Tartalom
- Meghatározás - Mit jelent az evolúciós algoritmus?
- Bevezetés a Microsoft Azure és a Microsoft Cloud | A jelen útmutató során megtanulja, mi szól a felhőalapú számítástechnikából, és hogyan segítheti a Microsoft Azure a felhőből történő migrációt és az üzleti vállalkozás futtatását.
- A Techopedia magyarázza az evolúciós algoritmust
Meghatározás - Mit jelent az evolúciós algoritmus?
Az evolúciós algoritmust a mesterséges intelligencia evolúciós számításának alkotóelemének tekintik. Egy evolúciós algoritmus úgy működik, hogy a kiválasztási folyamat során kiküszöböljük a populáció halmazának legkevésbé illő tagjait, míg az illeszkedő tagoknak hagyjuk fennmaradni és folytatni őket, amíg jobb megoldásokat nem határoznak meg. Más szavakkal, az evolúciós algoritmusok számítógépes alkalmazások, amelyek utánozzák a biológiai folyamatokat az összetett problémák megoldása érdekében. Az idő múlásával a sikeres tagok fejlesztették ki a probléma optimalizált megoldását.
Bevezetés a Microsoft Azure és a Microsoft Cloud | A jelen útmutató során megtanulja, mi szól a felhőalapú számítástechnikából, és hogyan segítheti a Microsoft Azure a felhőből történő migrációt és az üzleti vállalkozás futtatását.
A Techopedia magyarázza az evolúciós algoritmust
Az evolúciós algoritmusok olyan biológiai fogalmakat használnak, mint a szelekció, reprodukció és mutáció. Az evolúciós algoritmusoknak három alaptípusa van, nevezetesen:
- Genetikai algoritmusok
- Evolúciós programozás
- Evolúciós stratégiák
A hagyományos optimalizálási technikákkal ellentétben az evolúciós algoritmusok a véletlenszerű mintavételtől függnek. Az evolúciós algoritmus sokféle jelölt megoldást tartalmaz, ellentétben a klasszikus módszerekkel, amelyek egyetlen legjobb megoldást próbálnak fenntartani. Az evolúciós algoritmusokhoz két előfeltétel tartozik:
- A jelölt megoldásokat a kérdésbe kell kódolni.
- Egy fitneszfunkciónak 1 és 100 közötti pontszámot kell visszaadnia, hogy az evolúciós algoritmusok jobban alkalmazhatók legyenek a problémákra.
Az evolúciós algoritmusoknak számos előnye van. Az egyik legnagyobb előnye a rugalmasság növelése, mivel a legtöbb evolúciós algoritmus fogalma még komplex problémákra is alkalmazható. A legtöbb evolúciós algoritmus alkalmas a célkitűzés elérésére is. Jobb optimalizálás lehetséges az evolúciós algoritmusokkal, mivel a megoldások populációja megakadályozza az algoritmus rögzítését egy adott megoldásban.
Az evolúciós algoritmusokkal kapcsolatban vannak néhány hátrány. Az egyik esetében az evolúciós algoritmus által biztosított megoldás csak jobb, míg más ismert megoldásokhoz viszonyítva. Mint ilyen, az algoritmus nem tudja bizonyítani, hogy bármelyik megoldás teljesen optimális, csak hogy a többi eredményhez képest optimális.