Genetische Algorithmen (GAs) sind eine Klasse von Optimierungsalgorithmen, die sich an Prinzipien der biologischen Evolution orientieren. Sie sind besonders nützlich für Problemlösungen in der Künstlichen Intelligenz (KI) und dem KI-Testing, insbesondere bei der Optimierung von neuronalen Netzwerken, Regelwerken und der Erkundung von Suchräumen mit hoher Dimensionalität.
Grundlagen genetischer Algorithmen
Der genetische Algorithmus basiert auf den Grundkonzepten der Evolution: Selektion, Mutation und Rekombination. Ein GA beginnt mit einer Population von Kandidatenlösungen (Individuen), die man durch wiederholte Anwendung dieser Operatoren optimiert.
- Initialisierung: Generierung einer zufälligen Menge von Individuen (Lösungen).
- Fitness-Bewertung: Bewertung jedes Individuums anhand einer Fitness-Funktion.
- Selektion: Auswahl der besten Individuen zur Reproduktion.
- Rekombination (Crossover): Neue Individuen entstehen durch den Austausch von Genen zwischen zwei Eltern.
- Mutation: Kleine zufällige Änderungen werden in die Nachkommen eingebracht.
- Iteration: Die Population wird fortlaufend weiterentwickelt, bis ein Abbruchkriterium erfüllt ist.
Mathematische Modellierung
Die Fitness-Funktion $$ f(x) $$ bewertet, wie gut eine Lösung $$ x $$ zur gegebenen Problemstellung passt. Ein einfaches Modell der Selektion basiert auf dem Roulett-Rad-Verfahren, bei dem man ein Individuum mit einer Wahrscheinlichkeit $$ P(x_i) $$ wählt:
$$ P(x_i) = \frac{f(x_i)}{\sum_{j=1}^{N} f(x_j)} $$
Hierbei ist $$ N $$ die Anzahl der Individuen in der Population. Das Crossover kann durch eine Einpunkt- oder Mehrpunkt-Rekombination dargestellt werden. Eine typische Mutation erfolgt mit einer kleinen Wahrscheinlichkeit $$ p_m $$:
$$ x_i‘ = x_i + \epsilon, \quad \epsilon \sim \mathcal{N}(0, \sigma^2) $$
Anwendung in der KI und KI-Testing
In der KI werden GAs zur Hyperparameter-Optimierung von Modellen, zur Evolution neuronaler Architekturen und zur Generierung robuster Testfälle eingesetzt. Besonders im KI-Testing ermöglichen sie das Finden von adversarialen Beispielen oder schwer zu entdeckenden Fehlerzuständen.
Ein konkretes Beispiel ist die automatische Generierung von Testdaten für neuronale Netzwerke, bei der man GAs zur Maximierung der Fehlerrate verwendet. Dabei definiert man die Fitness-Funktion so, dass sie Testfälle begünstigt, die das Modell fehlklassifiziert.
Fazit
Genetische Algorithmen sind ein mächtiges Werkzeug zur Lösung komplexer Optimierungsprobleme in der KI und im KI-Testing. Ihre stochastische Natur ermöglicht es ihnen auch in hochdimensionalen oder nicht-differenzierbaren Suchräumen effektive Ergebnisse zu liefern. Sie bleiben daher ein wichtiger Bestandteil moderner KI-Methoden und Teststrategien.