Zawartość
- Definicja - Co oznacza algorytm ewolucyjny?
- Wprowadzenie do Microsoft Azure i Microsoft Cloud | W tym przewodniku dowiesz się, na czym polega przetwarzanie w chmurze i jak Microsoft Azure może pomóc w migracji i prowadzeniu firmy z chmury.
- Techopedia wyjaśnia algorytm ewolucyjny
Definicja - Co oznacza algorytm ewolucyjny?
Algorytm ewolucyjny jest uważany za element obliczeń ewolucyjnych w sztucznej inteligencji. Algorytm ewolucyjny działa poprzez proces selekcji, w którym eliminowani są najmniej dopasowani członkowie zestawu populacji, podczas gdy dopasowani członkowie mogą przetrwać i kontynuować do momentu ustalenia lepszych rozwiązań. Innymi słowy, algorytmy ewolucyjne to aplikacje komputerowe, które naśladują procesy biologiczne w celu rozwiązywania złożonych problemów. Z czasem członkowie, którzy odnieśli sukces, ewoluują, aby przedstawić zoptymalizowane rozwiązanie problemu.
Wprowadzenie do Microsoft Azure i Microsoft Cloud | W tym przewodniku dowiesz się, na czym polega przetwarzanie w chmurze i jak Microsoft Azure może pomóc w migracji i prowadzeniu firmy z chmury.
Techopedia wyjaśnia algorytm ewolucyjny
Algorytmy ewolucyjne wykorzystują pojęcia w biologii, takie jak selekcja, reprodukcja i mutacja. Istnieją trzy podstawowe typy algorytmów ewolucyjnych, a mianowicie:
- Algorytmy genetyczne
- Programowanie ewolucyjne
- Strategie ewolucyjne
W przeciwieństwie do tradycyjnych technik optymalizacji, algorytmy ewolucyjne zależą od losowego próbkowania. Algorytm ewolucyjny ma populację rozwiązań kandydujących, w przeciwieństwie do metod klasycznych, które starają się utrzymać jedno najlepsze rozwiązanie. Istnieją dwa warunki wstępne związane z algorytmami ewolucyjnymi:
- Rozwiązania kandydujące muszą być zakodowane dla problemu.
- Funkcja sprawności musi zwracać wynik od 1 do 100, aby lepiej zastosować algorytmy ewolucyjne do problemów.
Istnieje wiele korzyści związanych z algorytmami ewolucyjnymi. Jedną z największych zalet jest zwiększenie elastyczności, ponieważ większość koncepcji algorytmu ewolucyjnego można dostosować do nawet skomplikowanych problemów. Większość algorytmów ewolucyjnych nadaje się również do osiągnięcia celu docelowego. Lepsza optymalizacja jest możliwa dzięki algorytmom ewolucyjnym, ponieważ populacja rozwiązań zapobiega zablokowaniu algorytmu w określonym rozwiązaniu.
Istnieje kilka wad związanych z algorytmami ewolucyjnymi. Po pierwsze, rozwiązanie dostarczone przez algorytm ewolucyjny jest lepsze tylko w porównaniu z innymi znanymi rozwiązaniami. Jako taki, algorytm nie może udowodnić, że jakiekolwiek rozwiązanie jest całkowicie optymalne, tylko że jest optymalne w porównaniu z innymi wynikami.