Semantik tarmoq modeli
Semantik model bu produksion model va graflar nazariyasi asoslangan.
Grafning uchlari -
tushunchalar, qirralar - bu tushunchalar o'rtasidagi munosabatlar.
Asosan uchta turdagi munosabatlar mavjud:
◦ sinf – sinf osti
◦ xususiyat - qiymat
◦ sinf element
Munosabatlar sonidan kelib chiqqan holda Bir jinsli va bir jinsli bo’lmagan semantic
tarmoqlarga ajratiladi.
Munosabatlarning turlari:
◦ qismi - butun
◦ sinf – sinf osti
◦ element - miqdor
◦ o'ziga xos
◦ mantiqiy
◦ lingvistik
Genetik algoritmlarning ish sxemasi
So'nggi yillarda AI tadqiqotlarida mashinani o'rgatish usullari juda mashhur
bo'ldi. Bunday birinchi usullardan biri genetik algoritmlar asosida o'rganish /
rivojlanish jarayonlarini modellashtirishga yondashuvdir.
Genetik algoritmlar (GA) - bu
stoxastik, evristik optimallashtirish usullari bo'lib,
Jon Genri Xolland o'zining "Tabiiy va sun'iy tizimlarga moslashish" (1975) kitobida
asos solgan. Ular Darvinning tabiiy tanlanish orqali evolyutsiya g'oyasiga asoslanadi.
GA "individuallar" to'plami - populyatsiya bilan ishlaydi, ularning har biri
berilgan muammoning mumkin bo'lgan echimini ifodalaydi. Har bir shaxs
muammoning tegishli yechimi qanchalik "yaxshi" ekanligiga qarab, uning "yaxshiligi"
o'lchovi bilan baholanadi. Tabiatda bu organizm resurslar uchun
raqobatda qanchalik
samarali ekanligini baholashga teng. Eng kuchli shaxslar populyatsiyadagi boshqa
individlar bilan "kesish" orqali naslni "ko'paytirish" imkoniyatiga ega bo'ladi. Bu ota-
onadan meros bo'lib qolgan ba'zi xususiyatlarni birlashtirgan
yangi shaxslarning paydo
bo'lishiga olib keladi. Eng kam mos shaxslar naslni ko'paytirish imkoniyatiga ega emas,
shuning uchun ular ega bo'lgan xususiyatlar evolyutsiya jarayonida asta-sekin
populyatsiyadan yo'qoladi. Ba'zida genlarda mutatsiyalar yoki spontan o'zgarishlar
sodir bo'ladi.
Shunday qilib, avloddan-avlodga yaxshi xususiyatlar butun avlodga tarqaladi.
Eng munosib shaxslarni chatishtirish qidiruv maydonining eng istiqbolli yo'nalishlarini
o'rganishga olib keladi. Oxir oqibat, aholi muammoni optimal hal qilish yo'lida
birlashadi. GA ning
afzalligi shundaki, u nisbatan qisqa vaqt ichida taxminiy optimal
echimlarni topadi.
GA quyidagi tarkibiy qismlardan iborat:
1) Xromosoma (Ko'rilayotgan masalaning yechimi. Genlardan iborat);
2) Xromosomalarning
dastlabki populyatsiyasi;
3) oldingi populyatsiyadan yangi yechimlarni yaratish uchun operatorlar
to'plami;
4) Qarorlarning muvofiqligini baholashning ob'ektiv funktsiyasi.
GAni muammoga qo'llash uchun birinchi navbatda satr ko'rinishidagi
yechimlarni kodlash usuli tanlanadi. Ruxsat etilgan uzunlikdagi (l-bit) ikkilik kodlash
2l mumkin bo'lgan ikkilik satrlardan har qandayining muammoning mumkin bo'lgan
echimini bildirishini anglatadi. Genetik algoritmlarning barcha turlari uchun
standart
operatorlar tanlash, kesishish va mutatsiya hisoblanadi.
