Evolucijski algoritmi

Umetna inteligenca (5. del)

V prejšnjih nadaljevanjih smo se spoznali z umetno inteligenco na splošno in s tremi inteligentnimi sistemi – z odločitvenimi drevesi, nevronskimi mrežami in z mehkim asociativnim pomnilnikom. V tem sestavku bomo spoznali še četrtega – evolucijske algoritme.

 

Splošno o evolucijskih algoritmih


Evolucijski algoritmi so iskalni algoritmi, ki v množici možnih rešitev iščejo optimalno. Osnovna ideja je enaka kot v igri ugibanja števil, kjer eden od igralcev ugiba neznano število v čim manj poskusih, drugi pa ga usmerja z besedama premajhno oziroma preveliko. Evoluciji je uspelo v več milijardah let iz možice posameznih atomov različnih kemijskih elementov postopoma ustvariti življenje v vsej njegovi raznolikosti, kot ga poznamo danes. Najprej so nastali preprosti enocelični organizmi, ki so jim nato sledili še večcelični, kamor ne nazadnje sodimo tudi ljudje, ki radi posnemamo vse, kar je uspešno, in evolucija pri tem ni nobena izjema. Po njenem vzoru je nastalo več različnih inteligentnih sistemov oziroma algoritmov strojnega učenja. Njihovo skupno ime je evolucijski algoritmi (angleško evolutionary algorithms). Več desetletij njihove uporabe je pokazalo, da so to zelo robustni algoritmi, s katerimi lahko v množici vseh različnih rešitev najdemo tisto pravo. Nabor vseh rešitev po biološkem vzoru imenujemo populacija. Te rešitve prehajajo iz enega roda populacije v drugega enako kot živa bitja v teoriji naravnega izbora (Darwin). Rod staršev nadomesti rod potomcev, nato pa ti potomci sami postanejo starši, ki jih nadomesti naslednji rod potomcev in tako naprej. Posamezne pripadnike prvega rodu ustvarimo naključno, naslednji rodovi pa nastanejo s križanjem (angleško recombination), mutacijo (angleško mutation) in izbiro (angleško selection). Vsak rod rešitev naj bi bil nekoliko boljši od svojih prednikov, zato je smiselno pričakovati, da bomo po nekem številu rodov dobili zadovoljivo rešitev zadanega problema. Najbolj znani evolucijski algoritmi so:

  • evolucijske strategije,
  • genetski algoritmi in
  • genetsko programiranje.

 

Več si preberite v novi številki Elektrotehniške revije. Zagotovite si svoj izvod tukaj. 

Preberite več o reviji >>


V Elektrotehniški reviji so redno objavljene vedno nove strokovne vsebine na tem področju.

Bodite na tekočem tudi vi in si hkrati zagotovite obilo ugodnosti tudi na strokovnih usposabljanji - celoletna naročnina na Elektrotehniško revijo znaša le 29,70 €, naročniki pa lahko izkoristite 20 % popust za vsa strokovna usposabljanja skozi celo leto in prihranite tudi do 50€ na posamezno usposabljanje! Več ...

Vsi novi naročniki, ki se boste do 12. marca 2018 odločili za naročilo revije v letu 2018, boste naročnino sklenili z 10 % popustom, poleg darila pa boste brezplačno prejeli še zadnjo številko. Postanite naročnik tudi vi in tako boste deležni še vseh dodatnih ugodnosti!

Oglejte si vsebino Elektrotehniške revije 3/2017  tukaj

 

Aktualno

Tehnične zahteve za samooskrbo z električno energijo in novi standardi za obratovanje

NOVI slovenski standard SIST HD 60364-6:2016

Novi GRADBENI ZAKON

Vitki procesi in agilno delovanje so temelj učinkovite digitalizacije

Specifikacija zahtev za programsko opremo - od ideje do opisa


Avtor

Bojan Ploj

Povejte naprej: