دانلود پاورپوینت الگوریتم های ژنتیک
نوع فایل: power point
قابل ویرایش 27 اسلاید
قسمتی از اسلایدها:
الگوریتم ژنتیک روش یادگیری بر پایه تکامل بیولوژیک است.
اینروشدرسال 1970 توسط John Holland معرفیگردید
این روشها با نام Evolutionary Algorithms نیز خوانده میشوند.
یک GA برای حل یک مسئله مجموعه بسیار بزرگی از راه حلهای ممکن ار تولید میکند.
هر یک از این راه حلها با استفاده از یک “ تابع تناسب” مورد ارزیابی قرار میگیرد.
آنگاه تعدادی از بهترین راه حلها باعث تولید راه حلهای جدیدی میشوند. که اینکار باعث تکامل راه حلها میگردد.
بدینترتیبفضایجستجودرجهتیتکاملپیدامیکندکهبهراهحلمطلوببرسد
در صورت انتخاب صحیح پارامترها، این روش میتواند بسیار موثر عمل نماید.
الگوریتم ژنتیک بجای جستجوی فرضیه های general-to specific و یا simple to complex فرضیه ها ی جدید را با تغییر و ترکیب متوالی اجزا بهترین فرضیه های موجود بدست میاورد.
در هرمرحله مجموعه ای از فرضیه ها که جمعیت (population) نامیده میشوند از طریق جایگزینی بخشی از جمعیت فعلی با فرزندانی که از بهترین فرضیه های موجود حاصل شده اند بدست میآید.
فهرست مطالب و اسلایدها:
الگوریتم ژنتیک
ایده کلی
فضای فرضیه
ویژگیها
کاربر دها
زیر شاخه های EA
الگوریتم های ژنتیک
پارامترهای GA
نحوه ایجاد جمعیت جدید
نمایش فرضیه ها
نمایش فرضیه ها: ملاحظات
اپراتورهای ژنتیکی Crossover :
Single-point crossover
روشهای دیگر Crossover
اپراتورهای ژنتیکی Mutation :
Crossover OR mutation?
تابع تناسب
انتخاب فرضیه ها
نحوه جستجو در فضای فرضیه
Crowding
راه حل رفع مشکل Crowding
چرا GA کار میکند؟
نوع فایل: power point
قابل ویرایش 27 اسلاید
قسمتی از اسلایدها:
الگوریتم ژنتیک روش یادگیری بر پایه تکامل بیولوژیک است.
اینروشدرسال 1970 توسط John Holland معرفیگردید
این روشها با نام Evolutionary Algorithms نیز خوانده میشوند.
یک GA برای حل یک مسئله مجموعه بسیار بزرگی از راه حلهای ممکن ار تولید میکند.
هر یک از این راه حلها با استفاده از یک “ تابع تناسب” مورد ارزیابی قرار میگیرد.
آنگاه تعدادی از بهترین راه حلها باعث تولید راه حلهای جدیدی میشوند. که اینکار باعث تکامل راه حلها میگردد.
بدینترتیبفضایجستجودرجهتیتکاملپیدامیکندکهبهراهحلمطلوببرسد
در صورت انتخاب صحیح پارامترها، این روش میتواند بسیار موثر عمل نماید.
الگوریتم ژنتیک بجای جستجوی فرضیه های general-to specific و یا simple to complex فرضیه ها ی جدید را با تغییر و ترکیب متوالی اجزا بهترین فرضیه های موجود بدست میاورد.
در هرمرحله مجموعه ای از فرضیه ها که جمعیت (population) نامیده میشوند از طریق جایگزینی بخشی از جمعیت فعلی با فرزندانی که از بهترین فرضیه های موجود حاصل شده اند بدست میآید.
فهرست مطالب و اسلایدها:
الگوریتم ژنتیک
ایده کلی
فضای فرضیه
ویژگیها
کاربر دها
زیر شاخه های EA
الگوریتم های ژنتیک
پارامترهای GA
نحوه ایجاد جمعیت جدید
نمایش فرضیه ها
نمایش فرضیه ها: ملاحظات
اپراتورهای ژنتیکی Crossover :
Single-point crossover
روشهای دیگر Crossover
اپراتورهای ژنتیکی Mutation :
Crossover OR mutation?
تابع تناسب
انتخاب فرضیه ها
نحوه جستجو در فضای فرضیه
Crowding
راه حل رفع مشکل Crowding
چرا GA کار میکند؟