|
Sun’iy intellekt tushunchasi va asosiy xossalari
|
| bet | 13/23 | | Sana | 18.05.2024 | | Hajmi | 60,89 Kb. | | #242531 |
Bog'liq ON.ris1Genetic algoritmlari.Genetik algoritmlar (GA), biologik evolyutsiyonning tamoyillaridan olingan algoritmlar bo'lib, optimallashtirish masalalarini yechishda va eng yaxshi yechimlarni topishda qo'llaniladi. Genetik algoritm, tabiatdagi biologik evolyutsiyonni o'rganishdan ilhomlangan bo'lib, turli variantlarni generatsiya qilish, ulardan eng yaxshi (optimal) variantlarni tanlash va o'zgarishlarni amalga oshirish jarayonlarini tahlil qiladi.Genetik algoritm asosiy qadamlari quyidagilar:Populyatsiya yaratish:Genetik algoritmni boshlash uchun, birinchi navbatda boshlang'ich (random) tarzda genetik populyatsiya yaratiladi. Bu populyatsiya, muammolarni yechish uchun potentsial yechimlarni ifodalaydigan turli variantlardan iborat bo'ladi.Foydalanuvchi funksiyasi (objective function):Har bir yechim (variant) uchun foydalanuvchi funksiya (objective function) o'zgaruvchanlarni hisoblaydi va uning sifatini baholaydi. Maqsad, foydalanuvchi funksiyasi orqali variantlarni baholash va ularni darajasini aniqlashdir.Rekombinatsiya (crossover):Genetik algoritmda, eng yaxshi variantlarni yaratish uchun rekombinatsiya (crossover) jarayonlari amalga oshiriladi. Rekombinatsiya jarayonida, boshqa variantlardan qismiy kengaytirilgan variantlar yaratiladi.Mutatsiya: Mutatsiya, genetik algoritmning asosiy qismi bo'lib, boshlang'ich variantlarni o'zgartirish va yangi variantlarni generatsiya qilishda ishlatiladi. Mutatsiya, random o'zgarishlar qilish orqali variantlarning turli xil variantlarini yaratishda foydalaniladi.Natijalar baholash va tanlash:Har bir yechimning bahosini aniqlash uchun foydalanuvchi funksiya ishlatiladi. Eng yaxshi (optimal) variantlar, foydalanuvchi funksiyasi natijalariga ko'ra tanlanadi va keyinchalik rekombinatsiya va mutatsiya jarayonlari bilan keyingi turdagi populyatsiya yaratiladi.Qayta ishlash (iteration):Genetik algoritmning har bir qadamida yuqori baholarli variantlar yaratiladi va natijalar baholash orqali eng yaxshi yechimlar topiladi. Bu jarayon, bir necha martalik qayta ishlanadi to'g'ri yechimni topish uchun.Genetik algoritmlar optimallashtirish va problem hal qilishda keng qo'llaniladi. Ular katta miqdordagi variantlarni tekshirib chiqish va optimal yechimlarni topishda yordam beradi. Amaliyotiy sohalarda genetik algoritmlar, avtomatlashtirilgan dizayn, ma'lumotlar tahlili, optimallashtirish, robotik, texnologik boshqaruv va boshqa sohalarda keng qo'llaniladi.
|
|
|
| |
