Conţinut
- Definiție - Ce înseamnă Algoritmul Genetic?
- O introducere în Microsoft Azure și Microsoft Cloud | În acest ghid, veți afla despre ce este vorba despre cloud computing și despre cum Microsoft Azure vă poate ajuta să migrați și să conduceți afacerea din cloud.
- Techopedia explică algoritmul genetic
Definiție - Ce înseamnă Algoritmul Genetic?
Un algoritm genetic este o metodă de căutare euristică folosită în inteligența artificială și în calcul. Este utilizat pentru a găsi soluții optimizate pentru a căuta problemele bazate pe teoria selecției naturale și a biologiei evolutive. Algoritmii genetici sunt excelenți pentru căutarea prin seturi de date mari și complexe. Sunt considerați capabili să găsească soluții rezonabile la problemele complexe, deoarece sunt extrem de capabili să rezolve probleme de optimizare nerestricționate și constrânse.
O introducere în Microsoft Azure și Microsoft Cloud | În acest ghid, veți afla despre ce este vorba despre cloud computing și despre cum Microsoft Azure vă poate ajuta să migrați și să conduceți afacerea din cloud.
Techopedia explică algoritmul genetic
Un algoritm genetic folosește tehnici inspirate din biologia evolutivă, cum ar fi selecția, mutația, moștenirea și recombinarea pentru a rezolva o problemă. Metoda cea mai frecvent folosită în algoritmii genetici este crearea unui grup de indivizi la întâmplare dintr-o anumită populație. Indivizii astfel formați sunt evaluați cu ajutorul funcției de evaluare oferită de programator. Persoanelor li se oferă apoi un scor care evidențiază în mod indirect starea de fitness a situației date. Cei mai buni doi indivizi sunt apoi folosiți pentru a crea unul sau mai mulți urmași, după care mutațiile aleatorii sunt făcute pe urmași. În funcție de nevoile cererii, procedura continuă până când este obținută o soluție acceptabilă sau până la trecerea unui anumit număr de generații.
Un algoritm genetic diferă de un algoritm clasic, bazat pe derivate, de optimizare în două moduri:
- Un algoritm genetic generează o populație de puncte în fiecare iterație, în timp ce un algoritm clasic generează un singur punct la fiecare iterație.
- Un algoritm genetic selectează următoarea populație prin calcul folosind generatoare de numere aleatorii, în timp ce un algoritm clasic selectează punctul următor prin calcul determinist.
Comparativ cu inteligența artificială tradițională, un algoritm genetic oferă multe avantaje. Este mai robust și este susceptibil la defecțiuni din cauza unor modificări ușoare la intrări sau din cauza prezenței zgomotului. În ceea ce privește alte metode de optimizare, cum ar fi praxisul, programarea liniară, euristicul, primul sau lățimea, un algoritm genetic poate oferi rezultate mai bune și mai semnificative în timp ce căutați spații mari multimodale, spații mari de stare sau suprafețe n-dimensionale.
Algoritmii genetici sunt utilizați pe scară largă în numeroase domenii precum robotica, proiectarea auto, rutarea telecomunicațiilor optimizate, proiectarea ingineriei și designul molecular asistat de computer.