Ar Čarlzas Darvinas gali nugalėti Michaelį Šumacherį?Ar evoliucijos teorija negalėtų padėti Formulės 1 lenktynėse dalyvaujančioms komandoms pagaliau nugalėti iki šiol nepralenkiamu atrodantį Michaelį Šumacherį? Londono University College mokslininkai mano kad taip. Peteris Bentley ir Krzysztofas Wlochas panaudojo genetinius algoritmus - programas, mėgdžiojančias evoliuciją stimuliuojančią atranką - ir "išvedė" geriausią lenktyninių automobilių suderinimo rinkinį. Pasitelkę šią techniką jie sugebėjo ratą įveikti sekunde geriau nei ekspertas. Genetiniai algoritmai mėgdžioja evoliucijos principus ir taip ieško problemos sprendinio. Yra patikrinamas potencialių sprendinių gyvybingumas; geriausieji yra kryžminami ir mutuojami. Netinkami kitos kartos egzemplioriai yra pašalinami, taip modeliuojant natūralią atranką, o paliekami tik labiausiai vykę sprendinių variantai. Deja Bentley ir Wlochas negalėjo naudoti tikrų lenktyninių automobilių, todėl jiems teko pasitenkinti virtuliais kompiuterinio žaidimo "Formula One Challenge" automobiliais. Žaidimas leidžia dalyviams pasirinkti 68 automobilio darbą įtakojančių kintamųjų: maksimalias apsukas, pavarų skaičių, slėgį padangose, pakabos slopinimą ir t.t. Todėl mokslininkai yra įsitikinę, kad jų algoritmas puikiausiai tiks ir realioms Formulės lenktynėms. Grupė pradėjo nuo atsitiktinai pasirinkto parametrų rinkinių ir išbandė juos dviejose virtualiose lenktynių trasose. Geriausieji 40 proc. rinkinių buvo maišomi tarpusavyje ir į juos įvedami atsitiktiniai pokyčiai (mutacijos). Šitaip buvo gaunama nauja parametrų rinkinių karta; kai kurie rinkiniai leido automobiliams trasa judėti greičiau nei jie judėjo iki tol. Galiausiai, jų sistema gavo tokias parametrų konfigūracijas, kurios reguliariai gerino trasos rekordus. Bentley sako, kad metodas būtų netgi efektyvesnis, jei į jį būtų realiame laike įvedami telemetrijos būdu gauti automobilių techniniai parametrai. Tuomet šalia trasos esantys kompiuteriai, naudodami genetinius algoritmus pasakytų kaip tiksliai paderinti parametrus automobilio sustojimų metu. Genetiniai algoritmai jau dabar naudojami F1 komandų kuriant įvairaus skaičiaus sustojimų strategijas |
|