Algoritmi genetici

Trimis la data: 2003-02-14 Materia: Informatica Nivel: Facultate Pagini: 7 Nota: / 10 Downloads: 14
Autor: Lee_andra Dimensiune: 16kb Voturi: Tipul fisierelor: doc Acorda si tu o nota acestui referat: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
vezi mai multe detalii vezi mai putine detalii
Raporteaza o eroare
Algoritmi genetici sunt o familie de modele inspirate de teoria evoluţiei, sunt programe inteligente capabile să soluţioneze probleme folosind un conceptul al evoluţiei speciilor. Aceşti algoritmi codifică soluţiile posibile ale unor probleme specifice într-o structură de date de tip cromozom şi aplică acestor structuri operatori de recombinare, pentru a păstra informaţia utilă. Algoritmi genetici

Algoritmi genetici - Un cromozom este un vector sau un şir de gene. Poziţia unei gene este numită locusul ei. Valorile pe care le poate lua o genă sunt numite alele, sunt mulţimi finite de numere întregi, intervale de numere reale, sau chiar structuri complexe de date. Alele variază de la un locus la altul.

Algoritmi genetici - Sarcina unui algoritm genetic e să descopere cromozomi din ce în ce mai buni, până la atingerea unei valori a raportului dintre evaluarea asociată unui şir şi evaluarea medie a tuturor şirurilor populaţiei (fitness) despre care se ştie că este optimală, sau până când algoritmul genetic nu mai poate aduce îmbunătăţiri.

Implementarea unui algoritm genetic începe cu o populaţie de cromozomi (aleasă aleator). Se evaluează, apoi, aceste structuri şi se alocă facilităţi reproductive astfel încât acei cromozomi, care reprezintă o soluţie mai bună pentru problema ţintă, să aibă mai multe şanse de a se reproduce decât acei cromozomi care sunt soluţii mai puţin bune. Definirea unei soluţii bune se face în raport cu populaţia curentă.

Într-un sens mai larg, algoritm genetic este orice model bazat pe ideea de populaţie şi care foloseşte selecţie şi operatori de recombinare pentru a genera noi puncte într-un spaţiu de căutare. Multe modele au fost introduse de cercetători dintr-o perspectivă experimentală. Cercetătorii sunt orientaţi spre aplicaţii, fiind interesaţi de algoritmii genetici doar ca mijloace de optimizare.

Ei sunt recomandaţi pentru aflarea soluţiilor neliniare ale unor probleme atunci când nu este posibilă modelarea matematică şi nici euristică în domeniu.

Adevăraţii profesionişti combină adesea cele mai variate tehnologii inteligente în scopul exploatării avantajelor fiecăreia, obţinând aşa-numitele sisteme hibride. Sunt posibile combinări de genul:
1. folosirea reţelelor neuronale la ajustarea parametrilor în sistemele expert fuzzy,
2. extragerea cunoaşterii din reţele neuronale pentru a fi utilizată în sistemele expert,
3. folosirea algoritmilor genetici la crearea unor reţele neuronale mai compacte şi mai eficiente,
4. folosirea unei reţele neuronale pentru asistarea funcţionării unui algoritm genetic,
5. folosirea algoritmilor genetici la reglarea parametrilor unui sistem expert fuzzy pentru controlul proceselor,
6. îmbunătăţirea performanţei unui sistem expert prin încorporarea raţionamentului bazat pe cazuri, etc.

Asemenea cercetări sunt în prezent în mare vogă în cele mai specializate laboratoare ale lumii ştiinţifice. Cîteva subiecte ale conceptelor de bază :

- probleme de optimizare - doar două componente principale sunt dependente de problema de rezolvat : codificarea şi funcţia de evaluare. Scopul este de a fixa parametrii în aşa fel încât ieşirea să fie optimă. Variabilele desemnând parametrii sunt reprezentaţi prin şiruri binare iar funcţia de evaluare este parte a descrierii problemei.

- algoritmul genetic canonic – constă în generarea populaţiei iniţiale. Se aplică acestei populaţii selecţia pentru a obţine o populaţie intermediară. Apoi se aplică recombinarea şi mutaţii pentru a crea o populaţie următoare (next population). Acest proces de trecere de la populaţia curentă la populaţia următoare reprezintă o generaţie în execuţia unui algoritm genetic.

- selecţia hiperplanelor – nu este afectată de extremele locale. Creşterea ratei de selecţie a hiperplanelor peste medie nu garantează convergenţa către un optim global, ce ar putea fi un vârf relativ izolat.

- teorema schemei – furnizează o margine inferioară a schimbării ratei de selecţie pentru un singur hiperplan de la generaţia t la generaţia t+1.

- alfabetele binare – utilizarea lor va rezulta în urma unor calcule simple. Un alfabet minimal maximizează numărul de hiperplane utilizabile pentru codificarea procesării

- critica teoremei schemei – inexactitatea inegalităţii face ca încercarea de a prezice pe baza teoremei reprezentarea unui anumit hiperplan de-a lungul generaţiilor, să fie fără succes.

  • pag. 1
  • pag. 2
  • pag. 3
  • pag. 4
  • pag. 5
  • pag. 6
  • pag. 7

Nota explicativa
Referatele si lucrarile oferite de Referate.ro au scop educativ si orientativ pentru cercetare academica.

Iti recomandam ca referatele pe care le downloadezi de pe site sa le utilizezi doar ca sursa de inspiratie sau ca resurse educationale pentru conceperea unui referat nou, propriu si original.

Referat.ro te invata cum sa faci o lucrare de nota 10!
Linkuri utile
Programeaza-te online la salonul favorit Descarca gratuit aplicatiile pentru iOS si Android Filmulete haioase Filme, poante si cele mai tari faze Jocuri Cele mai tari jocuri de pe net Referate scoala Resurse, lucrari, referate materiale pentru lucrari de nota 10
Toate imaginile, textele sau alte materiale prezentate pe site sunt proprietatea referat.ro fiind interzisa reproducerea integrala sau partiala a continutului acestui site pe alte siteuri sau in orice alta forma fara acordul scris al referat.ro. Va rugam sa consultati Termenii si conditiile de utilizare a site-ului. Informati-va despre Politica de confidentialitate. Daca aveti intrebari sau sugestii care pot ajuta la dezvoltarea site-ului va rugam sa ne scrieti la adresa webmaster@referat.ro.
Confidentialitatea ta este importanta pentru noi

Referat.ro utilizeaza fisiere de tip cookie pentru a personaliza si imbunatati experienta ta pe Website-ul nostru. Te informam ca ne-am actualizat politica de confidentialitate pentru a integra cele mai recente modificari privind protectia persoanelor fizice in ceea ce priveste prelucrarea datelor cu caracter personal. Inainte de a continua navigarea pe Website-ul nostru te rugam sa aloci timpul necesar pentru a citi si intelege continutul Politicii de Cookie. Prin continuarea navigarii pe Website-ul nostru confirmi acceptarea utilizarii fisierelor de tip cookie conform Politicii de Cookie. Nu uita totusi ca poti modifica in orice moment setarile acestor fisiere cookie urmarind instructiunile din Politica de Cookie.


Politica de Cookie
Am inteles