Vsebina
- Opredelitev - Kaj pomeni evolucijski algoritem?
- Uvod v Microsoft Azure in Microsoft Cloud | V tem priročniku boste spoznali, kaj sploh pomeni računalništvo v oblaku in kako vam lahko Microsoft Azure pomaga preseliti in voditi vaše podjetje iz oblaka.
- Tehopedija razlaga evolucijski algoritem
Opredelitev - Kaj pomeni evolucijski algoritem?
Evolucijski algoritem velja za sestavino evolucijskega računanja v umetni inteligenci. Evolucijski algoritem deluje prek izbirnega postopka, pri katerem se izločijo najmanj ustrezni člani skupine prebivalstva, medtem ko se sposobnim članom omogoči preživetje in nadaljevanje, dokler se ne določijo boljše rešitve. Z drugimi besedami, evolucijski algoritmi so računalniške aplikacije, ki posnemajo biološke procese za reševanje kompleksnih problemov. Sčasoma se uspešni člani razvijejo, da predstavijo optimizirano rešitev problema.
Uvod v Microsoft Azure in Microsoft Cloud | V tem priročniku boste spoznali, kaj sploh pomeni računalništvo v oblaku in kako vam lahko Microsoft Azure pomaga preseliti in voditi vaše podjetje iz oblaka.
Tehopedija razlaga evolucijski algoritem
Evolucijski algoritmi uporabljajo koncepte v biologiji, kot so selekcija, reprodukcija in mutacija. Obstajajo tri osnovne vrste evolucijskih algoritmov, in sicer:
- Genetski algoritmi
- Evolucijsko programiranje
- Evolucijske strategije
Za razliko od tradicionalnih metod optimizacije so evolucijski algoritmi odvisni od naključnega vzorčenja. Evolucijski algoritem ima množico kandidatskih rešitev, za razliko od klasičnih metod, ki poskušajo ohraniti eno samo najboljšo rešitev. Z evolucijskimi algoritmi sta povezana dva pogoja:
- Kandidati morajo biti kodirane rešitve.
- Fitnes funkcija mora vrniti rezultat med 1 in 100, da je mogoče evolucijske algoritme bolje uporabiti pri težavah.
Z evolucijskimi algoritmi je veliko prednosti. Ena največjih prednosti je povečanje fleksibilnosti, saj je večina konceptov evolucijskih algoritmov prilagodljivih tudi zapletenim težavam. Večina evolucijskih algoritmov je primerna tudi za doseganje ciljnega cilja. Boljša optimizacija je mogoča z evolucijskimi algoritmi, saj populacija rešitev preprečuje, da bi se algoritem zaklenil v določeno rešitev.
Z evolucijskimi algoritmi je nekaj pomanjkljivosti. Na primer, rešitev, ki jo ponuja evolucijski algoritem, je le boljša v primerjavi z drugimi znanimi rešitvami. Kot tak algoritem ne more dokazati, da je katera koli rešitev popolnoma optimalna, le da je optimalna v primerjavi z drugimi rezultati.