Conţinut
- Definiție - Ce înseamnă algoritmul evolutiv?
- 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 evolutiv
Definiție - Ce înseamnă algoritmul evolutiv?
Un algoritm evolutiv este considerat o componentă a calculului evolutiv în inteligența artificială. Un algoritm evolutiv funcționează prin procesul de selecție în care sunt eliminați membrii cei mai puțin potriviți din grupul de populație, în timp ce membrii apți au voie să supraviețuiască și să continue până când sunt determinate soluții mai bune. Cu alte cuvinte, algoritmii evolutivi sunt aplicații computerizate care imită procesele biologice pentru a rezolva probleme complexe. În timp, membrii de succes evoluează pentru a prezenta soluția optimizată a problemei.
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 evolutiv
Algoritmii evolutivi utilizează concepte în biologie, cum ar fi selecția, reproducerea și mutația. Există trei tipuri de bază de algoritmi evolutivi și anume:
- Algoritmi genetici
- Programare evolutivă
- Strategii evolutive
Spre deosebire de tehnicile tradiționale de optimizare, algoritmii evolutivi depind de eșantionarea aleatorie. Un algoritm evolutiv are o populație de soluții candidate, spre deosebire de metodele clasice, care încearcă să mențină o singură soluție optimă. Există două premise asociate algoritmilor evolutivi:
- Soluțiile candidate trebuie să fie codificate la problemă.
- O funcție de fitness trebuie să returneze un scor între 1 și 100, astfel încât algoritmii evolutivi să poată fi mai bine aplicați la probleme.
Există numeroase beneficii asociate cu algoritmi evolutivi. Unul dintre cele mai mari avantaje vine în câștigurile de flexibilitate, deoarece majoritatea conceptelor de algoritm evolutiv sunt adaptabile chiar și la probleme complexe. Majoritatea algoritmilor evolutivi sunt potriviți pentru a îndeplini ținta obiectivă. O optimizare mai bună este posibilă cu ajutorul algoritmilor evolutivi, deoarece populația de soluții împiedică blocarea algoritmului într-o anumită soluție.
Există câteva dezavantaje asociate algoritmilor evolutivi. Pentru una, soluția oferită de un algoritm evolutiv este mai bună decât în comparație cu alte soluții cunoscute. Ca atare, algoritmul nu poate dovedi că vreo soluție este total optimă, doar că este optimă în comparație cu celelalte rezultate.