Эволюционное моделирование

Cтраница 2

Ядром книги является новая перспективная технология генетического поиска и эволюционного моделирования. Авторы стремились показать, как они используются для решения практических задач. В этой связи книга структурирована следующим образом. [16]

Генетический алгоритм ( репродуктивный план Холланда) - раздел эволюционного моделирования, заимствующий методические приемы из теоретических положений популяционной генетики. Представляет собой своего рода модель машинного исследования поискового пространства, построенную на эволюционной метафоре. [17]

ГА ИНС охватывают только кусочек того, что называют эволюционным моделированием. Но как нам представляется и как мы пытались продемонстрировать, эти две вычислительные технологии обладают огромным созидательным потенциалом. Подобно тому, как понятия передаточной функции и динамического звена составили инструментальный базис классических методов моделирования динамических объектов и проектирования систем их управления, нейронные сети являются эффективным инструментом эволюционного моделирования и синтеза. Они в такой же мере способны охватывать весь спектр проблем, связанных с построением систем управления - начиная от синтеза модели объекта и заканчивая синтезом законов управления, и все это при помощи одних и тех же приемов, в рамках единого подхода. Это выгодно отличает их от многих других современных техник, которые проявляют эффективность при решении только частичных задач ( скажем, fuzzy logic находит применение только при синтезе контроллеров, но оказывается бессильной в моделировании самих объектов), и дает основания причислить их к классу доктрин, имеющих парадигмальное значение для современных технических наук. [18]

Прозрачность и доступность идей, составляющих методологический базис современных методов эволюционного моделирования, производят на нас поистине завораживающее впечатление. Нельзя сказать, что эти идеи заимствованы из обыденной жизни, ведь на самом деле они представляют собой революционные открытия в биологии не более чем полувековой давности, но сегодня о них знает каждый школьник и они уже лет 20 входят в перечень того, что должен знать среднестатистический обыватель, на каком бы континенте он ни жил. Тем более удивительным представляется тот факт, что объединенные в одно целое, эти идеи приобретают реальную силу и дают нам в руки эффективный инструмент для решения сложных задач моделирования и синтеза. [19]

Таким образом, использование стратегий, принципов, методов и алгоритмов эволюционного моделирования при решении оптимизационных задач является качественно новым перспективным подходом к созданию и применению сложных искусственных систем. [20]

Глобальная оптимизация - процесс поиска экстремума или экстремумов функционала, который в эволюционном моделировании соответствует приспособленности особи, интерпретируемой как ее способность решать поставленную задачу. [21]

Таким образом генетические алгоритмы, генетическое программирование, эволюционные стратегии и эволюционное программирование являются основными формами эволюционного моделирования. Каждая из этих форм имеет свои отличительные черты и особенности. С практической точки зрения было бы неплохо установить, для каких конкретно инженерных задач лучше подходит та или иная форма моделирования эволюции. [22]

Следующий блок математических средств синергетического ИИ образуют такие математические теории и методы как теория обучения и нейронные сети, эволюционное моделирование и генетические алгоритмы, теория самовоспроизводящихся ( клеточных) автоматов и растущие сети. Так, важнейшими свойствами нейросетей являются массивный параллелизм, нелинейность и обучаемость. Обучение означает модификацию параметров сети. [23]

Расчет регулирования отборов добывающих скважин ( горизонт VIII. [24]

Для получения окончательного решения по регулированию работы скважин с целью интенсификации добычи газа и уменьшения интенсивности языков обводнения был произведен анализ их работы на основе использования методов эволюционного моделирования и теории катастроф. [25]

Приняв решение опубликовать полученные на протяжении 1995 - 96 гг. результаты, мы поставили перед собой цель донести до широкого читателя ключевые идеи и эвристические приемы, используемые в эволюционном моделировании, продемонстрировать эффективность новых вычислительных технологий для решения задач искусственного интеллекта. [26]

В начале книги рассматриваются различные подходы к эволюционному развитию природы, как к первоисточнику, из которого исследователи заимствуют стратегии, методы и подходы, разрабатываемые и применяемые в эволюционном моделировании. Авторы не дискутируют с противниками эволюционной теории естественных систем, так как многочисленные примеры эффективной работы методов эволюционного моделирования при решении задач науки и техники являются достаточно серьезной причиной к их дальнейшему исследованию и развитию. [27]

Особь - представитель определенного биологического вида, который характеризуется неразрывным единством генотипа и фенотипа. В эволюционном моделировании особь также обладает генотипом, однозначно определяющим приспособленность, и имеет смысл одного из возможных решений рассматриваемой задачи. [28]

Часто оценивается как коэффициент размножения, то есть количество доживших до репродуктивного возраста потомков, оставленных данной особью. В эволюционном моделировании - количественная характеристика, показывающая, насколько успешно особь решает поставленную задачу, и позволяющая сопоставить ее в этом отношении с другими особями. [29]

Новая полна эволюционного моделирования имеет филогенетическое содержание, как правило, включая процесс отбора среди населения и фирм. Модели Нельсона и Фишера, например, рассматривают встроенную рутину фирмы как аналог гена. [30]

Страницы: 1 2 3 4