1966.
- Букатова И. Л., Макрусев В. В. Теория целостно-эволюционной интеллектуализации социальных систем. — М.: МИГКУ, 2004. — 125 с.
- «Can There Be A Unified Theory of Complex Adaptive Systems?» // Harold J. Morowitz, Jerome L. Singer, editors. — The Mind, The Brain, and Complex Adaptive Systems. — Addison-Wesley, 1995
Вікіпедія, Українська, Україна, книга, книги, бібліотека, стаття, читати, завантажити, безкоштовно, безкоштовно завантажити, mp3, відео, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, малюнок, музика, пісня, фільм, книга, гра, ігри, мобільний, телефон, android, ios, apple, мобільний телефон, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, ПК, web, Інтернет
Evolyucijne modelyuvannya vikoristovuye oznaki teoriyi Darvina dlya pobudovi intelektualnih sistem metodi grupovogo obliku genetichni algoritmi Ye chastinoyu bilsh velikoyi galuzi shtuchnogo intelektu obchislyuvalnogo intelektu Zagalnij opisVsi roboti u cij galuzi mozhna zvesti do troh grup U pershij viyavlyatsya modeli pohodzhennya molekulyarno genetichnih sistem obrobki informaciyi v drugij modeli sho harakterizuyut zagalni zakonomirnosti evolyucijnih procesiv a v tretomu analiz modelej shtuchnoyi evolyuciyi z metoyu zastosuvannya metodu evolyucijnogo poshuku do praktichnih zavdan optimizaciyi Na pochatku 70 h rokiv XX st laureat Nobelivskoyi premiyi M Ejgen zdijsniv vrazhayuchu sprobu pobudovi modelej viniknennya v rannij biosferi Zemli molekulyarno genetichnih sistem obrobki informaciyi Najbilsh vidoma z nih model kvazividiv sho opisuye prostu evolyuciyu polinukleotidnih informacijnih poslidovnostej Slidom za Ejgenom v 1980 r novosibirskimi vchenimi V Ratnerom i V Shaminim bulo zaproponovano model sajzeriv U modeli kvazividiv rozglyadayetsya poetapna evolyuciya populyaciyi informacijnih poslidovnostej vektoriv komponenti yakih nabuvayut nevelike chislo diskretnih znachen Pristosovanist osobin v modelyah zadayetsya yak funkciyi vektoriv Na kozhnomu etapi vidbuvayetsya vidbir osobin do populyaciyi nastupnogo pokolinnya z imovirnostyami proporcijnimi yih pristosovanosti a takozh mutaciyi osobin vipadkovi rivnoimovirni zamini komponentiv vektoriv Model sajzeriv v prostomu vipadku rozglyadaye sistemu z troh tipiv makromolekul polinukleotidnoyi matrici i fermentiv translyaciyi i replikaciyi kodovanih ciyeyi matriceyu Polinukleotidna matricya ce yak bi zapam yatovuyuchij pristrij v yakomu zberigayetsya informaciya pro funkcionalni odinici sajzera fermenti Ferment translyaciyi zabezpechuye vigotovlennya dovilnogo fermentu po zapisanij v matrici informaciyi Ferment replikaciyi zabezpechuye kopiyuvannya polinukleotidnoyi matrici Sajzer dostatnij dlya samovidtvorennya Vklyuchayuchi v shemu sajzera dodatkovi fermenti yaki koduyutsya polinukleotidnoyu matriceyu mozhna zabezpechiti sajzer bud yakimi vlastivostyami napriklad vlastivistyu regulyuvannya sintezu pevnih fermentiv i adaptaciyi do zmin zovnishnogo seredovisha Do pochatku 50 h rokiv XX st v nauci sformuvalasya sintetichna teoriya evolyuciyi zasnovana na ob yednanni genetiki i darvinivskogo vchennya pro prirodnij dobir ciyeyi teoriyi dobre rozrobleni prote voni praktichno ne stosuyutsya analizu evolyuciyi informacijnih sistem biologichnih organizmiv Odnak u nastupni desyatilittya z yavilisya modeli sho doslidzhuyut molekulyarno genetichni aspekti evolyuciyi Yaponskij vchenij M Kimura napriklad rozrobiv teoriyu nejtralnosti zgidno z yakoyu na molekulyarnomu rivni bilshist mutacij viyavlyayutsya nejtralnimi a odin z najbilsh vazhlivih mehanizmiv poyavi novoyi genetichnoyi informaciyi polyagaye v dublikaciyi vzhe nayavnih geniv i podalshoyi modifikaciyi odnogo z dublovanih dilyanok V pracyah moskovskih vchenih D i N Chernavskih dano ocinku jmovirnosti vipadkovogo formuvannya novogo biologichno znachushogo bilka kodovanogo DNK z urahuvannyam togo sho v bilku ye aktivnij centr v yakomu zamini aminokislot praktichno nepripustimi i dilyanki vlastivosti yakih ne silno zminyuyutsya pri bagatoh aminokislotnih zaminah Otrimana ocinka vkazuye na te sho vipadkove formuvannya bilka bulo cilkom imovirno v procesi evolyuciyi U nadzvichajno cikavih robotah S Kaufmana z spivrobitnikami z Pensilvanskogo universitetu doslidzhuyetsya evolyuciya avtomativ sho skladayutsya iz z yednanih mizh soboyu logichnih elementiv Okremij avtomat mozhna rozglyadati yak model molekulyarno genetichnoyi sistemi upravlinnya zhivoyi klitini prichomu kozhen logichnij element interpretuyetsya yak regulyator sintezu pevnogo fermentu Modeli Kaufmana dozvolyayut zrobiti ryad prognoziv shodo program zhittyediyalnosti klitini Zokrema prodemonstrovano sho dlya odnochasnogo zabezpechennya stijkosti i gnuchkosti programi chislo vhodiv logichnih elementiv maye buti obmezhene pevnim intervalom a same skladati velichinu priblizno rivnu 2 3 Uzgodzhenist i efektivnist roboti elementiv biologichnih organizmiv navodit na dumku a chi mozhna vikoristovuvati principi biologichnoyi evolyuciyi dlya optimizaciyi praktichno vazhlivih dlya lyudini sistem Odna z pershih shem evolyucijnoyi optimizaciyi bula zaproponovana v 60 ti roki XX st L Fogelem A Ouensom i M Uolshem efektivnist ciyeyi shemi na praktici bulo prodemonstrovano I Bukatovoyu z Moskvi Takozh ostannim chasom proyavlyayetsya velikij interes do doslidzhennya ta vikoristannya genetichnogo algoritmu zaproponovanogo Dzh Hollandom z Michiganskogo universitetu Cej genetichnij algoritm priznachenij dlya virishennya zadach kombinatornoyi optimizaciyi tobto optimizaciyi struktur sho zadayutsya vektorami komponenti yakih nabuvayut diskretni znachennya Shema genetichnogo algoritmu praktichno zbigayetsya z takoyu v modeli kvazividiv za vinyatkom togo sho v genetichnomu algoritmi mehanizm minlivosti krim tochkovih mutacij vklyuchaye v sebe shreshuvannya struktur Genetichnij algoritm prirodno vpisuyetsya v paralelnu bagatoprocesornu obchislyuvalnu arhitekturu kozhnij osobini populyaciyi mozhna postaviti u vidpovidnist okremij procesor tomu mozhliva pobudova specializovanih komp yuteriv efektivno realizuyut genetichnij algoritm Div takozhEvolyuciya Programuvannya Evolyucijne programuvannya Naukove modelyuvannya Dokazi evolyuciyi Evolyucijnij algoritm Shtuchne zhittya Cifrovij organizmLiteraturaAltuhov Yu P Molekulyarnaya evolyuciya populyacij Molekulyarnye mehanizmy geneticheskih processov M Nauka 1985 S 100 131 Volkenshtejn M V Sushnost biologicheskoj evolyucii Uspehi fiz nauk 1984 T 143 3 S 429 466 Voroncov N N Adaptivnost i nejtralizm v evolyucii Ekologicheskaya genetika i evolyuciya Kishinev Shtiinca 1987 S 74 102 Golubovskij M D Nekotorye aspekty vzaimodejstviya genetiki i teorii evolyucii Metodologicheskie i filosofskie problemy biologii Novosibirsk Nauka 1981 S 69 92 Dubinin N P Sinteticheskaya teoriya evolyucii Ekologicheskaya genetika i evolyuciya Kishinev Shtiinca 1987 S 7 49 Kamshilov M M Preobrazovanie informacii v hode evolyucii M Znanie 1974a 64 s Krasilov V A Predislovie Evolyucionnye issledovaniya Makroevolyuciya V A Krasilov Vladivostok 1984a S 3 Krasilov V A Teoriya evolyucii neobhodimost novogo sinteza Tam zhe 1984b S 4 12 Lyubishev A A O postulatah sovremennogo selektogeneza Problemy evolyucii Novosibirsk Nauka 1973 T 3 S 31 56 Mednikov B M Issledovanie evolyucii genoma Razvitie evolyucionnoj teorii v SSSR L Nauka 1983 S 449 464 Mejen S V Budushee evolyucionnoj teorii prodolzhenie sinteza Metodologicheskie problemy evolyucionnoj teorii Tartu AN ESSR 1984 S 173 175 Mirzoyan E N Strategiya evolyucionnogo sinteza Byul MOIP Otd biol 1986 T 91 2 S 3 15 Ono S Geneticheskie mehanizmy progressivnoj evolyucii M Mir 1973 228 s Prigozhin I Stengers I Poryadok iz haosa Novyj dialog cheloveka s prirodoj M Progress 1986 432 s Timofeev Resovskij N V Yablokov A V Mikroevolyuciya Elementarnye yavleniya material i faktory evolyucionnogo processa M Znanie 1974 64 s Churaev R N Gipoteza ob epigene Issledovaniya po matematicheskoj genetike Novosibirsk In t citologii i genetiki SO AN SSSR 1975 S 77 92 Fogel L J Intelligence through Simulated Evolution Forty Years of Evolutionary Programming John Wiley 1999 Resursi InternetuEiben A E Smith J E 2003 Introduction to Evolutionary Computing 3 veresnya 2012 u Wayback Machine Springer 20 lipnya 2003 u Wayback Machine ISBN 3 540 40184 9 Bukatova I L Celostno evolyucionnaya intellektualizaciya formirovanie intellektualnyh metatehnologij 1 nedostupne posilannya z lipnya 2019 PrimitkiEjgen M Shuster P Gipercikl Principy organizacii makromolekul Per s angl pod red M V Volkenshtejna i D S Chernavskogo M Mir 1982 270 s Ratner V A Shamin V V Sajzery modelirovanie fundamentalnyh osobennostej molekulyarno biologicheskoj organizacii Sootvetstvie obshih svojstv i konstruktivnyh osobennostej kollektivov makromolekul Zhurn obsh biologii 1983 T 44 1 S 51 61 Kimura M The neutral theory of molecular evolution and the world view of the neutralists Genome 1989 T 31 S 24 31 Nazarov V I Evolyuciya ne po Darvinu Smena evolyucionnoj modeli M Izd vo LKI 2007 520 s Matematicheskie modeli istoricheskoj demografii Kak haos na mikrourovne porozhdaet predskazuemuyu dinamiku na makrourovne 25 sichnya 2007 u Wayback Machine Obshestv nauki i sovremennost 2005 5 S 140 154 v soavt Kauffman S Origins of Order Self Organization and Selection in Evolution Oxford Univ Press 1993 Technical monograph ISBN 0 19 507951 5 Fogel L J Owens A J Walsh M J Artificial Intelligence through Simulated Evolution John Wiley 1966 Bukatova I L Makrusev V V Teoriya celostno evolyucionnoj intellektualizacii socialnyh sistem M MIGKU 2004 125 s Can There Be A Unified Theory of Complex Adaptive Systems Harold J Morowitz Jerome L Singer editors The Mind The Brain and Complex Adaptive Systems Addison Wesley 1995