Съдържание
- Определение - Какво означава еволюционният алгоритъм?
- Въведение в Microsoft Azure и Microsoft Cloud | В това ръководство ще научите какво представлява компютърните изчисления и как Microsoft Azure може да ви помогне да мигрирате и стартирате бизнеса си от облака.
- Техопедия обяснява еволюционния алгоритъм
Определение - Какво означава еволюционният алгоритъм?
Еволюционният алгоритъм се счита за компонент на еволюционните изчисления в изкуствения интелект. Еволюционният алгоритъм функционира чрез процеса на селекция, при който се елиминират най-малко подходящите членове от съвкупността от популацията, докато пригодните членове могат да оцелеят и да продължат, докато не бъдат определени по-добри решения. С други думи, еволюционните алгоритми са компютърни приложения, които имитират биологични процеси с цел решаване на сложни проблеми. С течение на времето успешните членове се развиват, за да представят оптимизираното решение на проблема.
Въведение в Microsoft Azure и Microsoft Cloud | В това ръководство ще научите какво представлява компютърните изчисления и как Microsoft Azure може да ви помогне да мигрирате и стартирате бизнеса си от облака.
Техопедия обяснява еволюционния алгоритъм
Еволюционните алгоритми използват концепции в биологията като селекция, възпроизвеждане и мутация. Има три основни типа еволюционни алгоритми, а именно:
- Генетични алгоритми
- Еволюционно програмиране
- Еволюционни стратегии
За разлика от традиционните техники за оптимизация, еволюционните алгоритми зависят от случайното вземане на проби. Еволюционният алгоритъм има съвкупност от кандидатски решения, за разлика от класическите методи, които се опитват да поддържат едно най-добро решение. Има две предпоставки, свързани с еволюционните алгоритми:
- Решенията на кандидатите трябва да бъдат кодирани към проблема.
- Фитнес функция трябва да върне резултат между 1 и 100, така че еволюционните алгоритми да бъдат по-добре приложени към проблемите.
Има много предимства, свързани с еволюционните алгоритми. Едно от най-големите предимства се състои в увеличаването на гъвкавостта, тъй като повечето концепции за еволюционен алгоритъм са адаптивни към дори сложни проблеми. Повечето еволюционни алгоритми са годни и за постигане на целта. По-добрата оптимизация е възможна с еволюционните алгоритми, тъй като популацията от решения предотвратява алгоритъма да се заключи в определено решение.
Има няколко недостатъка, свързани с еволюционните алгоритми. От една страна, решението, осигурено от еволюционния алгоритъм, е само по-добро в сравнение с други известни решения. Като такъв, алгоритъмът не може да докаже, че всяко решение е напълно оптимално, само че е оптимално в сравнение с останалите резултати.