|
Mavzu: O’qituvchisiz o’qitish. Mundarija: Kirish. Asosiy qismi
|
| bet | 4/11 | | Sana | 21.12.2023 | | Hajmi | 0,86 Mb. | | #125713 |
Bog'liq Fayllar tizimida ishlash test, pedagogik texnalogiya, HTML QOLLANMA, kenguru 2012 class 2, 3 kurs ekanomika, Kompyuter kimyo, Raqamli hisoblash mashinasi - Vikipediya, Sana 14-mart Sinf 8,,B’’ Fan Chizmachilik Mavzu Modelning be, 00 Бизнес режа нима, jadval bo`yicha, optika, bayonnoma 2 ko`chirma, Asinxron mashinalar, 2022 Fermentlar maruza (2), Academic-Data-341201109566 (1) Yo‘l: A → F 2-qadam:
F tugundan G va H tugunga borish mumkin.
A* algoritm f(G) va f(H) larni qiymatini hisoblaydi.
f(G) = (3+1) + 5 = 9
f(H) = (3+7) + 3 = 13
f(G) < f(H), bo‘lgani uchun, G tugunga boriladi deb yechim qabul qilamiz.
Yo‘l: A → F → G 3-qadam:
G tugundan faqat I tugunga borish mumkin. A* algoritm faqat f(I) ni qiymatini hisoblaydi.
I tugunga boriladi deb yechim qabul qilamiz..
Yo‘l: A → F → G → I 4-qadam:
I tugundan E, H va J tugunlarga borish mumkin.
A* algoritm f(E), f(H) va f(J) larni qiymatini hisoblaydi.
f(E) = (3+1+3+5) + 3 = 15
f(H) = (3+1+3+2) + 3 = 12
f(J) = (3+1+3+3) + 0 = 10
f(J) qiymati eng kichik bo‘lgani sababli , J tugunga boriladi deb yechim qabul qilamiz.
Yo‘l: A → F → G → I → J
Yo‘lni eng kam qiymatli bahosi f(J) = 10.
Sun’iy intellekt. Genetik algoritm
Genetik algoritm: tabiiy tanlashga asoslangan sun’iy intellekt instrumenti sifatida. Bilamizki, evolyasiyaning asosiy postuloti irsiy o‘zgaruvchanlikdir, uning harakatlantiruvchi kuchi esa – yashash uchun kurash va tabiiy tanlash hisoblanadi.
Genetik algoritm (GA) – bu izlash va optimallashtirish algoritmi, bu algoritmning proobrazi bo‘lib tabiiy tanlovning biologik prinsipi hisoblanadi.
Genetik algoritmning ishlash prinsipi (2-rasm).
Birinchi bosqich – ko‘payishni tashkil qilish. Mazkur holatda populyasiya – bu biologik zotlar majmuasi emas, balki muammoning yechimini mumkin bo‘lgan to‘plamlari bo‘lib, izlash fazosini tashkil qiladi (space search).
Ikkinchi bosqich – yaroqlilik funksiyasini hisoblaydi (moslashuvchanlik, fitness function). Mazkur funksiya kirishda muammoning potensial yechimini qabul qiladi(candidate solution), keyin esa uning yaroqliligini baholaydi va qiymatini beradi. Klassik genetik algoritm holatida maqsad funksiyasi va yaroqlilik funksiyasi bitta ma’noga ega. Algoritm o‘z ishini yakunlaydi, agar kutilayotgan optimal yechimga erishilgan bo‘lsa, agar olingan qiymatni yanada yaxshilashni imkoni bo‘lmasa yoki belgilangan vaqt ichida (iteratsiyalar soni) erishilmasa. To‘xtagandan keyin o‘zi moslashgan xromosomani tanlash amalga oshiriladi. Agar algoritmni to‘tash sharti bajarilmasa, u holda tabiiy tanlash natijasida nasl qoldirish uchun xromosomalar seleksiyasi ishlab chiqariladi.
|
| |
