Работим за възстановяване на приложението Unionpedia в Google Play Store
ИзходящIncoming
🌟Упростихме нашия дизайн за по-добра навигация!
Instagram Facebook X LinkedIn

Генетичен алгоритъм

Index Генетичен алгоритъм

Генетичните алгоритми са клас адаптивни алгоритми за стохастична оптимизация, които включват търсене и итеративно оптимизиране на решението.

Съдържание

  1. 11 отношения: Кръстосване (генетичен оператор), Конструктивна евристика, Алгоритъм, Алгоритъм за оптимизация по метода на мравките, Селекция (генетичен оператор), Мутация (генетичен оператор), Модел на сивата кутия, Генетични алгоритми, Генетично представяне, Еволюция, Еволюционна стратегия.

Кръстосване (генетичен оператор)

Кръстосване (crossover) е термин в областта на генетичните алгоритми, с който се означава един от трите вида генетични оператори, използвани в процеса на търсене на решение на дадена оптимизационна задача.

Виж Генетичен алгоритъм и Кръстосване (генетичен оператор)

Конструктивна евристика

Конструктивна евристика е термин от областта на математическата оптимизация, означаващ вид евристичен метод, който започва от празно (нулево) решение и итеративно конструира и разширява текущото (частично) решение, докато намери пълно решение.

Виж Генетичен алгоритъм и Конструктивна евристика

Алгоритъм

Алгоритъм (от името на учения ал–Хорезми) е термин от математиката, информатиката, лингвистиката и други области, с който се описва сложно действие чрез редица от елементарни (достатъчно прости) действия, които изпълняващият може да извърши в последователни стъпки без допълнителни обяснения.

Виж Генетичен алгоритъм и Алгоритъм

Алгоритъм за оптимизация по метода на мравките

Поведението на мравките вдъхновява тази метаевристична техника за оптимизация Алгоритъмът за оптимизация по метода на мравките (ant colony optimization, ACO) е вероятностен подход за решаване на изчислителни задачи, който може да бъде сведен до откриване на добри пътища през граф.

Виж Генетичен алгоритъм и Алгоритъм за оптимизация по метода на мравките

Селекция (генетичен оператор)

Селекция е един от трите вида оператори в генетичните алгоритми, посредством който от популацията се избират отделните геноми (решения), за да може над тяхда се приложи операторът кръстосване (рекомбинация, кросоувър).

Виж Генетичен алгоритъм и Селекция (генетичен оператор)

Мутация (генетичен оператор)

Мутация (mutation) в областта на генетичните алгоритми е термин, с който се означава генетичен оператор, използван за поддържане на генетичното разнообразие от едно поколение на популацията на генетичен алгоритъм до следващото.

Виж Генетичен алгоритъм и Мутация (генетичен оператор)

Модел на сивата кутия

В областта на математиката, статистиката и компютърна симулация, моделът на сивата кутия комбинира частична теоретична структура с данните за завършване на модела.

Виж Генетичен алгоритъм и Модел на сивата кутия

Генетични алгоритми

#виж Генетичен алгоритъм.

Виж Генетичен алгоритъм и Генетични алгоритми

Генетично представяне

Генетично представяне (genetic representation) е термин от областта на еволюционните изчисления, с който се означава начина, по който се представят решенията („индивидите“).

Виж Генетичен алгоритъм и Генетично представяне

Еволюция

Еволюция (от латинската дума evolutio, „разгръщане“, „разкриване“) е научен термин, с който най-общо се означава процес на растеж, промяна или развитие.

Виж Генетичен алгоритъм и Еволюция

Еволюционна стратегия

Еволюционна стратегия (evolution strategy) е термин от компютърните науки, с който се означава техника за математическа оптимизация, базирана на биологично вдъхновените метафори за еволюция и адаптация на биологичните видове.

Виж Генетичен алгоритъм и Еволюционна стратегия