Технологии интеллектуального анализа данных : учебное пособие

198 3.8. Эволюционные методы анализа данных Эволюционное моделирование можно определить, как вос- произведение процесса естественной эволюции с помощью специ- альных компьютерных программ, в которые заложены такие фак- торы, как наследственная изменчивость, борьба за существование и естественный отбор. Основными методами эволюционного моделирования явля- ются генетические алгоритмы, используемые для решения разно- образных комбинаторных задач и задач оптимизации. Лежащая в основе генетических алгоритмов идея оказалась плодотворной и для задач интеллектуального анализа данных. Она заключается в следующем. Пусть записи изучаемой базы данных включают очень большое количество полей. Причем нет никакой априорной информации о том, какие поля и в каком сочетании влияют на за- висимую переменную. Использовать те или иные методы, изучаю- щие одиночные, парные, тройные и т.д. влияния очень тяжело, по- скольку если независимых переменных много, возникает проблема комбинаторного взрыва – экспоненциального роста числа возмож- ных комбинаций. В этом случае предлагается альтернативный под- ход, получивший название генетических алгоритмов. Само название метода подчеркивает аналогию этого метода с процессом эволюции и естественного отбора в природе. Первона- чально цель исследований, начатых в Мичиганском университете в 1975 году Джоном Холландом, формулировалась во-первых, как строгое объяснение процессов приспособляемости, имеющих место в природе, во-вторых, как создание искусственных систем, модели- рующих основные принципы функционирования естественных систем. Центральной темой исследований генетических алгоритмов явился принцип устойчивости – приспособляемости. Действитель-