Вадим Шмаль - Применения элементов искусственного интеллекта на транспорте и в логистике

Хотя вероятностные мутации сложнее детерминированных мутаций, они быстрее, потому что нет риска сбоя. Алгоритм вероятностной мутации, в отличие от детерминированных мутаций, может представлять ситуации, когда наблюдаемая вероятность мутации неизвестна. Однако, в отличие от алгоритма вероятностной мутации, в реальном генетическом алгоритме необходимо указать параметры.

На практике вероятностные мутации могут быть полезными, если наблюдаемая вероятность каждой мутации неизвестна. Сложность выполнения вероятностных мутаций увеличивается по мере того, как генерируется больше мутаций и чем выше вероятность каждой мутации. Из-за этого вероятностные мутации имеют то преимущество, что они более полезны в ситуациях, когда мутации происходят часто, а не только в разовых ситуациях. Поскольку вероятностные мутации, как правило, протекают очень медленно и имеют высокую вероятность неудачи, вероятностные мутации могут быть полезны только для систем, которые могут подвергаться очень высокой скорости мутации.

Также существует множество гибридных мутационных / генетических алгоритмов, которые способны генерировать детерминированные или вероятностные мутации. Некоторые варианты генетических алгоритмов использовались для создания музыки для композиторов с использованием генетического алгоритма.

Вдохновленные общей техникой, Харальд Хельфготт и Альберто О. Динеи разработали алгоритм под названием MUSICA, который генерирует музыку из последовательностей первого, второго и третьего байтов песни. Их алгоритм генерирует музыку из композиции расширенного аккорда из шести частей. Их алгоритм производит последовательность байтовых значений для каждого элемента расширенного аккорда, и начальное значение может быть либо первым байтом, либо вторым байтом.

В апреле 2012 года исследователи из Гарвардского университета опубликовали исследование «Эффективный дизайн музыкального генома с гарантированным качеством», в котором описывается подход с использованием генетического алгоритма для создания музыкальных произведений.

Компьютерный ученый Мартин Ваттенберг предложил доказательство концепции инструмента на основе генетического алгоритма, способного не только создавать музыкальные исполнения, но и сочинять их. Его инструмент вместо того, чтобы случайным образом изменять элементы исполнения, сохранял бы определенные аналогичные элементы постоянными. Он будет выполнять как «традиционную» музыкальную игру, так и «гармонизирующую» функцию. Инструмент Ваттенберга был бы более точным, и можно было бы составить одну и ту же пьесу с помощью множества различных генеративных алгоритмов, каждый с разными эффектами. Технология, которая производит инструменты, станет доступной для музыкантов, что позволит им ввести музыкальную фразу в инструмент и заставить его сыграть законченную исполнительскую версию.

Подобно современной электронной музыке, инструменты, которые генерируют музыку, также могут использоваться для управления светом, звуком, видео или дисплеями.

В 1993 году два ученых из Университета Миннесоты разработали программный пакет под названием Choir Designer, чтобы помочь исследователям разрабатывать партитуры для электронных музыкальных инструментов. С помощью этого пакета пользователь создает полностью детальные дизайнерские планы возможных электронных музыкальных инструментов. Программное обеспечение позволяет пользователю вводить набор музыкальных параметров в документ в виде папки, называемый шаблоном дизайна, а затем использовать музыкальную программу для создания полных, подробных, трехмерных дизайнов для инструмента и его частей. Данные для шаблонов дизайна создаются программным обеспечением Choir Designer в биологической манере с использованием генетических алгоритмов. Один шаблон может содержать данные из программы для написания музыки Propellerheads Reason, цифрового звукового редактора Audacity, а также обычные компьютерные данные. В одном шаблоне, например, параметр уровня звукового давления (SPL) может быть изменен для создания второго, другого звука. На сегодняшний день ни один электронный инструмент не был создан с использованием шаблона дизайна, хотя теоретически они могли бы быть такими.

В искусственном интеллекте генетическое программирование (GP) – это метод развития программ путем модификации их с помощью ДНК и модификации с помощью различных белков и молекул. GP был разработан Джоном Л. Хеннесси в Университете Карнеги-Меллона в 1989 году и выпущен как программное обеспечение с открытым исходным кодом в 1995 году. Самая популярная реализация – CUDA, созданная Эндрю Карпом и Беном Шоу из Массачусетского технологического института.