Генетические алгоритмы широко используются, когда требуется узнать направление эволюционного развития набора объектов. Алгоритм может помочь понять, достижим ли тот идеальный объект, который задает пользователь, и что следует предпринять с текущими объектами (сотрудниками, продуктами, поставщиками, остатками товара...), чтобы приблизиться к этому идеалу.

Суть алгоритма очень проста. Каждый объект с набором характеристик воспринимается как хромосома, или, если хотите, ДНК с набором генов. После запуска алгоритма над объектами производятся простые операции - скрещивания, мутации, перестановки генов, "болезни" и т.д. Если пользоваться аналогией со стаей или популяцией в природе, то набор объектов подвергается самой настоящей эволюции, причем - нацеленной на заданный идеал.

В ходе эволюции стаи некоторые признаки усиливаются (доминантные), некоторые ослабевают (рецессивные), появляются лидеры и аутсайдеры. Происходит постепенная хаотическая эволюция по направлению к идеалу, учитывающая непредсказуемые внешние факторы. Именно в этом ключевое отличие генетического алгоритма от прочих разделов Data Mining.

После завершения работы генетического алгоритма в С.М.А.Р.Т. пользователь имеет возможность получить реально достижимый идеальный объект и понять:

• Является ли искомый идеал в принципе достижимым;
• Какие исходные объекты стоят к нему ближе всего;
• Какие признаки объектов являются значащими, а какими можно пренебречь;
• Как набор "потомков" отличается от "родителей" и, таким образом -
• Какие действия следует совершить над "родителями", чтобы быстрее достичь идеала.

Применения генетического алгоритма на практике могут быть очень разнообразны. Например, можно в качестве объектов задать ... сотрудников, а в качестве "генов" - их характеристики (оклад, объем продаж, квалификация, образование, тренинги, пол, количество звонков в месяц, наличие персонального водителя и т.д.). Вы можете их подвергнуть беспорядочному спариванию с небольшой вероятностью болезней и мутаций - ведь это моделирование реальной ситуации!

Получив на выходе идеального сотрудника, можно оценить, какие исходные характеристики являются доминирующими, а какие, наоборот, изменились сильнее всего. Таким образом, генетика в С.М.А.Р.Т. поможет Вам улучшить кадровую политику!

Интересно, а что получится, если проанализировать владельцев компаний..?