Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Эволюционные вычисления

Генетический алгоритм, составляющий основу эволюционных вычислений, – это эвристический алгоритм поиска, используемый для решения задач оптимизации и моделирования путем последовательного подбора, комбинирования и вариации искомых параметров с использованием механизмов, напоминающих биологическую эволюцию. Сущность алгоритма состоит в следующем. Задача кодируется таким образом, чтобы ее решение могло быть представлено в виде вектора (такой вектор называется хромосомой). Случайным образом создается некоторое количество начальных векторов (начальная популяция). Они оцениваются с использованием т.н. функции приспособленности, в результате чего каждому вектору присваивается определенное значение (приспособленность), которое определяет вероятность выживания организма, представленного данным вектором. После этого с использованием полученных значений приспособленности выбираются вектора (селекция), допущенный к скрещиванию. К этим векторам применяются т.н. генетические операторы (в большинстве случаев – скрещивание и мутация), создавая таким образом следующее поколение. Особи следующего поколения также оцениваются, затем производится селекция, применяются генетические операторы и т.д.

Так моделируется эволюционный процесс, продолжающийся несколько жизненных циклов (поколений), пока не будет выполнен критерий останова алгоритма.

Генетические алгоримы служат, главным образом, для поиска решений в очень больших, сложных пространствах поиска, и применяются для решения следующих задач:

• Оптимизация функций

• Разнообразные задачи на графах (задача коммивояжера, раскраска,

нахождение паросочетаний)

• Настройка и обучение нейронной сети

• Задачи компоновки

• Составление расписаний

• Игровые стратегии

• Аппроксимация функций

• Искусственная жизнь

• Биоинформатика

<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Нечеткие системы | Условия достижения интеллектуальности
Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-01-03; Просмотров: 487; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.011 сек.