Vad är en genetisk algoritm?

En genetisk algoritm är någon typ av programvara som använder variation och urval att producera ett evolutionärt trimmad utgång. Att produktionen kan vara ett program, ett värde, eller ens en bild. Den genetiska algoritmen behöver ett instrument för att skapa nya varianter och feedback, eller kriterier kondition, för att avgöra vilka varianter att göra och som ska användas. till exempel tänka sig en genetisk algoritm för att skapa bilder av fiktiva insekter. Den initiala produktionen är bara ett sammelsurium av slumpmässigt sammankopplade linor. Baserat på feedback från mänskliga aktörer, att bilderna ser ingenting som insekter elimineras, och framtida variationer tenderar att se mer och mer insekt-like. Eftersom resultaten blir mer finstämt, börjar de så småningom att se ut ungefär som insekter. Den genetiska algoritmen ofta nämns i samband med Alife, eller artificiellt liv , som är den studie virtuella organismer skapade i en dator. Dessa virtuella organismer lever vanligen på en virtuell nätet, och ibland till och reproducera med varandra och konsumerar virtuella näringsämnen. Dessa Alife simuleringar används ibland för att studera verkliga livet former, eller att utvecklas beteenden som delas med riktiga livsformer. Genom att skapa vår egen evolutionära artificiell miljö med hjälp av genetiska algoritmer, kan vi se olika typer av liv, som tidigare bara fanns i fantasin. I en Alife simulering, är "organismer" endast upplysta bildpunkter, som påverkar pixlar omkring dem utifrån om angränsande pixlar lyser upp eller inte. Överraskande, kan samspelet mellan dessa organismer skapa komplexa höga effekter som ingen kunde ha förutsett genom att titta på låg nivå komponenter.

Eftersom genetiska algoritmer kan utforska stora delar av sökningen utrymme för ett särskilt problem, kan de ge lösningar som enskilda operatörerna aldrig skulle ha trott dig. Nackdelen med dessa program är att det för problem med en mycket stor söka plats, kan antalet möjliga lösningar bli enorm. Därför kan systemet beräkningsintensiva. Genom att förena kraften i det mänskliga tänkandet med brute sök-och-test slumpmässighet av genetiska algoritmer, kan vi skapa unika nya lösningar på problem inom biologi, teknik, matematik och andra områden.


Kommentarer

  • Om oss
  • Reklam
  • Kontakta redaktören
  • Få nyhetsbrev
  • RSS-feed

Redaktör: Beáta Megyesi
Nyheter redaktör: Christiane Schaefer

Kundservice: Mats Schaefer,
Helena Löthman

Tel: +46 00 79 22 00
Fax: +46 00 79 22 01

© Copyright 2014 Debok.net - All rights reserved.