ข้อควรระวังในการใช้ Genetic Algorithm Optimization

ในพวกงานวิจัยหรือการนำเสนองานของสถาปนิกมักจะพูดถึงมันว่า Genetic Algorithm Optimization โดยเป็นการหา Design Solution ที่น่าจะดีที่สุด แต่เครื่องมือที่ใช้งานง่ายก็มาพร้อมกับการถูกนำไปใช้แบบผิดๆ และสร้างความเข้าใจผิดให้กับคนอื่นๆ

ความผิดที่เจอบ่อยที่สุด 1) คือใช้งานกับการ Random ซึ่งมันไม่เหมาะสม เพราะว่ากระบวนการทำ Optimization ของ Genetic Algorithm ต้องการ Trend ของ Fitness เพื่อหาว่าจุด Optimal อยู่ที่ไหน ถ้ามัน Random มันก็ไม่มี Trend อะไรให้จับ มันไม่เหมาะสมที่จะใช้เครื่องมือนี้

ความผิดอีกอย่างที่มักเจอคือ 2) มีความเป็นไปได้มากเกินไป และ Population น้อยเกินไป มันทำให้ไม่เกิดการกระจายตัวของความเป็นไปได้ ซึ่งจุดนี้ต้องดูหลายเรื่อง เช่น กำลังคำนวณของคอมพิวเตอร์ของเรา เวลาที่เรามี เวลาที่ใช้คำนวณ เพื่อออกแบบกระบวนการให้เหมาะสมกับข้อจำกัดที่เรามี และยังพอหาคำตอบของคำถามได้อยู่

ในข้อ 1 แก้ได้ด้วยการทำความเข้าใจ Parameter แต่ละตัวก่อนว่ามันให้ผลประมาณไหน คร่าวๆ เพื่อให้มั่นใจว่ามันมี Trend เกิดขึ้นได้

สำหรับข้อ 2 อันนี้ต้องออกแบบกระบวนการให้สอดคล้องกับบริบททั้งเวลาที่มี และความเป็นไปได้ที่มี

ในวีดีโอตัวอย่างเป็น Exercise ที่ผมใช้อบรม โดยจำลองการหาองศาการหมุนอาคารในแต่ละชั้นให้ได้มุมมองที่มากที่สุด